[C++][第三方库][Elasticsearch]详细讲授

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1.介绍

• Elasticsearch，简称ES，它是个开源分布式搜刮引擎
  
  
  
  • 特点：分布式，零配置，主动发现，索引主动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，主动搜刮负载等
    
  • 它可以近乎及时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据
    
  • ES也利用Java开发并利用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜刮的功能，但是它的目标是通过简单的RESTfulAPI来隐蔽Lucene的复杂性，从而让全文搜刮变得简单
    
  
  
• Elasticsearch是**面向文档**(document oriented)的
  
  
  
  • 这意味着它可以存储整个对象或文档(document)
    
  • 然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜刮
    
    
    
    • 可以对文档(而非成行成列的数据)举行索引、搜刮、排序、过滤
      
    
    
  
  

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2.安装

1.ES

• 添加堆栈密钥：上边的添加方式会导致一个apt-key的警告，假如不想报警告利用下边这个
  1. # 1.
  2. wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
  4. # 2.
  5. curl -s https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | \
  6. sudo gpg --no-default-keyring \
  7. --keyring gnupg-ring:/etc/apt/trusted.gpg.d/icsearch.gpg --import

  复制代码
• 添加镜像源堆栈：
  1. echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" \
  2. | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/elasticsearch.list

  复制代码
• 更新软件包列表：
  1. sudo apt update

  复制代码
• 安装ES：
  1. sudo apt-get install elasticsearch=7.17.21

  复制代码
• 启动ES：
  1. sudo systemctl start elasticsearch

  复制代码
• 安装ik分词器插件：
  1. sudo /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install \
  2. https://get.infini.cloud/elasticsearch/analysis-ik/7.17.21

  复制代码
• 检察ES服务的状态：
  1. sudo systemctl status elasticsearch.service

  复制代码
• 验证ES是否安装乐成：
  1. curl -X GET "http://localhost:9200/"

  复制代码
• 设置外网访问：默认只能在本机举行访问，修改后欣赏器访问IPORT
  1. vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
  3. # 新增配置
  4. network.host: 0.0.0.0
  5. http.port: 9200
  6. cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

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• 假如启动ES的时间出现报错：
  
  
  
  • 解决方法：
    1. # 调整ES虚拟内存，虚拟内存默认最大映射数为65530，无法满足ES系统要求， 需要调整为262144以上
    2. sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
    4. # 增加虚拟机内存配置
    5. sudo vim /etc/elasticsearch/jvm.options
    7. # 新增如下内容
    8. -Xms512m
    9. -Xmx512m

    复制代码
    1. Job for elasticsearch.service failed because the control process exited with error code.
    2. See "systemctl status elasticsearch.service" and "journalctl -xeu elasticsearch.service" for details.

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2.Kibana

• 安装Kibana：
  1. sudo apt install kibana

  复制代码
• 配置Kibana(可选)：根据须要配置Kibana，配置文件通常位于/etc/kibana/kibana.yml，可能须要设置如服务器地址、端口、Elasticsearch URL等
  
• 启动Kibana：
  1. sudo systemctl start kibana

  复制代码
• 设置开机自启(可选)：
  1. sudo systemctl enable kibana

  复制代码
• 访问Kibana：http://<ip>:5601
  

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3.ES核心概念

1.索引(index)

• 一个索引就是一个拥有几分相似特性的文档的聚集
  
  
  
  • 比方：
    
    
    
    • 有一个客户数据的索引，一个产物目次的索引，另有一个订单数据的索引
      
    • 一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母的)，并且当要对应于这个索引中的文档举行索引、搜刮、更新和删除的时间，都要利用到这个名字
      
    
    
  
  
• 在一个集群中，可以定义任意多的索引
  
• 索引类似于数据库中库的概念
  
  
  
  • 数据库中的库，表示了一组数据的聚集
    
  • ES中的索引，是一组相似特性数据的聚集
    
  
  

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2.类型(Type)

• 在一个索引中，可以定义一种或多种类型
  
• 一个类型是索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由用户来定
  
• 通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型
  
  
  
  • 比方：
    
    
    
    • 运营一个博客平台并且将所有的数据存储到一个索引中
      
    • 在这个索引中，可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，为评论数据定义另一个类型
      
    
    
  
  
• [类型]类似于数据库中表的概念，在索引的概念下，又对数据聚集举行了一层细分
  
• 现在[类型]几乎已经弃用
  

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3.字段(Field)

• 字段相当于是数据库表的字段，对文档数据根据不同属性举行的分类标识 -> 数据类型
  ![[Pasted image 20240918180030.png]]
  

