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更新时间：2024-04-18 GMT+08:00

快速开始使用云搜索服务

本章节为您提供了一个简单的商品搜索示例，您可以参考此示例来了解云搜索服务，包括创建索引、导入数据、搜索数据等操作。

场景描述

某女装品牌在网上经营电商业务，以前使用传统数据库来为用户提供商品搜索功能，但随着用户数量和业务的增长，使用传统数据库的弊端愈来愈明显。主要问题表现为响应速度慢、准确性低。为了改善用户体验从而避免用户流失，该电商网站开始使用云搜索服务为用户提供商品搜索功能，不仅解决了之前使用传统数据库产生的问题，而且实现了用户数量的增长。

假设该电商网站经营商品的数据如下所示：

{
"products":[
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"L"}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"M"}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"S"}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","size":"M"}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","size":"S"}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","size":"L"}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","size":"S"}
]
}

准备工作

已注册华为账号并开通华为云，进行了实名认证，且在使用云搜索服务前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。

如果您已有一个华为账号，请跳到下一个任务。如果您还没有华为账号，请参考以下步骤创建。

打开华为云网站。
在页面右上角单击“注册”，根据提示信息完成注册。
勾选服务条款，单击“开通”。
实名认证，请参考：
- 个人账号：实名认证
- 企业账号：实名认证

步骤1：创建集群

本示例您需要创建一个名称为“Sample-ESCluster”的Elasticsearch集群。此集群仅用于入门指导使用，建议选用“节点规格”为“ess.spec-4u8g”，“节点存储”为“高I/O”，“节点存储容量”为“40GB”。

登录云搜索服务管理控制台。
单击右上角的“创建集群”，进入“创建集群”页面。
计费模式支持“按需计费”和“包年/包月”2种模式。本示例计费模式选择“按需计费”，按需计费按照实际使用时长计费，计费周期为一小时，不足一小时按一小时计费。

选择“当前区域”和“可用区”。

表1 区域和可用区参数说明
参数	说明
当前区域	在右侧下拉框中选择集群的所在区域。
可用区	选择集群工作区域下关联的可用区。最多支持配置3个“可用区”。本场景示例选择1个可用区。

配置集群基本信息。

图1 配置集群信息

表2 基本参数说明
参数	说明
集群版本	选择所需的集群版本，支持的版本以界面可选项为准。
集群名称	自定义集群名称。本场景示例您可以创建一个名称为“Sample-ESCluster”的集群。

配置集群的规格信息。

图2 配置集群规格

表3 规格参数说明
参数	说明
节点数量	集群中的节点个数。可选节点数为1~32。本场景示例选择1个节点。
CPU架构	目前支持“X86计算”和“鲲鹏计算”两种类型。具体支持的类型由实际区域环境决定。
节点规格	集群中的节点规格。本场景示例节点规格建议选择“ess.spec-4u8g”。
节点存储	选择存储类型。本示例节点存储建议选择高I/O。
节点存储容量	存储空间大小，其取值范围与节点规格关联，不同的规格允许的取值范围不同。节点存储容量只支持配置为20的倍数。本场景示例存储容量建议选择40GB。
启用Master节点	Master节点用于管理集群中的所有节点。当需要存储和分析的数据量大，所需节点数量大于20个节点时，建议启用Master节点，保证集群的稳定性。本场景示例无需用Master节点。
启用Client节点	Client节点用于提供客户端接入集群和分析数据的服务。当需要存储和分析的数据量大，所需节点数量大于20个节点时，建议启用Client节点，保证集群的稳定性。本场景示例无需启用Client节点。
启用冷数据节点	冷数据节点用于存放对于历史数据要求分钟级别的返回。当用户对历史数据返回时间要求不是很高的话，可以将这部分数据存储在冷数据节点上，从而降低成本。本场景示例无需启用冷数据节点。

