现在开源的搜索引擎在市面上最常见的就是ElasticSearch和Solr，二者都是基于Lucene的实现，其中ElasticSearch相对更加重量级，在分布式环境表现也更好，二者的选则需考虑具体的业务场景和数据量级。对于数据量不大的情况下，完全需要使用像Lucene这样的搜索引擎服务，通过关系型数据库检索即可

简单介绍一下需求

1. 能支持文件的上传，下载

2. 要能根据关键字，搜索出文件，要求要能搜索到文件里的文字，文件类型要支持word，pdf，txt

文件上传，下载比较简单，要能检索到文件里的文字，并且要尽量精确，这种情况下很多东西就需要考虑进去了。这种情况下，我决定使用Elasticsearch来实现。

因为准备找工作刷牛客的原因，发现很多面试官都问到了Elasticsearch，再加上那时候我连Elasticsearch是什么东西都不知道，所以就决定尝试一下新东西。不得不说Elasticsearch版本更新的是真的快，前几天才使用了7.9.1，结果25号就出来了7.9.2版本。

Elasticsearch简介

Elasticsearch是一个开源的搜索文献的引擎，大概含义就是你通过Rest请求告诉它关键字，他给你返回对应的内容，就这么简单。

Elasticsearch封装了Lucene，Lucene是apache软件基金会一个开放源代码的全文检索引擎工具包。Lucene的调用比较复杂，所以Elasticsearch就再次封装了一层，并且提供了分布式存储等一些比较高级的功能。

基于Elasticsearch有很多的插件，我这次用到的主要有两个，一个是kibana，一个是Elasticsearch-head。

• kibana主要用来构建请求，它提供了很多自动补全的功能。

• Elasticsearch-head主要用来可视化Elasticsearch。

开发环境

首先安装Elasticsearch，Elasticsearch-head，kibana，三个东西都是开箱即用，双击运行 。需要注意的是kibana的版本要和Elasticsearch的版本对应。

Elasticsearch-head是Elasticsearch的可视化界面，Elasticsearch是基于Rest风格的API来操作的，有了可视化界面，就不用每次都使用Get操作来查询了，能提升开发效率。

Elasticsearch-head是使用node.js开发的，在安装过程中可能会遇到跨域的问题：Elasticsearch的默认端口是9200，而Elasticsearch-head的默认端口是9100，需要改一下配置文件，具体怎么改就不详细说啦，毕竟有万能的搜索引擎。Elasticsearch 为什么能做到快速检索？— 倒排索引的秘密

Elasticsearch安装完成之后，访问端口，就会出现以下界面。

如何对ES还不太了解的可以参考一下这篇帖子从0到1手把手教你环境搭建

终端研发部：Elasticsearch入门，这一篇就够了5 赞同 · 0 评论文章

核心问题

有两个需要解决的核心问题，文件上传和输入关键词查询。

文件上传

首先对于txt这种纯文本的形式来说，比较简单，直接将里面的内容传入即可。但是对于pdf，word这两种特殊格式，文件中除了文字之外有很多无关的信息，比如图片，pdf中的标签等这些信息。这就要求对文件进行预处理。

Elasticsearch5.x以后提供了名为ingest node的功能，ingest node可以对输入的文档进行预处理。如图，PUT请求进入后会先判断有没有pipline，如果有的话会进入Ingest Node进行处理，之后才会正式被处理。

引用自Elastic 中国社区官方博客

Ingest Attachment Processor Plugin是一个文本抽取插件，本质上是利用了Elasticsearch的ingest node功能，提供了关键的预处理器attachment。在安装目录下运行以下命令即可安装。

./bin/elasticsearch-plugin install ingest-attachment

定义文本抽取管道

PUT /_ingest/pipeline/attachment{
    "description": "Extract attachment information",
    "processors": [
        {
            "attachment": {
                "field": "content",
                "ignore_missing": true
            }
        },
        {
            "remove": {
                "field": "content"
            }
        }
    ]}

在attachment中指定要过滤的字段为content，所以写入Elasticsearch时需要将文档内容放在content字段。

运行结果如图：

定义文本抽取管道

建立文档结构映射

文本文件通过预处理器上传后以何种形式存储，我们需要建立文档结构映射来定义。PUT定义文档结构映射的时候就会自动创建索引，所以我们先创建一个docwrite的索引，用于测试。

PUT /docwrite{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id":{
        "type": "keyword"
      },
      "name":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "type":{
        "type": "keyword"
      },
      "attachment": {
        "properties": {
          "content":{
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_smart"
          }
        }
      }
    }
  }}

在ElasticSearch中增加了attachment字段，这个字段是attachment命名pipeline抽取文档附件中文本后自动附加的字段。这是一个嵌套字段，其包含多个子字段，包括抽取文本 content 和一些文档信息元数据。

同是对文件的名字name指定分析器analyzer为ik_max_word，以让ElasticSearch在建立全文索引时对它们进行中文分词。

建立文档结构

测试

经过上面两步，我们进行简单的测试。因为ElasticSearch是基于JSON格式的文档数据库，所以附件文档在插入ElasticSearch之前必须进行Base64编码。先通过下面的网站将一个pdf文件转化为base64的文本。PDF to Base64

测试文档如图：

测试文档

然后通过以下请求上传上去，我找了一个很大的pdf文件。需要指定的是我们刚创建的pipeline，结果如图所示。

文件上传测试

原来的索引有个type类型，新版本后面会被弃用，默认的版本都是_doc

然后我们通过GET操作看看我们的文档是否上传成功。可以看到已经被解析成功。

文件上传结果查看

如果不指定pipline的话，就会出现无法解析的情况。

没有指定pipeline的情况

根据结果我们看到，我们的PDF文件已经通过我们自行定义的pipline，然后才正式进入索引数据库docwrite。

关键字查询

关键字查询即对输入的文字，能进行一定的分词处理。比如说对于“数据库计算机网络我的电脑”这一串词来说，要能将其分为“数据库”，“计算机网络”，“我的电脑”三个关键词，然后分别根据关键字查询。

