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1. 关于各种数据库的使用 关于MySQL#xff1a;是关系型数据库#xff0c;能清楚的表示数据之间的关系#xff0c;并且#xff0c;是基于磁盘存储的#xff0c;可以使用相对较低的成本存储大量的数据 关于Redis#xff1a;是基于K-V结构的在内存中读写数…Elasticsearch

2. 关于各种数据库的使用 关于MySQL是关系型数据库能清楚的表示数据之间的关系并且是基于磁盘存储的可以使用相对较低的成本存储大量的数据 关于Redis是基于K-V结构的在内存中读写数据的数据库虽然也会自动同步到磁盘能够明显的提高查询效率通常设计预期不低于10万QPS进而还可以保护关系型数据库并且通常是使用专门的服务器或集群也可以作为整个集群中的共享内存资源 关于elasticsearch用于解决搜索问题的非关系型文档数据库

3. 关系型数据库中的索引 在关系型数据库中索引index是一种单独的、物理层面的对数据库中的一列或多列的值进行排序检索的一种数据结构。 如果没有做任何优化的处理当MySQL这类数据库中的数据量较多时查询效率会非常低下这是因为在执行查询时MySQL会把当前表中所有的数据全部检查一遍检查每条数据是否匹配当前的查询规则另外MySQL是基于磁盘存储的数据不会非常整齐的集中存储在磁盘的某个位置而是散列的分布的磁盘的不同位置例如 所以在查询时会需要频繁的执行IO操作最终实际表现查询效率非常低 在MySQL中创建索引的简单语法是 CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name[, column_name_2 …]);例如 CREATE INDEX idx_username ON account_user (username);对于某张表的某个字段的索引只需要创建1次即可 当创建索引后索引对应的列的查询效率都可以在毫秒级完成 注意在创建索引时表中的数据越多创建索引的耗时越多 删除索引的语法格式是 DROP INDEX index_name ON table_name;例如 DROP INDEX idx_username ON account_user;在创建索引时MySQL会将对应字段的数据进行排序并在索引中记录下每条数据的位置信息所以索引就相当于是“书的目录”后续当需要查询时会先翻“书的目录”找出数据对应的“页码”并直接翻到对应的那一页就能把数据全部找出来所以整体效率非常之高 索引的本质是一种BTree结构是一种树型结构的数据在MySQL中InnoDB存储引擎中页的大小是16KB如果使用BIGINT类型的主键每个主键需要占用8字节在BTree中的指针是4~8字节每个指针与主键形成一个节点则每个节点将占用最多16字节每页最少可以存储1024个节点深度为3的BTree最多可以存储1024 * 1024 * 1024个节点大约是1000 * 1000 * 1000 1000000000个节点10亿所以每个BTree可以维护约10亿个节点如果表中的数据量不超过10亿条都只需要最多执行3次IO操作就可以找出数据的位置。 在数据库即使你没有显式的创建索引某些字段的查询效率可能也非常高因为索引还有其它种类包括 PRIMARY KEY主键索引UNIQUE唯一索引INDEX普通索引FULLTEXT全文索引 基于索引的特性使用时必须注意 索引不会包含有NULL值的列数据量非常少的表没有必要创建索引例如绝大部分字典表或数据量不多且修改频率也非常低的表也没有必要创建索引例如资讯平台的“栏目”或“类别”、小型应用中“用户的角色”数据经常变化的字段不要创建索引因为会频繁的更新索引导致更新效率低下查询时需要计算字段值时索引是无效的例如where age 10 30时age列的索引是无效的左侧的模糊查询无法使用索引因为索引是基于对这一列的数据进行排序得到的 其实在开发实践中所有模糊查询都是不允许使用的
   除了以上限制以外不同的企业的开发规范可能提出更高的要求 类型为text的字段不允许使用索引类型为varchar且字段值可能很长的字段也不允许使用索引其它

