ElasticSearch[v6.2] 在實際項目中的應用
摘要：本文所講述的內容，為ElasticSearch（以下簡稱ES）全文搜索引擎在實際大數據項目的應用；ES的底層是開源庫 Lucene。但是，你沒法直接用 Lucene，必須自己寫代碼去調用它的接口。ES 是 Lucene 的封裝，java開發，提供了 REST API 的操作接口，開箱即用，是目前全文搜索的首選；
本文的使用項目為基於Spring Boot 的快速開發環境搭建的項目框架，使用Spring Cloud作為服務治理的框架；集成ES的過程中，考慮過使用Spring Data的方式集成，進行數據的對接，後面通過多方面的調研和學習討論，最終確定了bboss的集成方案，一個 高性能elasticsearch ORM開發庫使用介紹，在這裏特別感謝bboss的作者大河和他的團隊提供的幫助；
一、ES基礎
網上關於ES的介紹已經特別多，這裏將不再進行詳細介紹，只是針對幾個重點進行說明；
推薦剛開始的小夥伴去看一看阮一峰老師的博客：全文搜索引擎 Elasticsearch 入門教程
1、Index （索引）--可以理解為關系型數據庫中的 數據庫的概念
一個索引就是含有某些相似特性的文檔的集合。例如，你可以有一個用戶數據的索引，一個產品目錄的索引，還有其他的有規則數據的索引。一個索引被一個名稱(必須都是小寫)唯一標識，並且這個名稱被用於索引通過文檔去執行索引，搜索，更新和刪除操作。
2、Type（類型）--可以理解為關系型數據庫中的 表的概念（6.2版本中一個index下只有一個Type）
3、Document（文檔）--可以理解為關系型數據庫中表的ROW
一個文檔是一個可被索引的數據的基礎單元。例如，你可以給一個單獨的用戶創建一個文檔，給單個產品創建一個文檔，以及其他的單獨的規則。這個文檔用JSON格式表現，JSON是一種普遍的網絡數據交換格式。
4、Field（字段）--相當於表中的COLUMN
5、在一個關系型數據庫裏面，schema定義了表、每個表的字段，還有表和字段之間的關系。 與之對應的，在ES中：Mapping定義索引下的Type的字段處理規則，即索引如何建立、索引類型、是否保存原始索引JSON文檔、是否壓縮原始JSON文檔、是否需要分詞處理、如何進行分詞處理等。
6、ELK是什麽？
ELK=elasticsearch+Logstash+kibana
elasticsearch：後臺分布式存儲以及全文檢索
logstash: 日誌加工、“搬運工”
kibana：數據可視化展示。 特別是在DSL的學習過程中，相當於數據庫的可視化工具，實時交互操作。
ELK架構為數據分布式存儲、可視化查詢和日誌解析創建了一個功能強大的管理鏈。 三者相互配合，取長補短，共同完成分布式大數據處理工作。
二、ES能解決什麽樣的問題？
實際項目開發實戰中，幾乎每個系統都會有一個搜索的功能，當搜索做到一定程度時，維護和擴展起來難度就會慢慢變大，所以很多公司都會把搜索單獨獨立出一個模塊，用ElasticSearch等來實現。近年ElasticSearch發展迅猛，已經超越了其最初的純搜索引擎的角色，現在已經增加了數據聚合分析（aggregation）和可視化的特性，如果你有數百萬的文檔需要通過關鍵詞進行定位時，ElasticSearch肯定是最佳選擇。當然，如果你的文檔是JSON的，你也可以把ElasticSearch當作一種“NoSQL數據庫”， 應用ElasticSearch數據聚合分析（aggregation）的特性，針對數據進行多維度的分析。
而在本文的項目中，輿情監測部分，搜索功能將是該模塊的核心功能；包括條件檢索，中文分詞，全文搜索等功能，而BBOSS對於該部分功能的實現，提供了極大的便利；
三、ES環境搭建和在項目中的應用
1、ES集群搭建，關於ES集群的搭建，這裏不再單獨介紹，推薦的博客特別多。但有一點要註意，就是不同版本的ES對於功能的支持會有一些區別，要註意；
2、ES的查詢語法；項目集成BBOSS後，比較類似Mybatis框架，直接完成DSL語句的編寫放入XML，通過對應的DAO方法調用即可，所以ES的查詢語法是ES學習的重點，也是ES進階的重點，不同的需求對於DSL的查詢復雜度不一，可以通過ES的中文官方網站進行閱讀學習，並在自身搭建的ES集群提供的kibana中進行操作，ES權威中文指南
3、項目集成bboss
第一步、maven引入包
<dependency>
<groupId>com.bbossgroups.plugins</groupId>
<artifactId>bboss-elasticsearch-rest</artifactId>
<version>5.0.6.3</version>
</dependency>
第二步、bboss elasticsearch配置
運行bboss es需要三個配置文件，放到資源目錄（resources）的conf目錄下即可：
conf/elasticsearch.xml es客戶端配置文件
conf/httpclient.xml es http連接池配置文件
conf/elasticsearch.properties es參數配置文件，在上面的兩個xml文件中引用，所以我們只需要修改elasticsearch.properties即可。
第三步、配置ES查詢DSL
在resources下創建配置文件estrace/xxx.xml，配置一個query dsl腳本，名稱為queryServiceByCondition，我們將在後面的ClientInterface 組件中通過queryServiceByCondition引用這個腳本，定義腳本內容；
加載query dsl文件,並執行查詢操作
