打开淘宝, 搜索 狂飙 会出现各种价格有关狂飙的书籍, 当然也有高启强同款的孙子兵法!!! 如下图所示:

那么面对海量的数据, 如何快速且准确的找到我们想要的内容呢? 淘宝界面已经可以按照综合排序 / 销量 / 信用 / 价格等进行筛选, 是如何做到的呢?

1 ElasticSearch 的概念

1.1 基本概念

  ElasticSearch 是一款非常强大的开源搜索引擎, 那么其功能也就是帮助我们在海量的数据中找到想要的数据内容, 如上面我们在淘宝界面搜索狂飙展现出的内容, 如我们敲代码遇到 BUG 复制到百度看到的内容.
  ElasticSearch 是面向文档 (Document) 存储的, 可以是数据库中的一条商品数据或者是一个订单信息, 文档数据会被序列化为 json 格式后存储在 ElasticSearch 中;

1.2 ELK 技术栈

  在学习分布式搜索引擎之前, 先来了解一下 ELK 技术栈的概念, Elasticsearch / Logstash( / Beats) 和 Kibana 这三个技术就是常说的 ELK 技术栈, 这三个技术的结合是大数据领域中一个很巧妙的设计, 当然这也是一种经典的 MVC 模型思想.

• Logstash 担任控制层的角色, 负责数据的搜集及过滤;
• Elasticsearch 担任数据持久层的角色, 负责数据的存储;
• Kibana 则是一个开源的分析与可视化平台, 设计的初衷也是用来搭配 ElasticSearch 的使用, 可以用 Kibana 搜索和查看存放在 ElasticSearch 中的数据, Kibana 与 Elasticsearch 的交互方式是各种不同的图表 / 表格 / 地图等，直观的展示数据，从而达到高级的数据分析与可视化的目的。
  
  通过上面的概念可知 ElasticSearch 是 ELK 技术栈的核心, 毕竟其主要工作便是 存储 / 搜索 / 分析数据.

1.3 ElasticSearch 与 Lucene

  Lucene 是 Java 语言的搜索引擎类库, 为 Apache 公司的项目, 而 ElasticSearch 的底层就是基于 Lucene 来实现的, 两者的优缺点如下: Lucene: * 易扩展 / 高性能; * 只限于 Java 语言开发 / 不支持水平扩展;

ElasticSearch:

• 支持分布式, 可水平扩展;
• 提供了 Restful 接口, 可被任何语言调用.

1.4 ElasticSearch 与 MySQL

MySQL 更擅长事务类型的操作, 可以确保数据的安全性和一致性;
ElasticSearch 更擅长海量数据的搜索 / 分析 / 计算.
因此, 在企业中往往两种结合在一起使用, 场景如下:

• 对查询性能要求较高的搜索需求使用 ElasticSearch 实现;
• 对安全性要求较高的写操作往往使用 MySQL 实现.

2 正向索引及倒排索引

关于索引和映射之间的区别:

• 索引就是相同类型的文档的集合, 如所有商品的文档可以放在一块进行组织, 成为商品的索引; 如所有的用户都放在一起进行组织就称之为用户的索引;
• 因为数据库中各个表中的数据基本都是相同类型, 因此数据库中的表可以称之为是索引;
• 因为数据库中的表会有约束信息, 用来定义表的结构 / 字段的名称或者类型等信息, 因此索引库中就有映射 (mapping), 关于映射的概念可以理解为索引中文档的字段约束信息, 类似于表结构的约束.

2.1 正向索引

  在学习倒排索引之前, 先了解正向索引的概念, 如下图 MySQL 表;

 如果是根据 id 进行查询可以直接 select * from gen_table where table_id=93, 但是如果在此表中进行模糊搜索 “信息” 这两个字眼, 只能逐行进行搜索, select * from gen_table where table_comment like '%信息%', 步骤如下:
 1 用户根据 table_comment 这个条件进行搜索数据;
 2 逐行获取数据, 从 id 为 93 这一行开始;
 3 判断数据中的 table_comment 是否符合用户的搜索条件;
 4 如果符合, 则放入结果集, 否则就丢弃, 回到步骤 1 进行重复.
如果表中的数据比较少, 还可以这样进行查询, 但是如果数据量巨大, 全表搜索查询效率将会非常低, 你能忍受搜索数据等待个小时为单位的时间么?

