Elasticsearch adalah mesin pencari dengan json rest api, menggunakan Lucene dan ditulis dalam Java. Penjelasan tentang semua kelebihan mesin ini tersedia di situs resmi. Berikut ini kita akan menyebut Elasticsearch sebagai ES.

Mesin serupa digunakan untuk pencarian kompleks dalam database dokumen. Misalnya pencarian berdasarkan morfologi bahasa atau pencarian berdasarkan koordinat geografis.

Pada artikel kali ini saya akan membahas tentang dasar-dasar ES dengan menggunakan contoh pengindeksan postingan blog. Saya akan menunjukkan cara memfilter, mengurutkan, dan mencari dokumen.

Agar tidak bergantung pada sistem operasi, saya akan membuat semua permintaan ke ES menggunakan CURL. Ada juga plugin untuk google chrome bernama rasa.

Teks tersebut berisi tautan ke dokumentasi dan sumber lain. Di bagian akhir terdapat tautan untuk akses cepat ke dokumentasi. Definisi istilah asing dapat ditemukan di оссарии.

Instalasi

Untuk melakukan ini, pertama-tama kita memerlukan Java. Pengembang Sarankan instal versi Java yang lebih baru dari pembaruan Java 8 20 atau pembaruan Java 7 55.

Distribusi ES tersedia di situs pengembang. Setelah membongkar arsip yang perlu Anda jalankan bin/elasticsearch. Juga tersedia paket untuk apt dan yum. Ada gambar resmi untuk buruh pelabuhan. Lebih lanjut tentang instalasi.

Setelah instalasi dan peluncuran, mari kita periksa fungsinya:

# для удобства запомним адрес в переменную
#export ES_URL=$(docker-machine ip dev):9200
export ES_URL=localhost:9200

curl -X GET $ES_URL

Kami akan menerima sesuatu seperti ini:

{
  "name" : "Heimdall",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "version" : {
    "number" : "2.2.1",
    "build_hash" : "d045fc29d1932bce18b2e65ab8b297fbf6cd41a1",
    "build_timestamp" : "2016-03-09T09:38:54Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "5.4.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

Pengindeksan

Mari tambahkan postingan ke ES:

# Добавим документ c id 1 типа post в индекс blog.
# ?pretty указывает, что вывод должен быть человеко-читаемым.

curl -XPUT "$ES_URL/blog/post/1?pretty" -d'
{
  "title": "Веселые котята",
  "content": "<p>Смешная история про котят<p>",
  "tags": [
    "котята",
    "смешная история"
  ],
  "published_at": "2014-09-12T20:44:42+00:00"
}'

respons server:

{
  "_index" : "blog",
  "_type" : "post",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "created" : false
}

ES otomatis dibuat indeks blog dan Ketik pos. Kita dapat menggambar analogi kondisional: indeks adalah database, dan tipe adalah tabel dalam database ini. Setiap jenis memiliki skemanya sendiri - pemetaan, seperti tabel relasional. Pemetaan dihasilkan secara otomatis ketika dokumen diindeks:

# Получим mapping всех типов индекса blog
curl -XGET "$ES_URL/blog/_mapping?pretty"

Dalam respons server, saya menambahkan nilai bidang dokumen yang diindeks di komentar:

{
  "blog" : {
    "mappings" : {
      "post" : {
        "properties" : {
          /* "content": "<p>Смешная история про котят<p>", */ 
          "content" : {
            "type" : "string"
          },
          /* "published_at": "2014-09-12T20:44:42+00:00" */
          "published_at" : {
            "type" : "date",
            "format" : "strict_date_optional_time||epoch_millis"
          },
          /* "tags": ["котята", "смешная история"] */
          "tags" : {
            "type" : "string"
          },
          /*  "title": "Веселые котята" */
          "title" : {
            "type" : "string"
          }
        }
      }
    }
  }
}

Perlu dicatat bahwa ES tidak membedakan antara nilai tunggal dan serangkaian nilai. Misalnya, bidang judul hanya berisi judul, dan bidang tag berisi larik string, meskipun direpresentasikan dengan cara yang sama dalam pemetaan.
Kita akan membicarakan lebih banyak tentang pemetaan nanti.

Pertanyaan

Mengambil dokumen berdasarkan idnya:

# извлечем документ с id 1 типа post из индекса blog
curl -XGET "$ES_URL/blog/post/1?pretty"

{
  "_index" : "blog",
  "_type" : "post",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "title" : "Веселые котята",
    "content" : "<p>Смешная история про котят<p>",
    "tags" : [ "котята", "смешная история" ],
    "published_at" : "2014-09-12T20:44:42+00:00"
  }
}

Kunci baru muncul di respons: _version и _source. Secara umum, semua kunci dimulai dengan _ tergolong resmi.