@Override public String searchInfo(JSONObject jsonObject) { Map<String, Object> params = formatParams(jsonObject); JSONObject result = new JSONObject(); //創建加載配置文件的客戶端工具，用來檢索文檔，單實例多線程安全 ClientInterface clientUtil = ElasticSearchHelper.getConfigRestClientUtil("esmapper/opinion.xml"); ESDatas<OpinionInfo> esDatas = clientUtil.searchList("act_yq_info_summary/_search",//act_yq_info_summary為索引名稱，search為操作的action "searchOpinionInfo",//esmapper/opinion.xml中定義的dsl語句 params, OpinionInfo.class); result.put("esDatas", esDatas); return JSONObject.toJSONString(result); }
關於BBOSS語法的具體學習，可以移步到 高性能elasticsearch ORM開發庫使用介紹，或者入QQ群 166471282
4、提供一個mapping設置和dsl的示例，僅供參考；
PUT /act_yq_info_summary/ { "settings":{ "number_of_shards":6, "index.refresh_interval": "5s", "analysis" : { "analyzer" : { "ik" : { "tokenizer" : "ik_max_word" } } } }, "mappings":{ "articles":{ "dynamic_date_formats":[ "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "yyyyMMdd", "yyyy-MM-dd" ], "dynamic":"false", "properties":{ "infoUid":{ "type":"text" }, "compareId":{ "type":"text" }, "plats":{ "type":"keyword" }, "keyWords":{ "type":"keyword" }, "infoTitle":{ "type":"text", "store":true, "analyzer" : "ik_max_word" }, "infoDetail":{ "type":"text", "store":true, "analyzer" : "ik_max_word" }, "infoUrl":{ "type":"text" }, "pubTime":{ "type":"date", "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss" }, "platsType":{ "type":"keyword" }, "mlEmotion":{ "type":"keyword" }, "userEmotion":{ "type":"keyword" } } } } }
查詢的DSL
GET act_yq_info_summary/_search { "query": { "bool": { "must": [{ "bool": { "should": [{ "match": { "infoDetail": "喬軍" } }, { "match": { "infoTitle": "喬軍" } } ] } }, { "terms": { "userEmotion": ["pos", "neg", "neu"] } } ], "filter": { "bool": { "must": [{ "terms": { "plats": ["jingdong", "toutiao_news", "toutiao_ans", "sina_blog", "sina_com", "bd_news", "bd_konws", "bd_tieba", "zhihu_ques", "zhihu_ans"] } }, { "range": { "pubTime": { "gte": "2016-05-01 00:00:00", "lte": "2018-05-07 23:59:59" } } }, { "terms": { "keyWords": ["藍月亮湖南衛視中秋晚會", "藍月亮央視中秋晚會", "藍月亮旋風孝子"] } } ] } } } }, "highlight": { "fields": [{ "infoTitle": {} }, { "infoDetail": {} } ] }, "from": 0, "size": 10, "sort": [{ "_score": { "order": "desc" } }, { "pubTime": { "order": "desc" } } ] }
5、關於分析器，這裏還是推薦IK分詞吧，IK分詞可以設置 ik_smart 或者 ik_max_word，這裏不做詳解，推薦使用ik_max_word
寫在最後的話，ES是一個非常強大的搜索引擎，要入門不是很難，但是要精通查詢，查詢優化，最大程度的搜索最想要的結果是有很多優化的余地的，包括評分機制，包括新版本提供的額聚合功能等，只能說，加油學習吧
ElasticSearch[v6.2] 在實際項目中的應用