设置集群的企业项目。
如果您开通了“企业项目”，在创建集群时，可以给集群绑定一个企业项目。您可以在右侧下拉框中选择当前用户下已创建的企业项目，也可以通过单击“查看项目管理”按钮，前往“企业项目管理”管理控制台，新建企业项目和查看已有的企业项目。

单击“下一步：网络配置”，设置集群的网络配置。

图3 配置网络

表4 网络配置参数说明
参数	说明
虚拟私有云	VPC即虚拟私有云，是通过逻辑方式进行网络隔离，提供安全、隔离的网络环境。选择创建集群需要的VPC，单击“查看虚拟私有云”进入VPC服务查看已创建的VPC名称和ID。如果没有VPC，需要创建一个新的VPC。说明：此处您选择的VPC必须包含网段（CIDR），否则集群将无法创建成功。新建的VPC默认包含网段（CIDR）。
子网	通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全。选择创建集群需要的子网，可进入VPC服务查看VPC下已创建的子网名称和ID。
安全组	安全组是一个逻辑上的分组，为同一个VPC内具有相同安全保护需求并相互信任的弹性云服务器提供访问策略。单击“查看安全组”可了解安全组详情。
安全模式	集群支持选择是否开启安全模式，开启之后将对集群进行通讯加密和安全认证。本场景示例选择关闭安全模式。

单击“下一步：高级配置”，可以设置集群自动快照和其他高级功能。
本集群仅做入门指导使用，无需开启集群快照和高级功能。
单击“下一步：确认配置”，确认完成后单击“立即创建”开始创建集群。
单击“返回集群列表”，系统将跳转到“集群管理”页面。您创建的集群将展现在集群列表中，且集群状态为“创建中”，创建成功后集群状态会变为“可用”。
图4 创建集群

步骤2：导入数据

云搜索服务支持通过云数据迁移（简称CDM）、数据接入服务（简称DIS）、Logstash、Kibana或API将数据导入到Elasticsearch。Kibana是一个开源的数据分析与可视化平台，通过Kibana可以搜索、查看存放在Elasticsearch索引中的数据，也可以实现以图表、地图等方式展示数据。云搜索服务的Elasticsearch集群默认提供Kibana，本示例将以Kibana为例介绍将数据导入到Elasticsearch的操作流程。

在“集群管理”页面选择已创建的“Sample-ESCluster”集群，单击“操作”列中的“Kibana”进入Kibana控制台。
在Kibana的左侧导航中选择“Dev Tools”，进入Console界面。
Console左侧区域为输入框，输入框右侧的三角形为执行命令按钮，Console右侧为结果输出区域。
图5 Console界面

在Console界面，执行如下命令创建索引“my_store”。

（低于7.x版本）

PUT /my_store
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1
  },
  "mappings": {
    "products": {
      "properties": {
        "productName": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_smart"
        },
        "size": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

（7.x版本及高于7.x版本）

PUT /my_store
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "productName": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
        },
        "size": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }

返回结果如下所示。

{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "my_store"
}

在Console界面，执行如下命令，将数据导入到“my_store”索引中。

（低于7.x版本）

POST /my_store/products/_bulk
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"L"}
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"M"}
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"S"}
{"index":{}}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","size":"M"}
{"index":{}}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","size":"S"}
{"index":{}}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","size":"L"}
{"index":{}}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","size":"S"}

（7.x版本及高于7.x版本）

POST /my_store/_doc/_bulk
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"L"}
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"M"}
{"index":{}}
{"productName":"2017秋装新款文艺衬衫女装","size":"S"}
{"index":{}}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","size":"M"}
{"index":{}}
{"productName":"2018春装新款牛仔裤女装","size":"S"}
{"index":{}}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","size":"L"}
{"index":{}}
{"productName":"2017春装新款休闲裤女装","size":"S"}

