elasticsearch的实现全文检索
elasticsearch一个准实时的搜索引擎,基于lucene构建,它的主要强项还是在全文检索方面。工作中还是使用到了这部分功能,这里做一个简单的总结,可以使初次使用的人很快的配置和使用。
一、全文检索的概念
首先介绍全文检索的概念,就是对一篇文章进行索引,可以根据关键字搜索,类似于MySQL里的like语句。
全文索引就是把内容根据词的意义进行分词,然后分别创建索引,例如”你们的激情是因为什么事情来的” 可能会被分词成:“你们“,”激情“,“什么事情“,”来“ 等token
这样当你搜索“你们” 或者 “激情” 都会把这句搜出来。
二、内置分词器
elasticsearch实现全文索引,首先要确定分词器,elasticsearch默认有很多分词器,你可以参考elasticsearch的官方文档。了解分词器主要是怎么实现的。
你可以使用
curl -XGET ‘http://192.168.1.101:9200/_analyze?analyzer=standard’ -d ‘你们有什么事情’
命令来了解各种分词器的分词效果。
三、中文分词器
一般中文分词器一般使用第三方的ik分词器、mmsegf分词器和paoding分词器,他们最初可能构建于lucene,后来移植于elasticsearch。 在最新版的elasticsearch,我们主要使用了ik分词器。
安装ik分词器到elasticsearch很简单,它有个插件目录analysis-ik,和一个配置目录ik, 分别拷贝到plugins和conf目录就可以了。当然你可以使用elasticsearch的plugin命令去安装,这个过程可能会有些麻烦。
然后在elasticsearch.yml文件中配置
index: analysis: analyzer: ik: alias: [ik_analyzer] type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider ik_max_word: type: ik use_smart: false ik_smart: type: ik use_smart: true
意思就是ik分词器,也可以使用别名ik_analyzer,使用IkAnalyzerProvider类分词。
ik_max_word、ik_smart也是ik分词器,只不过一个打开了use_smart开关,一个没打开use_smart。这个本文不关心。
四、curl命令测试分词器
第三方的分词器,你是没法使用
curl -XGET ‘http://192.168.1.101:9200/_analyze?analyzer=standard’ -d ‘你们有什么事情’ 来查看分词效果的。
你必须创建一个指定该分词器的索引才行。
1、创建索引
curl -XPUT http://192.168.1.101:9200/index
2、创建mapping,这里就一个字段content
curl -XPOST http://192.168.1.101:9200/index/fulltext/_mapping -d' { "fulltext": { "_all": { "indexAnalyzer": "ik", "searchAnalyzer": "ik", "store": "false" }, "properties": { "content": { "type": "string", "store": "no", "indexAnalyzer": "ik", "searchAnalyzer": "ik" } } } }'
3、查看分词效果
curl -XGET ‘http://192.168.1.101:9200/index/_analyze?analyzer=ik’ -d ‘你们有什么事情’
4、索引数据
curl -XPOST http://192.168.1.101:9200/index/fulltext/1 -d'{content:”美国留给伊拉克的是个烂摊子吗”}’
curl -XPOST http://192.168.1.101:9200/index/fulltext/2 -d'{content:”公安部:各地校车将享最高路权”}’
curl -XPOST http://192.168.1.101:9200/index/fulltext/3 -d'{content:”中韩渔警冲突调查:韩警平均每天扣1艘中国渔船”}’
curl -XPOST http://192.168.1.101:9200/index/fulltext/4 -d'{content:”中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首”}’
5、全文检索
term检索,如果content分词后含有中国这个token,就会检索到
curl -XPOST http://192.168.1.101:9200/index/fulltext/_search -d' {"query" : { "term" : { "content" : "中国" }}}'
querystring检索,它会先把”中国美国“分词成中国、美国分别去检索,然后最后默认是OR的关系
curl -XPOST http://192.168.22.161:9200/index/fulltext/_search -d' { "query" : { "query_string" : { "default_field" : "content", "query" : "中国美国" } } }'
你也可以明显的写成
“query” : “中国 AND 美国”
或者
“query” : “中国 OR 美国”
如果你把查询条件加上双引号
“query” : “\”中国美国\””
便类似mysql里的like的效果
五、Java客户端
java程序都有对应的类和方法。创建索引和设置mapping,这里就不赘述了,这里有总结:
主要是检索:
term搜索主要是用:QueryBuilders.termQuery(“content”, “中国”);
querystring搜索使用:
QueryStringQueryBuilder queryString = new QueryStringQueryBuilder(“中国 OR 美国”);
queryString.field(“content”);
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另外一部分,则需要先做聚类、分类处理,将聚合出的分类结果存入ES集群的聚类索引中。数据处理层的聚合结果存入ES中的指定索引,同时将每个聚合主题相关的数据存入每个document下面的某个field下。