4. 安装与启动elasticsearch 无论是哪个操作系统只需要下载elasticsearch的压缩包即可将其解压执行bin目录下的elasticsearch即可启动elasticsearch服务 启动成功后看到的结果大致是 在使用elasticsearch的过程中以上窗口不可以关闭 启动成功后你可以通过浏览器访问 http://localhost:9200结果如下 4. 访问elasticsearch elasticsearch提供的访问方式是基于RESTful的你可以使用任何一个可以提交REST请求的工具来访问elasticsearch例如常见的测试工具PostMan等。 在IntelliJ IDEA中你可以创建以.http为扩展名的HttpRequest文件通过这类文件来提交REST请求例如 然后在文件中编写请求 直接点击请求左侧的绿色小箭头即可发起请求执行效果如下 5. 使用elasticsearch分词 向 http://localhost:9200/_analyze 提交请求即可分词请求参数必须是名为text的参数值就是你希望分词的词组或词句例如 在同一个.http文件中可以编写多个请求但是后续的请求的代码必须使用 ### 和前序的请求分开不能只使用1个 # 也可以对中文进行分词但是默认的分词对中文的支持非常不好它只会将每个汉字作为一个词 示例代码

   简单的分词中文

   GET http://localhost:9200/_analyze Content-Type: application/json{text: 很高兴认识你 }可以在elasticsearch中安装插件以更好的支持中文的分词经典的中文分词插件就是ik分词器。 你只需要找到elasticsearch文件夹下的plugins文件夹如下图所示 然后将IK分词器的文件夹粘贴到plugins的子级即可并且你可以自由的修改IK分词器文件夹的名称例如 以上配置完成后需要重启elasticsearch才会应用新的分词器 接下来在提交请求时可以在请求参数列表中添加analyzer参数取值可以是IK分词器中的ik_smart或ik_max_word例如

   使用IK的分词智能

   GET http://localhost:9200/_analyze Content-Type: application/json{analyzer: ik_smart,text: 很高兴认识你 }### 使用IK的分词最大词量最细粒度 GET http://localhost:9200/_analyze Content-Type: application/json{analyzer: ik_max_word,text: 很高兴认识你 }使用IK分词器时还可以自造词 6. elasticsearch文档的相关概念 索引index / indices 相当于MySQL中的Database 类型type / types 相当于MySQL中的Table可以自行创建“类型”或如果不关心“类型”则使用_doc表示类型名 文档document / documents 相当于MySQL中的一行行的数据在elasticsearch中每个数据都是由JSON格式组织的 字段field / fields 相当于MySQL中的Column

5. 使用elasticsearch添加数据 7.1. 添加文档 添加文档使用elasticsearch随机生成的ID 请求URL的格式 POST http://localhost:9200/{索引名}/{类型名}提示添加文档时如果索引不存在会自动创建索引如果类型不存在会自动创建类型 请求示例

   添加文档新增数据将随机生成此数据在ES中的ID

   POST http://localhost:9200/index_crud/_doc Content-Type: application/json{id: 1,title: 这是放在ES中的第1篇文章,sort: 80,gmtCreate: 2023-07-01 }添加文档新增数据并自行指定ID 请求URL的格式此处对ID值并没有严格的要求 PUT http://localhost:9200/{索引名}/{类型名}/{文档ID}请求示例

   添加文档新增数据并自行指定ID此处对ID值并没有严格的要求

   PUT http://localhost:9200/index_crud/_doc/No9527 Content-Type: application/json{id: 9527,title: 这是放在ES中的第2篇文章,sort: 90,gmtCreate: 2023-07-02 }7.2. 查看文档 查看当前索引中的所有文档 请求URL的格式 GET http://localhost:9200/{索引名}/_search请求示例

   查看当前索引中的所有文档

   GET http://localhost:9200/index_crud/_search根据ID访问文档 请求URL的格式 GET http://localhost:9200/{索引名}/_doc/{文档ID}提示如果是elasticsearch自动生成的ID你可以通过“查看所有文档”来获取ID值或者此前添加文档时返回的结果中也会包含ID值。 请求示例