当返回结果信息中“errors”字段的值为“false”时，表示导入数据成功。

步骤3：搜索数据

全文检索

假设用户进入该电商网站，她想要查找名称包含“春装牛仔裤”的商品信息，可以搜索“春装牛仔裤”。这里使用Kibana演示用户搜索数据在后台的执行命令和返回结果。

执行命令如下所示。

（低于7.x版本）

GET /my_store/products/_search
{
  "query": {"match": {
    "productName": "春装牛仔裤"
  }}
}

（7.x版本及高于7.x版本）

GET /my_store/_search
{
  "query": {"match": {
    "productName": "春装牛仔裤"
  }}
}

返回结果如下所示。

{
  "took" : 3,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.7965372,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "my_store",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "9xf6VHIBfClt6SDjw7H5",
        "_score" : 1.7965372,
        "_source" : {
          "productName" : "2018春装新款牛仔裤女装",
          "size" : "M"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_store",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "-Bf6VHIBfClt6SDjw7H5",
        "_score" : 1.7965372,
        "_source" : {
          "productName" : "2018春装新款牛仔裤女装",
          "size" : "S"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_store",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "-Rf6VHIBfClt6SDjw7H5",
        "_score" : 0.5945667,
        "_source" : {
          "productName" : "2017春装新款休闲裤女装",
          "size" : "L"
        }
      },
      {
        "_index" : "my_store",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "-hf6VHIBfClt6SDjw7H5",
        "_score" : 0.5945667,
        "_source" : {
          "productName" : "2017春装新款休闲裤女装",
          "size" : "S"
        }
      }
    ]
  }
}

Elasticsearch支持IK分词，上面执行命令会将“春装牛仔裤”分词为“春装”和“牛仔裤”。
Elasticsearch支持全文检索，上面执行命令会在所有商品信息中搜索包含“春装”或“牛仔裤”的商品信息。
Elasticsearch与传统数据库不同，它能借助倒排索引在毫秒级返回结果。
Elasticsearch支持评分排序，在上面返回结果中，前两条商品信息中同时出现了“春装”和“牛仔裤”，后两条商品信息中只出现了“春装”，所以前两条比后两条与检索关键词的匹配度更高，分数更高，排序也更靠前。

聚合结果显示

该电商网站可以提供聚合结果显示功能，例如：对“春装”对应的产品按照尺码分类，统计不同尺码的数量。这里使用Kibana演示聚合结果显示功能在后台的执行命令和返回结果。

执行命令如下所示。

（低于7.x版本）

GET /my_store/products/_search
{
"query": {
"match": { "productName": "春装" }
},
"size": 0,
"aggs": {
"sizes": {
"terms": { "field": "size" }
}
}
}

（7.x版本及高于7.x版本）

GET /my_store/_search
{
"query": {
"match": { "productName": "春装" }
},
"size": 0,
"aggs": {
"sizes": {
"terms": { "field": "size" }
}
}
}

返回结果如下所示。

（低于7.x版本）

{
  "took" : 31,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 4,
    "max_score" : 0.0,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "sizes" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "S",
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : "L",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "M",
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }
}

（7.x版本及高于7.x版本）

{
  "took" : 3,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "sizes" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "S",
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : "L",
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : "M",
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }
}

（可选）步骤4：删除索引

如果不再使用对应的索引数据，您可以执行如下命令，删除对应索引，避免造成浪费资源。

DELETE /my_store

返回结果如下所示。

{
  "acknowledged" : true
}

（可选）步骤5：删除集群

已完成数据搜索业务，无需继续使用集群时，可删除集群释放资源。

由于集群删除后，数据无法恢复，请谨慎操作。

登录云搜索服务管理控制台。在左侧菜单栏选择“集群管理 > Elasticsearch”。
进入集群管理页面，选中“Sample-ESCluster”集群所在行，在操作列单击“更多”>“删除”。
在弹出的确认对话框中，确认要删除的集群名称，单击“确定”完成操作。

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步骤2：导入数据

步骤3：搜索数据

（可选）步骤4：删除索引

（可选）步骤5：删除集群

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