2.2 倒排索引

  倒排索引的两个比较重要的概念:

• 文档(Document): 用来搜索的数据, 其中的每一条数据就是一个文档, 如一个网页或者是一件商品信息;
• 词条(Term): 对文档数据或用户搜索数据, 利用某种算法分词, 得到的具备含义的词语就是词条, 如 “狂飙这部剧真好看” 就可以分为: "狂, 狂飙, 这, 部, 剧, 真, 好看"这样的词条.

主要流程:


  创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理, 如下:

1. 将每一个文档的数据利用算法进行分词, 得到多个词条;
2. 创建表, 每行数据包含词条 / 词条所在文档的 id 及位置等信息;
3. 因为词条的唯一性, 因此可以给词条创建索引, 如 hash 表结构索引.

例如: 使用倒排索引搜索 “阿迪篮球鞋” 流程如下:

• 我们输入 “阿迪篮球鞋” 进行搜索;
• 对输入的内容进行分词, 得到两个词条: 阿迪, 篮球鞋;
• 根据这两个词条在倒排索引中进行查找, 可以得到包含词条的文档 id 为: 1, 2;
• 拿着文档 id 在正向索引中查找到具体的文档.
  
  
  
  
  

2.3 总结

• 正向索引
• • 优点:
• • • 可以为多个字段创建索引;
• • • 根据索引字段进行搜索, 速度比较快;
• • 缺点:
• • • 根据非索引字段或者索引字段中的部分词条查找时, 只能全表扫描;
• 倒排索引
• • 优点:
• • • 根据词条搜索或者模糊搜索时, 速度非常快;
• • 缺点:
• • • 只能给词条创建索引, 而不是字段;
• • • 无法根据字段进行排序.

3 部署 ElasticSearch

在安装 ElasticSearch 时遇到了很多 “坑”, 如果有在安装的过程中报错, 请点击此链接来查看解决办法: 【Debug】Centos 7 下部署 ElasticSearch 及 Kibana 时踩过的坑;
声明此安装是在 Centos 7 环境下的安装.

步骤一: 创建网络;
  因为我们需要部署 Kibana 容器, 因此需要让 ElasticSearch 和 Kibana 容器进行关联, 因此需要创建一个网络: docker network create es-net;


步骤二: 加载镜像;
  这里需要注意 ElasticSearch 的版本和 Kibana 的版本一致, 主要方式有两种, 如下:

• 自己在官网下载包, 官网下载点击此处, 然后上传到虚拟机中, 运行 docker load -i elasticsearch.tar 执行加载即可; 大部分的电脑这种操作还是没问题的, 但是我的电脑这种方式不妥, 其实最保险的方式还是下面这种方式;
• 在 docker 镜像仓库查找指令, 网站为: Docker 镜像仓库, 这里我选的是 7.17.7 版本, docker pull elasticsearch:7.17.7, 如下图所示:
  
  
  
  

步骤三: 运行并部署 ElasticSearch, 指令如下:

docker run -d \--name es \-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \-e "discovery.type=single-node" \-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \--privileged \--network es-net \-p 9200:9200 \-p 9300:9300 \
elasticsearch:7.17.7

指令解析:

4 部署 Kibana

步骤一: 建议直接拉去, 指令: docker pull kibana:7.17.7;



步骤二: 运行并部署;

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.17.7

指令解析:



步骤三: 浏览器输入 http://172.16.00.99:5601 (去看自己虚拟机的 ip) 查看是否出现界面;

5 安装 IK 分词器

步骤一: 进入容器内部, 执行指令: docker exec -it es /bin/bash, es 为我的容器名称, 这里写自己命名的 ElasticSearch 容器的名称;

将指令 ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.17.7/elasticsearch-analysis-ik-7.17.7.zip 复制进去回车;因为我的电脑已经安装过, 所以报错已存在;



步骤二: 执行 exit 指令并重启 ElasticSearch 容器: docker restart es;


步骤三: 测试;

总结:
1 分词器的作用:

• 创建倒排索引时对文档分词;
• 用户搜索时对输入的内容进行分词.

2 IK 分词器的两种模式:

• ik_smart: 智能切分, 粗粒度;
• ik_max_word: 最细切分, 细粒度.