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4.映射(mapping)

• 映射是在处理数据的方式和规则方面做一些限定
  
  
  
  • 某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的
    
    
    
    • 映射类似于告诉ES哪些字段须要分词，做出索引映射，可以大概举行数据检索
      
    
    
  • 别的就是处理ES里面数据的一些利用规则设置也叫做映射
    
  
  
• 按着最优规则处理数据对性能进步很大，因此才须要建立映射，并且须要思考如何建立映射才能对性能更好
  
• 详细规则：
  
  
  
  • enabled：是否仅作存储，不做搜刮和分析
    
    
    
    • 取值：true(默认)/false
      
    
    
  • index：是否构建倒排索引(决定了是否分词，是否被索引)
    
    
    
    • 取值：true(默认)/false
      
    
    
  • index_option
    
  • dynamic：控制mapping的主动更新
    
    
    
    • 取值：true(默认)/false
      
    
    
  • doc_value：是否开启doc_value，用户聚合和排序分析，分词字段不能利用
    
    
    
    • 取值：true(默认)/false
      
    
    
  • fielddata：是否为text类型启动fielddata，实现排序和聚合分析
    
    
    
    • 针对分词字段，参与排序或聚合时能进步性能
      
    • 不分词字段统一发起利用doc_value
      1. fielddata": {
      2.     "format": "disabled"
      3. }

      复制代码
    
    
  • store：是否单独设置此字段的是否存储而从_source字段中分离
    
    
    
    • 取值：true/false(默认)
      
    
    
  • coerce：是否开启主动数据类型转换功能，如字符串转整形，浮点转整形
    
    
    
    • 取值：true(默认)/false
      
    
    
  • analyzer：指定分词器，默认分词器是standard analyzer
    
    
    
    • 示例：”analyzer”: “ik”
      
    
    
  • boost：字段级别的分数加权，默认值是1.0
    
    
    
    • 示例：”boost”: 1.25
      
    
    
  • fields：对一个字段提供多种索引模式，同一个字段的值，一个分词一个不分词
    1. "fields": {
    2.     "raw": {
    3.         "type": "text",  
    4.         "index": "not_analyzed"
    5.     }
    6. }

    复制代码
  • data_detection：是否主动识别日期类型
    
    
    
    • 取值：true(默认)/false
      
    
    
  
  

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5.文档(document)

• 一个文档是一个可被索引的基础信息单元
  
• 比方：某一个客户的文档，某一个产物的一个文档大概某个订单的一个文档
  
  
  
  • 文档以JSON格式来表示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式
    
  • 在一个index/type里面，可以存储任意多的文档
    
  • 一个文档必须被索引大概赋予一个索引的type
    
  
  
• Elasticsearch与传统关系性数据库相比：
     DBDatabaseTableRowColumnESIndexTypeDocumentField
  

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4.Kibana访问ES举行测试

• 创建索引库：
  1. POST /user/_doc
  2. {
  3.     "settings" : {
  4.         "analysis" : {
  5.             "analyzer" : {
  6.                 "ik" : {
  7.                     "tokenizer" : "ik_max_word"
  8.                 }
  9.             }
  10.         }
  11.     },
  12.     "mappings" : {
  13.         "dynamic" : true,
  14.         "properties" : {
  15.             "nickname" : {
  16.                 "type" : "text",
  17.                 "analyzer" : "ik_max_word"
  18.             },
  19.             "user_id" : {
  20.                 "type" : "keyword",
  21.                 "analyzer" : "standard"
  22.             },
  23.             "phone" : {
  24.                 "type" : "keyword",
  25.                 "analyzer" : "standard"
  26.             },
  27.             "description" : {
  28.                 "type" : "text",
  29.                 "enabled" : false
  30.             },
  31.             "avatar_id" : {
  32.                 "type" : "keyword",
  33.                 "enabled" : false
  34.             }
  35.         }
  36.     }
  37. }

  复制代码
• 新增数据：
  
  
  