   根据ID访问文档此前添加文档时使用的自定义ID

   GET http://localhost:9200/index_crud/_doc/No95277.3. 修改文档 修改文档【1】 请求URL的格式 PUT http://localhost:9200/{索引名}/_doc/{文档ID}提示以上请求与“指定ID的添加文档”是相同的 注意此类操作会使用请求参数替换原有的整个数据如果原数据有5个属性请求参数只有2个属性执行后数据将只有本次请求的2个属性 请求示例 PUT http://localhost:9200/index_crud/_doc/No9527 Content-Type: application/json{id: 9527,title: 这是放在ES中的第2篇文章,sort: 90,gmtCreate: 2023-07-02 }修改文档【2】 请求URL的格式 POST http://localhost:9200/{索引名}/_doc/{文档ID}/_update提示这种修改文档的方式只会修改原数据中与本次请求参数对应的属性 注意如果原数据中没有本次请求的参数属性则会在原数据上添加新的属性 请求示例 POST http://localhost:9200/index_crud/_doc/No9527/_update Content-Type: application/json{doc: {commentCount: 637} }7.4. 删除 根据ID删除文档 请求URL的格式 DELETE http://localhost:9200/{索引名}/{类型名}/{文档ID}注意如果尝试删除的文档不存在则会响应404错误 请求示例 DELETE http://localhost:9200/index_crud/_doc/No9527删除整个索引 请求URL的格式 DELETE http://localhost:9200/{索引名}注意将会删除这个索引中的所有类型及各类型中的数据 注意如果尝试删除的索引不存在则会响应404错误 请求示例 DELETE http://localhost:9200/index_crud8. elasitcsearch中的字段的数据类型 在elasticsearch中文档的各个字段都是有数据类型的大致有 字符串类型text、keyword text类型被处理时默认会被分词 默认类型 keyword类型被处理时默认不会被分词 数值类型byte、short、integer、long、float、double等布尔类型boolean日期类型date二进制类型binary其它可参考org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType的枚举值 当向elasticsearch中添加文档时如果对应的索引没有设置数据类型则会自动设置数据类型 可以查询索引信息来观察各字段的数据类型请求URL的格式为

   查看索引的基本信息

   GET http://localhost:9200/{索引名}请求示例

   查看索引的基本信息

   GET http://localhost:9200/index_search也可以专门的创建索引并在创建时指定各字段的数据类型请求方式大致是 PUT http://localhost:9200/{索引名} Content-Type: application/json{mappings: {properties: {{字段名1}: {type: {数据类型1}},{字段名2}: {type: {数据类型2}},…{字段名n}: {type: {数据类型n}}}} }请求示例

   创建索引并配置各字段的数据类型

   PUT http://localhost:9200/index_search Content-Type: application/json{mappings: {properties: {id: {type: long},title: {type: text},desc: {type: keyword},sort: {type: integer},price: {type: integer}}} }9. 搜索 9.1. 准备测试数据 预计的测试数据是 idtitledescsortprice1散装龙井性价比之王1502002龙井礼盒套装超值套装1606683新上架铁观音新茶上市1203704武夷大红袍经典红茶1509885茉莉花茶小清新190120 将以上测试数据存入到名为index_search索引中则代码为

   添加测试数据-1

   PUT http://localhost:9200/index_search/_doc/1 Content-Type: application/json{id: 1,title: 散装龙井,desc: 性价比之王,sort: 150,price: 200 }### 添加测试数据-2 PUT http://localhost:9200/index_search/_doc/2 Content-Type: application/json{id: 2,title: 龙井礼盒套装,desc: 超值套装,sort: 160,price: 668 }### 添加测试数据-3 PUT http://localhost:9200/index_search/_doc/3 Content-Type: application/json{id:3,title: 新上架铁观音,desc: 新茶上市,sort: 120,price: 370 }### 添加测试数据-4 PUT http://localhost:9200/index_search/_doc/4 Content-Type: application/json{id: 4,title: 武夷大红袍,desc: 经典红茶,sort: 150,price: 988 }### 添加测试数据-5 PUT http://localhost:9200/index_search/_doc/5 Content-Type: application/json{id: 5,title: 茉莉花茶,desc: 小清新,sort: 190,price: 120 }9.2. 简单的搜索 请求URL的格式 GET http://localhost:9200/{索引名}/_search?q{字段名:关键字}注意执行以上搜索时会自动对关键字进行分词例如关键是“套装”时“散装”也会出现在结果中因为会对“套装”进行分词得到“套装”、“套”、“装”这些词而“散装”也包含了“装”所以会出现在结果中 请求示例