Ключ _version menunjukkan versi dokumen. Hal ini diperlukan agar mekanisme penguncian optimis dapat bekerja. Misal kita ingin mengubah dokumen yang memiliki versi 1. Kita submit dokumen yang diubah tersebut dan menandakan bahwa ini merupakan editan dari dokumen dengan versi 1. Jika ada orang lain yang juga mengedit dokumen dengan versi 1 dan mengajukan perubahan sebelum kita, maka ES tidak akan menerima perubahan kita, karena itu menyimpan dokumen dengan versi 2.

Ключ _source berisi dokumen yang kami indeks. ES tidak menggunakan nilai ini untuk operasi pencarian karena Indeks digunakan untuk mencari. Untuk menghemat ruang, ES menyimpan dokumen sumber terkompresi. Jika kita hanya membutuhkan id saja, dan bukan seluruh dokumen sumber, maka kita dapat menonaktifkan penyimpanan sumber.

Jika tidak membutuhkan informasi tambahan, kita hanya bisa mendapatkan isi _source saja:

curl -XGET "$ES_URL/blog/post/1/_source?pretty"

{
  "title" : "Веселые котята",
  "content" : "<p>Смешная история про котят<p>",
  "tags" : [ "котята", "смешная история" ],
  "published_at" : "2014-09-12T20:44:42+00:00"
}

Anda juga dapat memilih bidang tertentu saja:

# извлечем только поле title
curl -XGET "$ES_URL/blog/post/1?_source=title&pretty"

{
  "_index" : "blog",
  "_type" : "post",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "title" : "Веселые котята"
  }
}

Mari indeks beberapa postingan lagi dan jalankan kueri yang lebih kompleks.

curl -XPUT "$ES_URL/blog/post/2" -d'
{
  "title": "Веселые щенки",
  "content": "<p>Смешная история про щенков<p>",
  "tags": [
    "щенки",
    "смешная история"
  ],
  "published_at": "2014-08-12T20:44:42+00:00"
}'

curl -XPUT "$ES_URL/blog/post/3" -d'
{
  "title": "Как у меня появился котенок",
  "content": "<p>Душераздирающая история про бедного котенка с улицы<p>",
  "tags": [
    "котята"
  ],
  "published_at": "2014-07-21T20:44:42+00:00"
}'

Sortir

# найдем последний пост по дате публикации и извлечем поля title и published_at
curl -XGET "$ES_URL/blog/post/_search?pretty" -d'
{
  "size": 1,
  "_source": ["title", "published_at"],
  "sort": [{"published_at": "desc"}]
}'

{
  "took" : 8,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : null,
    "hits" : [ {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "post",
      "_id" : "1",
      "_score" : null,
      "_source" : {
        "title" : "Веселые котята",
        "published_at" : "2014-09-12T20:44:42+00:00"
      },
      "sort" : [ 1410554682000 ]
    } ]
  }
}

Kami memilih posting terakhir. size membatasi jumlah dokumen yang akan diterbitkan. total menunjukkan jumlah total dokumen yang cocok dengan permintaan. sort dalam output berisi array bilangan bulat yang digunakan untuk menyortir. Itu. tanggal diubah menjadi bilangan bulat. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang pengurutan dokumentasi.

Filter dan kueri

ES sejak versi 2 tidak membedakan antara filter dan kueri konsep konteks diperkenalkan.
Konteks kueri berbeda dari konteks filter karena kueri menghasilkan _score dan tidak disimpan dalam cache. Saya akan menunjukkan kepada Anda apa itu _score nanti.

Filter berdasarkan tanggal

Kami menggunakan permintaan tersebut jarak dalam konteks filter:

# получим посты, опубликованные 1ого сентября или позже
curl -XGET "$ES_URL/blog/post/_search?pretty" -d'
{
  "filter": {
    "range": {
      "published_at": { "gte": "2014-09-01" }
    }
  }
}'

Filter berdasarkan tag

Gunakan istilah kueri untuk mencari id dokumen yang mengandung kata tertentu:

# найдем все документы, в поле tags которых есть элемент 'котята'
curl -XGET "$ES_URL/blog/post/_search?pretty" -d'
{
  "_source": [
    "title",
    "tags"
  ],
  "filter": {
    "term": {
      "tags": "котята"
    }
  }
}'

