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快速开始使用Elasticsearch搜索引擎

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更新时间:2020/08/24 GMT+08:00

关于云搜索服务的概念、优势、功能和应用场景等,请参见《云搜索服务产品介绍》

本章节提供了一个简单示例,详情如场景描述所示。您可以参考此场景示例数据,使用云搜索服务的Elasticsearch搜索引擎搜索数据,基本操作流程如下所示:

场景描述

某女装品牌在网上经营电商业务,其以前是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Elasticsearch搜索引擎来为用户提供商品搜索功能,使用了一段时间后,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。

本章节将介绍如何使用Elasticsearch搜索引擎为用户提供搜索功能。

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"}
]
}

步骤1:创建集群

在开始搜索数据之前,您需要创建一个集群,其搜索引擎为Elasticsearch。例如,您可以创建一个名称为“Sample-ESCluster”。此集群仅用于入门指导使用,建议选用“节点规格”为“ess.spec-2u16g”,“节点存储”“高I/O”“节点存储容量”“40GB”。详细操作步骤请参见创建集群

集群创建完成后,在集群列表查看已创建的集群,集群状态为“可用”表示集群创建成功。如图1所示。

图1 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。其中Kibana是Elasticsearch的图形化界面,便于交互验证,因此,这里以Kibana为例介绍将数据导入到Elasticsearch的操作流程。

  1. 云搜索服务“集群管理”页面上,单击集群“操作”列的“Kibana”访问集群。

  2. 在Kibana的左侧导航中选择“Dev Tools”,单击“Get to work”,进入Console界面,如图2所示。

    Console左侧区域为输入框,右侧为结果输出区域。

    图2 Console界面
  3. 在Console界面,执行如下命令创建索引“my_store”
    (7.x之前版本)
    PUT /my_store
    {
      "settings": {
        "number_of_shards": 1
      },
      "mappings": {
        "products": {
          "properties": {
            "productName": {
              "type": "text",
              "analyzer": "ik_smart"
            },
            "size": {
              "type": "keyword"
            }
          }
        }
      }
    }

    (7.x之后版本)

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

    (7.x之前版本)

    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之后版本)

    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。

    (7.x之前版本)

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

    (7.x之后版本)

    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。

    (7.x之前版本)

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

    (7.x之后版本)

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

    返回结果如下所示。

    (7.x之前版本)

    {
      "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之后版本 )

    {
      "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
            }
          ]
        }
      }
    }

步骤4:删除集群

当您已完全了解Elasticsearch搜索引擎的使用流程和方法后,您可以参考如下步骤,删除示例集群以及示例数据,避免造成资源浪费。

由于集群删除后,数据无法恢复,请谨慎操作。

  1. 登录云搜索服务管理控制台。在左侧菜单栏选择“集群管理”
  2. 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”
  3. 在弹出的确认对话框中,单击“确定”完成操作。
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