   搜索按照title的“套装”进行搜索

   GET http://localhost:9200/index_search/_search?qtitle:套装### 搜索按照desc的“红茶”进行搜索 GET http://localhost:9200/index_search/_search?qdesc:红茶注意执行以上搜索时如果搜索的字段是text类型会自动对关键词进行分词如果字段是keyword则不会分词仅有完全匹配的数据才会被搜索到 9.3. 高级搜索

   搜索简单的自定义query搜索如果不写query相当于SQL里没有where则搜索全部数据或者将match部分配置为match_all: {}

   GET http://localhost:9200/index_search/_search Content-Type: application/json{query: {match: {title: 套装}} }### 搜索多个条件的搜索must AND / should OR / must_not ! GET http://localhost:9200/index_search/_search Content-Type: application/json{query: {bool: {must: [{match: {title: 套装}},{match: {desc: 超值套装}}]}} }### 搜索指定查询字段列表的搜索 GET http://localhost:9200/index_search/_search Content-Type: application/json{query: {match_all: {}},_source: [id,title,price] }### 搜索指定排序规则的搜索通过与query同级的sort属性来配置规则如果希望升序则字段的属性为空对象即可 GET http://localhost:9200/index_search/_search Content-Type: application/json{query: {match_all: {}},sort: [{price: {},id: {order: desc}}] }### 搜索分页搜索通过与query同级的from属性表示从第几条开始0表示第1条以此类推另外再通过size属性表示搜索多少条数据 GET http://localhost:9200/index_search/_search Content-Type: application/json{query: {match_all: {}},from: 2,size: 2 }### 搜索高亮显示通过与query同级的highlight标签进行配置会在搜索结果中生成与数据结果同级的highlight对象默认会在匹配的文本上添加em标签 GET http://localhost:9200/index_search/_search Content-Type: application/json{query: {match: {title: 套装}},highlight: {fields: {title: {}},pre_tags: font stylecolor: red;,post_tags: /font} }10. 基于Spring Boot的elasticsearch编程 10.1. 添加依赖 !– Spring Boot支持elasticsearch编程的依赖项 – dependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-data-elasticsearch/artifactId /dependency10.2. 处理文档数据 在基于Spring Data Elasticsearch的开发时需要在存入/读取时使用的数据类型上添加相关注解 Document添加在类上通过此注解的indexName属性配置此类数据在elasticsearch中的索引名称Id添加在类中被作为主键的属性上表示此属性的值将作为数据在elasticsearch中的IDField添加在类中不被作为主键的属性上此注解并不是必须的即使没有在属性上添加此注解进行配置后续框架和elasticsearch也能自动处理数据类型重点考虑那些会被用于搜索匹配的属性特别是字符串类型的到底配置为Field(type FieldType.Text)还是Field(type FieldType.Keyword) 示例 package cn.tedu.tea.admin.server.content.pojo.vo.search;import lombok.Data; import org.springframework.data.annotation.Id; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.DateFormat; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;import java.io.Serializable; import java.time.LocalDateTime;/*** 用于处理搜索功能的文章数据的VO类** author javatedu.cn* version 1.0/ Data Document(indexName article) // http://localhost:9200/article public class ArticleSearchVO implements Serializable {/** 数据ID/Idprivate Long id;/** 作者ID/private Long authorId;/** 作者名字/private String authorName;/** 标题/Field(type FieldType.Text, analyzer ik_smart, searchAnalyzer ik_smart)private String title;/** 摘要/Field(type FieldType.Text, analyzer ik_smart, searchAnalyzer ik_smart)private String brief;/** 排序序号/private Integer sort;/** 封面图/private String coverUrl;/** 顶数量/private Integer upCount;/** 踩数量/private Integer downCount;/** 浏览量/private Integer clickCount;/** 评论量/private Integer commentCount;/** 数据创建时间/Field(type FieldType.Date, format {}, pattern yyyy-MM-dd HH:mm:ss)private LocalDateTime gmtCreate;/** 数据最后修改时间/Field(type FieldType.Date, format {}, pattern yyyy-MM-dd HH:mm:ss)private LocalDateTime gmtModified;}10.3. 