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ElasticSearch优化会员列表搜索

ElasticSearch是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 开发的,并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便,维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它
为什么使用ElasticSearch
当一个系统的搜索非常复杂,需要关联多张表、拥有多种条件来进行查询时,数据库处理起来无疑会很慢,当数据少的时候可能还不明显,但是一旦数据多了,数据库就会被严重拖慢,就算使用索引以及对 SQL 语句进行优化,可以优化的空间也很少的情况下,那么就可以考虑使用搜索引擎来优化搜索了,Java 开源的搜索引擎有很多,比如 Lucene、ElasticSearch、Solandra、Nutch 等等,具体选用哪种引擎可以根据不同的引擎的特性来选择,而我是基于引擎本身特性、实施难度、学习开发难度、速度综合来选择的,当然ElasticSearch对于我们来说不一定是最优的,但是技术解决方案永远都没有最优的,只有差不多合适的
因为服务器是用的 centos7,所以这里的安装都是基于 centos7 的,另外 ElasticSearch 需要 jdk 8 的支持,所以如果还在用 Java8 一下的可以考虑更新一下了,或者同时安装一个 Java8 的 JDK
下载 ElasticSearch
  1. wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.2.4.tar.gz  
解压 ElasticSearch
  1. tar -zxvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz  
启动 ElasticSearch,进入目录执行命令
  1. ./bin/elasticsearch
如果是 2 个 jdk 版本,而且默认的 JAVA_HOME 是 Java8 以下的,那么就需要指定 jdk 版本运行,编辑./bin/elasticsearch 文件
  1. vi bin/elasticsearch  
在#!/bin/bash 下面加入如下代码
  1. export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_171/
  2. export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
  3. if[-x "$JAVA_HOME/bin/java"];then
  4.        JAVA="/home/yutao/jdk1.8.0_121/bin/java"
  5. else
  6.        JAVA=`which java`
  7. fi
/usr/local/jdk1.8.0_171/替换成自己的 Java8 及以上版本的地址,然后保存执行启动命令启动
如果有错误:max virtual memory areas vm.maxmapcount [65530] is too low,则执行命令:
  1. sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
如果有错误:can not run elasticsearch as root
是因为 elasticsearch 因为安全问题,默认不能使用 root 账号启动,所以我们需要创建一个账号专门启动 elasticsearch
  1. $ adduser elastic
  2. #设置密码
  3. $ passwd elastic
  4. #需要输入 2 次密码
  5. #授权
  6. $ chmod -R 777/usr/local/elasticsearch-6.2.4
  7. #切换用户
  8. $ su elastic
切换到 elastic 后再执行启动命令
如果遇到错误:max file descriptors [65535] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
  1. vi /etc/security/limits.conf  
如果有 * soft nofile 65535 * hard nofile 65535 则将 65535 修改为 65536,如果没有则在后面添加,注意此处的 65535 对应 descriptors [65535]中的 65535,修改后的值 65536 对应 increase to at least [65536],所以当提示不一致时,需要根据具体的错误提示具体修改
如果执行成功,ElasticSearch 就会在默认的 9200 端口运行。这时,打开另一个命令行窗口,请求该端口,会得到说明信息
  1. curl 127.0.0.1:9200
会得到 json
  1. {
  2. "name":"dQIO4Ad",
  3. "cluster_name":"elasticsearch",
  4. "cluster_uuid":"P8KtmO3vQdactRW1jX9JnQ",
  5. "version":{
  6. "number":"6.2.4",
  7. "build_hash":"ccec39f",
  8. "build_date":"2018-04-12T20:37:28.497551Z",
  9. "build_snapshot":false,
  10. "lucene_version":"7.2.1",
  11. "minimum_wire_compatibility_version":"5.6.0",
  12. "minimum_index_compatibility_version":"5.0.0"
  13. },
  14. "tagline":"You Know, for Search"
  15. }
默认情况下,elasticsearch 只允许本机访问,需要修改config/elasticsearch.yml
  1. vi config/elasticsearch.yml  
去掉 network.host 的注释,修改为
  1. network.host:0.0.0.0
重新启动,通过外网或者局域网 ip 访问就可以了
导入数据
如果要使用 ElasticSearch 有个必要条件就是导入数据,因为 ElasticSearch 是自己存储数据的,所以并不能直接通过 MySQL 这些数据库搜索出来结果,所以需要我们导入数据,另外每次修改数据也需要更新到 ElasticSearch,否则会导致搜索结果不准确,导入数据需要把所有关于查询和查询结果需要展示的字段导入进去,所以推荐的就是将所有需要关联查询的表都导入进去
另外因为 ElasticSearch 中是以索引存储的,这里的索引只是一个名称,跟数据库中的索引定义不一样,反而跟数据库的表定义类似,所以可以把 ElasticSearch 中的索引当做一个表来处理,当然为了方便,需要将会员所有信息都导入到同一个索引中去(数据库中的会员信息存在于几个表中,正是因为这样,才导致查询关联了太多表,导致查询缓慢),比如在 MySQL 中,有会员表 membercard ,会员标签 membercardtag,会员收货地址 membercardaddress 等等,在导入的时候就需要将这些数据关联查询出来,构成实体 membercard,如:[{“cardno”:”xxxxx”,cardtags:[{“tagid”:1},{“tagid”:2}}]
在保存到 ElasticSearch 时需要将数据转化为 json 对象,下面是保存代码(非完整,只是核心代码)
  1. Settings settings =Settings.builder().put("cluster.name","member").build();
  2. TransportClient client =newPreBuiltTransportClient(settings)
  3. .addTransportAddresses(newTransportAddress(InetAddress.getByName("127.0.0.1"),9300));
  4. IndexResponse response = client  
  5. .prepareIndex("member","member",
  6.                                    map.get("cardno").toString())
  7. .setSource(gson.toJson(map),XContentType.JSON).get();
其中 cluster.name 是在config/elasticsearch.yml中配置的,所以需要修改config/elasticsearch.yml才行,如果不修改,会导致链接不上,map 是一条会员的数据记录,prepareIndex 方法的参数分别是:Index,Type,ID,其中 Type 在新版本中一个 Index 只能有一个 Type(后续版本可能取消),ID 就是这条消息的主键,当写入相同 ID 的数据时,会覆盖旧的数据
更新数据
当数据发生改变时,需要更新数据到 ElasticSearch,直接把数据和关联的数据查询出来,调用上面的代码写入就行了
查询
ElasticSearch 查询跟数据库查询不同的是,数据库查询通过 SQL 语句,ElasticSearch 是通过 json 对象描述查询条件的,当然在 Java 中,不用去拼接 json 对象,可以通过 ElasticSearch 相关依赖包来进行组装查询条件
在 Java 中通过 QueryBuilders 来组装查询条件,其中 QueryBuilders 常用的几种查询方式(不同的查询方式可以组合)
matchAllQuery 匹配全文的 Query,只要 document 中有任意一个字段满足matchAllQuery的值则成立
matchQuery 指定字段的全文 Query,同时也是带分词器的,类似与 SQL 中的 like
termQuery 指定字段完全匹配,类似 SQL 的=
rangeQuery 指定字段的范围查询,类似于 SQL 的 between
boolQuery 类似于 SQL 的 or 和 and,一般用来组装其他 Query