{
  "took" : 9,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [ {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "post",
      "_id" : "1",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "title" : "Веселые котята",
        "tags" : [ "котята", "смешная история" ]
      }
    }, {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "post",
      "_id" : "3",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "title" : "Как у меня появился котенок",
        "tags" : [ "котята" ]
      }
    } ]
  }
}

Pencarian teks lengkap

Tiga dokumen kami berisi hal berikut di bidang konten:

• <p>Смешная история про котят<p>
• <p>Смешная история про щенков<p>
• <p>Душераздирающая история про бедного котенка с улицы<p>

Gunakan kueri yang cocok untuk mencari id dokumen yang mengandung kata tertentu:

# source: false означает, что не нужно извлекать _source найденных документов
curl -XGET "$ES_URL/blog/post/_search?pretty" -d'
{
  "_source": false,
  "query": {
    "match": {
      "content": "история"
    }
  }
}'

{
  "took" : 13,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : 0.11506981,
    "hits" : [ {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "post",
      "_id" : "2",
      "_score" : 0.11506981
    }, {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "post",
      "_id" : "1",
      "_score" : 0.11506981
    }, {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "post",
      "_id" : "3",
      "_score" : 0.095891505
    } ]
  }
}

Namun jika kita mencari “cerita” di kolom konten, kita tidak akan menemukan apa pun, karena Indeks hanya berisi kata-kata asli, bukan kata dasar. Untuk melakukan pencarian berkualitas tinggi, Anda perlu mengkonfigurasi penganalisis.

Lapangan _score acara relevansi. Jika permintaan dijalankan dalam konteks filter, maka nilai _score akan selalu sama dengan 1, yang berarti filter benar-benar cocok.

Penganalisis

Penganalisis diperlukan untuk mengubah teks sumber menjadi sekumpulan token.
Alat analisa terdiri dari satu Tokenizer dan beberapa opsional Filter Token. Tokenizer mungkin didahului oleh beberapa Filter Char. Tokenizer memecah string sumber menjadi token, seperti spasi dan karakter tanda baca. TokenFilter dapat mengubah token, menghapus atau menambahkan yang baru, misalnya menyisakan kata dasar saja, menghilangkan preposisi, menambahkan sinonim. CharFilter - mengubah seluruh string sumber, misalnya, memotong tag html.

ES memiliki beberapa penganalisis standar. Misalnya saja alat analisa Rusia.

Mari manfaatkan api dan mari kita lihat bagaimana penganalisis standar dan Rusia mengubah string “Cerita lucu tentang anak kucing”:

# используем анализатор standard       
# обязательно нужно перекодировать не ASCII символы
curl -XGET "$ES_URL/_analyze?pretty&analyzer=standard&text=%D0%92%D0%B5%D1%81%D0%B5%D0%BB%D1%8B%D0%B5%20%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%20%D0%BA%D0%BE%D1%82%D1%8F%D1%82"

{
  "tokens" : [ {
    "token" : "веселые",
    "start_offset" : 0,
    "end_offset" : 7,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 0
  }, {
    "token" : "истории",
    "start_offset" : 8,
    "end_offset" : 15,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 1
  }, {
    "token" : "про",
    "start_offset" : 16,
    "end_offset" : 19,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 2
  }, {
    "token" : "котят",
    "start_offset" : 20,
    "end_offset" : 25,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 3
  } ]
}

# используем анализатор russian
curl -XGET "$ES_URL/_analyze?pretty&analyzer=russian&text=%D0%92%D0%B5%D1%81%D0%B5%D0%BB%D1%8B%D0%B5%20%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%20%D0%BA%D0%BE%D1%82%D1%8F%D1%82"

{
  "tokens" : [ {
    "token" : "весел",
    "start_offset" : 0,
    "end_offset" : 7,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 0
  }, {
    "token" : "истор",
    "start_offset" : 8,
    "end_offset" : 15,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 1
  }, {
    "token" : "кот",
    "start_offset" : 20,
    "end_offset" : 25,
    "type" : "<ALPHANUM>",
    "position" : 3
  } ]
}

Penganalisis standar membagi string menjadi spasi dan mengubah semuanya menjadi huruf kecil, penganalisis Rusia menghapus kata-kata yang tidak penting, mengubahnya menjadi huruf kecil dan meninggalkan batang kata.