编写数据访问接口 在基于Spring Boot的项目中添加了spring-boot-starter-data-elasticsearch后当需要处理elasticsearch编程时只需要自定义接口实现Spring Data框架中的Repository接口即可实现接口时必须指定2个泛型第1个是文档对应数据类型第2个是主键的数据类型例如 public interface IArticleSearchRepository extends RepositoryArticleSearchVO, Long { }然后在接口中定义抽象方法即可 package cn.tedu.tea.front.server.content.dao.search;import cn.tedu.tea.admin.server.content.pojo.vo.search.ArticleSearchVO; import org.springframework.data.domain.Page; import org.springframework.data.domain.Pageable; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Highlight; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.HighlightField; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.HighlightParameters; import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Query; import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchHits; import org.springframework.data.elasticsearch.core.SearchPage; import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository; import org.springframework.stereotype.Repository;import java.util.List;// https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/4.2.1/reference/html/#reference Repository public interface IArticleSearchRepositoryextends ElasticsearchRepositoryArticleSearchVO, Long {// 关于抽象方法的返回值// - ListT基础的搜索// - SearchHitsT搜索时包含其它信息例如高亮等// - PageT分页搜索// 注意以上分页搜索不可以包含其它信息而SearchHits搜索不可以分页// 如果既需要分页又需要包含高亮等其它信息需要使用以下返回值类型// - SearchPageT// 分页查询// – 必须在方法的参数列表的最后位置添加Pageable类型的参数表示分页参数// – – 可以通过PageRequest.of(page, size)方法得到Pageable对象其中page是以0开始顺序编号的页码值// – 方法的返回结果类型必须是Page类型的/** 【可以高亮显示关键字也可以分页】根据关键字搜索文章标题** param title 搜索时的关键字* return 与关键字匹配的文章的列表*/// 如果不按要求设计抽象方法名称则必须添加Query注解来配置搜索规则Highlight(fields {HighlightField(name title)}, parameters HighlightParameters(preTags font colorred, postTags /font))Query({\n \bool: {\n \must: [\n {\n \match: {\n \title: \?0\n }\n },\n {\n \match: {\n \brief: \?1\n }\n }\n ]\n }\n })SearchPageArticleSearchVO xxx(String title, String brief, Pageable pageable);// SearchPageArticleSearchVO queryByTitle(String title, Pageable pageable);// /** // * 【无法高亮显示关键字无法分页】根据关键字搜索文章标题 // * // * param title 搜索时的关键字 // * return 与关键字匹配的文章的列表 // */ // ListArticleSearchVO queryByTitle(String title);// /** // * 【无法高亮显示关键字可以分页】根据关键字搜索文章标题 // * // * param title 搜索时的关键字 // * return 与关键字匹配的文章的列表 // */ // PageArticleSearchVO queryByTitle(String title, Pageable pageable);// Highlight(fields { // HighlightField(name title) // }, parameters HighlightParameters( // preTags font colorred, postTags /font)) // /** // * 【可以高亮显示关键字无法分页】根据关键字搜索文章标题 // * // * param title 搜索时的关键字 // * return 与关键字匹配的文章的列表 // */ // SearchHitsArticleSearchVO queryByTitle(String title);}