  • 插入形式：
    1. POST /user/_doc/_bulk
    2. {"index":{"_id":"1"}}
    3. {"user_id" : "USER4b862aaa-2df8654a-7eb4bb65e3507f66","nickname" : "昵称1","phone" : "手机号1","description" : "签名1","avatar_id" : "头像1"}
    4. {"index":{"_id":"2"}}
    5. {"user_id" : "USER14eeeaa5-442771b9-0262e455e4663d1d","nickname" : "昵称2","phone" : "手机号2","description" : "签名2","avatar_id" : "头像2"}
    6. {"index":{"_id":"3"}}
    7. {"user_id" : "USER484a6734-03a124f0-996c169dd05c1869","nickname" : "昵称3","phone" : "手机号3","description" : "签名3","avatar_id" : "头像3"}
    8. {"index":{"_id":"4"}}
    9. {"user_id" : "USER186ade83-4460d4a6-8c08068f83127b5d","nickname" : "昵称4","phone" : "手机号4","description" : "签名4","avatar_id" : "头像4"}
    10. {"index":{"_id":"5"}}
    11. {"user_id" : "USER6f19d074-c33891cf-23bf5a8357189a19","nickname" : "昵称5","phone" : "手机号5","description" : "签名5","avatar_id" : "头像5"}
    12. {"index":{"_id":"6"}}
    13. {"user_id" : "USER97605c64-9833ebb7-d045535335a59195","nickname" : "昵称6","phone" : "手机号6","description" : "签名6","avatar_id" : "头像6"}

    复制代码
  • 便于阅读：
    1. [
    2.     {
    3.         "index": {
    4.             "_id": "1"
    5.         },
    6.         "user": {
    7.             "user_id": "USER4b862aaa-2df8654a-7eb4bb65e3507f66",
    8.             "nickname": "昵称1",
    9.             "phone": "手机号1",
    10.             "description": "签名1",
    11.             "avatar_id": "头像1"
    12.         }
    13.     },
    14.     {
    15.         "index": {
    16.             "_id": "2"
    17.         },
    18.         "user": {
    19.             "user_id": "USER14eeeaa5-442771b9-0262e455e4663d1d",
    20.             "nickname": "昵称2",
    21.             "phone": "手机号2",
    22.             "description": "签名2",
    23.             "avatar_id": "头像2"
    24.         }
    25.     },
    26.     {
    27.         "index": {
    28.             "_id": "3"
    29.         },
    30.         "user": {
    31.             "user_id": "USER484a6734-03a124f0-996c169dd05c1869",
    32.             "nickname": "昵称3",
    33.             "phone": "手机号3",
    34.             "description": "签名3",
    35.             "avatar_id": "头像3"
    36.         }
    37.     },
    38.     {
    39.         "index": {
    40.             "_id": "4"
    41.         },
    42.         "user": {
    43.             "user_id": "USER186ade83-4460d4a6-8c08068f83127b5d",
    44.             "nickname": "昵称4",
    45.             "phone": "手机号4",
    46.             "description": "签名4",
    47.             "avatar_id": "头像4"
    48.         }
    49.     },
    50.     {
    51.         "index": {
    52.             "_id": "5"
    53.         },
    54.         "user": {
    55.             "user_id": "USER6f19d074-c33891cf-23bf5a8357189a19",
    56.             "nickname": "昵称5",
    57.             "phone": "手机号5",
    58.             "description": "签名5",
    59.             "avatar_id": "头像5"
    60.         }
    61.     },
    62.     {
    63.         "index": {
    64.             "_id": "6"
    65.         },
    66.         "user": {
    67.             "user_id": "USER97605c64-9833ebb7-d045535335a59195",
    68.             "nickname": "昵称6",
    69.             "phone": "手机号6",
    70.             "description": "签名6",
    71.             "avatar_id": "头像6"
    72.         }
    73.     }
    74. ]

    复制代码
  
  
• 检察并搜刮数据:
  1. GET /user/_doc/_search?pretty
  2. {
  3.     "query" : {
  4.         "bool" : {
  5.             "must_not" : [
  6.                 {
  7.                     "terms" : {
  8.                         "user_id.keyword" : [
  9.                             "USER4b862aaa-2df8654a-7eb4bb65e3507f66",
  10.                             "USER14eeeaa5-442771b9-0262e455e4663d1d",
  11.                             "USER484a6734-03a124f0-996c169dd05c1869"
  12.                         ]
  13.                     }
  14.                 }
  15.             ],
  16.             "should" : [
  17.                 {
  18.                     "match" : {
  19.                         "user_id" : "昵称"
  20.                     }
  21.                 },
  22.                 {
  23.                     "match" : {
  24.                         "nickname" : "昵称"
  25.                     }
  26.                 },
  27.                 {
  28.                     "match" : {
  29.                         "phone" : "昵称"
  30.                     }
  31.                 }
  32.             ]
  33.         }
  34.     }
  35. }

  复制代码
• 删除索引：
  1. DELETE /user

  复制代码
• 查询所有数据：
  1. POST /user/_doc/_search
  2. {
  3.     "query":
  4.     {
  5.         "match_all":{}
  6.     }
  7. }