matchQuery 示例
  1. QueryBuilders.matchQuery("cardname","Raye")
搜索会员名称(cardname)字段中有 Raye 的会员
termQuery 示例
  1. QueryBuilders.termsQuery("sex","男");
搜索会员性别(sex)是男的会员
rangeQuery 示例
  1. QueryBuilders.rangeQuery("age").gte(10).lte(20);
搜索会员年龄(age)在 10 到 20 岁之间的会员
boolQuery 示例
  1. BoolQueryBuilder query =QueryBuilders.boolQuery();
  2. query.must(QueryBuilders.matchQuery("cardname","Raye"));
  3. query.must(QueryBuilders.termsQuery("sex","男"
    ));

搜索会员名称(cardname)字段中有 Raye 的会员并且性别(sex)是男的会员
  1. BoolQueryBuilder query =QueryBuilders.boolQuery();
  2. query.should(QueryBuilders.matchQuery("cardname","Raye"));
  3. query.should(QueryBuilders.termsQuery("sex","男"));
搜索会员名称(cardname)字段中有 Raye 的会员或者性别(sex)是男的会员
以上都是我在 ElasticSearch 中比较常用到的几个 Query,当然 QueryBuilders 本身有很多种 Query,限于篇幅,本文不会详细介绍,而且本文主要的目的也只是给一个思路和一个方向,所以关于 QueryBuilders 具体 Query 的各种用法需要读者自己去查阅相关资料了

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