Mari kita lihat Tokenizer, TokenFilters, CharFilters mana yang digunakan oleh penganalisis Rusia:

{
  "filter": {
    "russian_stop": {
      "type":       "stop",
      "stopwords":  "_russian_"
    },
    "russian_keywords": {
      "type":       "keyword_marker",
      "keywords":   []
    },
    "russian_stemmer": {
      "type":       "stemmer",
      "language":   "russian"
    }
  },
  "analyzer": {
    "russian": {
      "tokenizer":  "standard",
      /* TokenFilters */
      "filter": [
        "lowercase",
        "russian_stop",
        "russian_keywords",
        "russian_stemmer"
      ]
      /* CharFilters отсутствуют */
    }
  }
}

Mari kita jelaskan penganalisis kami berdasarkan bahasa Rusia, yang akan memotong tag html. Sebut saja default, karena penganalisis dengan nama ini akan digunakan secara default.

{
  "filter": {
    "ru_stop": {
      "type":       "stop",
      "stopwords":  "_russian_"
    },
    "ru_stemmer": {
      "type":       "stemmer",
      "language":   "russian"
    }
  },
  "analyzer": {
    "default": {
      /* добавляем удаление html тегов */
      "char_filter": ["html_strip"],
      "tokenizer":  "standard",
      "filter": [
        "lowercase",
        "ru_stop",
        "ru_stemmer"
      ]
    }
  }
}

Pertama, semua tag HTML akan dihapus dari string sumber, kemudian standar tokenizer akan membaginya menjadi token, token yang dihasilkan akan dipindahkan ke huruf kecil, kata-kata yang tidak penting akan dihapus, dan token yang tersisa akan tetap menjadi batang kata.

Membuat indeks

Di atas kami menjelaskan penganalisis default. Ini akan berlaku untuk semua bidang string. Postingan kami berisi serangkaian tag, sehingga tag tersebut juga akan diproses oleh penganalisis. Karena Kami mencari postingan dengan pencocokan persis dengan sebuah tag, lalu kami perlu menonaktifkan analisis untuk bidang tag.

Mari kita buat indeks blog2 dengan penganalisis dan pemetaan, di mana analisis bidang tag dinonaktifkan:

curl -XPOST "$ES_URL/blog2" -d'
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "ru_stop": {
          "type": "stop",
          "stopwords": "_russian_"
        },
        "ru_stemmer": {
          "type": "stemmer",
          "language": "russian"
        }
      },
      "analyzer": {
        "default": {
          "char_filter": [
            "html_strip"
          ],
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "ru_stop",
            "ru_stemmer"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "post": {
      "properties": {
        "content": {
          "type": "string"
        },
        "published_at": {
          "type": "date"
        },
        "tags": {
          "type": "string",
          "index": "not_analyzed"
        },
        "title": {
          "type": "string"
        }
      }
    }
  }
}'

Mari tambahkan 3 postingan yang sama ke indeks ini (blog2). Saya akan menghilangkan proses ini karena... ini mirip dengan menambahkan dokumen ke indeks blog.

Pencarian teks lengkap dengan dukungan ekspresi

Mari kita lihat jenis permintaan lainnya:

# найдем документы, в которых встречается слово 'истории'
# query -> simple_query_string -> query содержит поисковый запрос
# поле title имеет приоритет 3
# поле tags имеет приоритет 2
# поле content имеет приоритет 1
# приоритет используется при ранжировании результатов
curl -XPOST "$ES_URL/blog2/post/_search?pretty" -d'
{
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "истории",
      "fields": [
        "title^3",
        "tags^2",
        "content"
      ]
    }
  }
}'

Karena Kami menggunakan penganalisa dengan stemming Rusia, maka permintaan ini akan mengembalikan semua dokumen, meskipun hanya berisi kata 'sejarah'.

Permintaan mungkin berisi karakter khusus, misalnya:

""fried eggs" +(eggplant | potato) -frittata"

Sintaks permintaan:

+ signifies AND operation
| signifies OR operation
- negates a single token
" wraps a number of tokens to signify a phrase for searching
* at the end of a term signifies a prefix query
( and ) signify precedence
~N after a word signifies edit distance (fuzziness)
~N after a phrase signifies slop amount

# найдем документы без слова 'щенки'
curl -XPOST "$ES_URL/blog2/post/_search?pretty" -d'
{
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "-щенки",
      "fields": [
        "title^3",
        "tags^2",
        "content"
      ]
    }
  }
}'

# получим 2 поста про котиков

referensi

• elastis.co
• Referensi
• Panduan
• Glosarium
• Instalasi
• Manipulasi dokumen
• Operasi Indeks
• Daftar permintaan

PS

Jika Anda tertarik pada artikel-pelajaran tersebut, mempunyai ide untuk artikel baru atau mempunyai usulan kerja sama, saya akan senang menerima pesan melalui pesan pribadi atau email m.kuzmin+habr@darkleaf.ru.

Sumber: www.habr.com