  复制代码

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5.ES客户端的安装

• 代码
  
• 官网
  
• ES C++的客户端选择并不多， 这里利用elasticlient库
  
• 前置安装：依靠MicroHTTPD库
  1. sudo apt-get install libmicrohttpd-dev

  复制代码
• 安装：
  1. # 克隆代码
  2. git clone https://github.com/seznam/elasticlient
  4. # 切换目录
  5. cd elasticlient
  7. # 更新子模块
  8. git submodule update --init --recursive
  10. # 编译代码
  11. make build && cd build
  12. cmake ..
  13. make
  15. # 安装
  16. make install

  复制代码

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6.ES客户端接口介绍

1. /**
2. * Perform search on nodes until it is successful. Throws
3. exception if all nodes
4. * has failed to respond.
5. * \param indexName specification of an Elasticsearch index.
6. * \param docType specification of an Elasticsearch document type.
7. * \param body Elasticsearch request body.
8. * \param routing Elasticsearch routing. If empty, no routing has
9. been used.
10. *
11. * \return cpr::Response if any of node responds to request.
12. * \throws ConnectionException if all hosts in cluster failed to
13. respond.
14. */
15. cpr::Response search(const std::string &indexName,
16.                      const std::string &docType,
17.                      const std::string &body,
18.                      const std::string &routing = std::string());
20. /**
21. * Get document with specified id from cluster. Throws exception
22. if all nodes
23. * has failed to respond.
24. * \param indexName specification of an Elasticsearch index.
25. * \param docType specification of an Elasticsearch document type.
26. * \param id Id of document which should be retrieved.
27. * \param routing Elasticsearch routing. If empty, no routing has
28. been used.
29. *
30. * \return cpr::Response if any of node responds to request.
31. * \throws ConnectionException if all hosts in cluster failed to
32. respond.
33. */
34. cpr::Response get(const std::string &indexName,
35.                   const std::string &docType,
36.                   const std::string &id = std::string(),
37.                   const std::string &routing = std::string());
39. /**
40. * Index new document to cluster. Throws exception if all nodes
41. has failed to respond.
42. * \param indexName specification of an Elasticsearch index.
43. * \param docType specification of an Elasticsearch document type.
44. * \param body Elasticsearch request body.
45. * \param id Id of document which should be indexed. If empty, id
46. will be generated
47. *           automatically by Elasticsearch cluster.
48. * \param routing Elasticsearch routing. If empty, no routing has
49. been used.
50. *
51. * \return cpr::Response if any of node responds to request.
52. * \throws ConnectionException if all hosts in cluster failed to
53. respond.
54. */
55. cpr::Response index(const std::string &indexName,
56.                     const std::string &docType,
57.                     const std::string &id,
58.                     const std::string &body,
59.                     const std::string &routing = std::string());
61. /**
62. * Delete document with specified id from cluster. Throws
63. exception if all nodes
64. * has failed to respond.
65. * \param indexName specification of an Elasticsearch index.
66. * \param docType specification of an Elasticsearch document type.
67. * \param id Id of document which should be deleted.
68. * \param routing Elasticsearch routing. If empty, no routing has
69. been used.
70. *
71. * \return cpr::Response if any of node responds to request.
72. * \throws ConnectionException if all hosts in cluster failed to
73. respond.
74. */
75. cpr::Response remove(const std::string &indexName,
76.                      const std::string &docType,
77.                      const std::string &id,
78.                      const std::string &routing = std::string());

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7.利用

• ES客户端利用注意：
  
  
  
  • 地址后边不要忘了相对根目次：http://127.0.0.1:9200/
    
  • ES客户端API利用时，要举行异常捕捉，否则操纵失败会导致程序异常退出
    
  1. #include <iostream>
  2. #include <elasticlient/client.h>
  3. #include <cpr/cpr.h>
  5. int main()
  6. {
  7.     // 1.构造ES客户端
  8.     elasticlient::Client client({"http://127.0.0.1:9200/"});
  10.     // 2.发起搜索请求
  11.     try
  12.     {
  13.         auto resp = client.search("user", "_doc",
  14.                                                               "{"query": { "match_all":{} }}");
  15.         std::cout << resp.status_code << std::endl;
  16.         std::cout << resp.text << std::endl;
  17.     }
  18.     catch(std::exception &e)
  19.     {
  20.         std::cout << e.what() << std::endl;
  21.         return -1;
  22.     }
  24.     return 0;
  25. }

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