Elasticsearch自带了分词器，支持所有的Unicode字符，但是它只会做最大的划分，比如对于进口红酒这四个字，会被分为“进”，“口”，“红”，“酒”这四个字，这样查询出来的结果就会包括“进口”，“口红”，“红酒”。

默认分词器

这并不是我们想要的结果。我们想要的结果是，只分为“进口”，“红酒”这两段，然后查询相应的结果。这就需要使用支持中文的分词器了。

ik分词器

ik分词器是开源社区比较流行的中文分词插件，我们首先安装ik分词器，注意以下代码不能直接使用。

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/...这里找你的版本

ik分词器包括两种模式。

1. ik_max_word会把中文尽可能的拆分。

2. ik_smart会根据常用的习惯进行划分，比如"进口红酒”会被划分为“进口”，“红酒”。

ik_smart模式

我们使用在查询时，指定ik分词器进行查询文档，比如对于插入的测试文档，我们使用ik_smart模式搜索，结果如图。

GET /docwrite/_search{
  "query": {
    "match": {
      "attachment.content": {
        "query": "实验一",
        "analyzer": "ik_smart"
      }
    }
  }}

搜索文章

我们可以指定Elasticsearch中的高亮，来为筛选到的文字添加标签。这样的话文字前后都会被添加上标签。如图。

highlight效果

编码

编码使用Idea+maven的开发环境，首先导入依赖，依赖一定要与Elasticsearch的版本相对应。

导入依赖

Elstacisearch对于Java来说有两个API，我们使用的封装的比较完善的高级API。

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.9.1</version></dependency>

文件上传

先建立一个与上文对应的fileObj对象

public class FileObj {
    String id; //用于存储文件id    String name; //文件名    String type; //文件的type，pdf，word，or txt    String content; //文件转化成base64编码后所有的内容。}

首先根据上文所诉，我们要先将文件以字节数组的形式读入，然后转化成Base64编码。

public FileObj readFile(String path) throws IOException {
    //读文件    File file = new File(path);
    
    FileObj fileObj = new FileObj();
    fileObj.setName(file.getName());
    fileObj.setType(file.getName().substring(file.getName().lastIndexOf(".") + 1));
    
    byte[] bytes = getContent(file);
    
    //将文件内容转化为base64编码    String base64 = Base64.getEncoder().encodeToString(bytes);
    fileObj.setContent(base64);
    
    return fileObj;}

java.util.Base64已经提供了现成的函数Base64.getEncoder().encodeToString供我们使用。

接下来就可以使用Elasticsearch的API将文件上传了。

上传需要使用IndexRequest对象，使用FastJson将fileObj转化为Json后，上传。需要使用indexRequest.setPipeline函数指定我们上文中定义的pipline。这样文件就会通过pipline进行预处理，然后进入fileindex索引中。

public void upload(FileObj file) throws IOException {
    IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("fileindex");
    
    //上传同时，使用attachment pipline进行提取文件    indexRequest.source(JSON.toJSONString(file), XContentType.JSON);
    indexRequest.setPipeline("attatchment");
    
    IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    System.out.println(indexResponse);}

文件查询

文件查询需要使用SearchRequest对象，首先我要指定对我们的关键字使用ik分词器的ik_smart模式分词

SearchSourceBuilder srb = new SearchSourceBuilder();srb.query(QueryBuilders.matchQuery("attachment.content", keyword).analyzer("ik_smart"));searchRequest.source(srb);

之后我们就可以通过返回的Response对象获取每一个hits，之后获取返回的内容。

Iterator<SearchHit> iterator = hits.iterator();int count = 0;while (iterator.hasNext()) {
    SearchHit hit = iterator.next();}

Elasticsearh一个非常强大的功能是文件的高亮（highlight）功能，所以我们可以设置一个highlighter，对查询到的文本进行高亮操作。

HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();HighlightBuilder.Field highlightContent = new HighlightBuilder.Field("attachment.content");highlightContent.highlighterType();highlightBuilder.field(highlightContent);highlightBuilder.preTags("<em>");highlightBuilder.postTags("</em>");srb.highlighter(highlightBuilder);

我设置了前置<em></em>标签对对查询的结果进行包裹。这样查询到的结果中就会包含对应的结果。

多文件测试

简单的demo写好了，但是效果怎么样还需要使用多个文件进行测试。这是我的一个测试文件夹，里面下面放了各种类型的文件。

将这个文件夹里面的全部文件上传之后，使用elestacisearch``-head可视化界面查看导入的文件。

导入的文件

搜索代码：

    /**     * 这部分会根据输入的关键字去查询数据库中的信息，然后返回对应的结果     * @throws IOException     */
    @Test
    public void fileSearchTest() throws IOException {
        ElasticOperation elo = eloFactory.generate();

        elo.search("数据库国务院计算机网络");
    }

运行我们的demo，查询的结果如图所示。

搜索结果

还存在的一些问题

1. 文件长度问题

通过测试发现，对于文本内容超过10万字的文件，elasticsearch只保留10w字，后面的就被截断了，这就需要进一步了解Elasticsearch对10w字以上的文本的支持。

2. 编码上的一些问题

我的代码中，是将文件全部读入内存之后，在进行一系列的处理 ，毫无疑问，必定会带来问题，比如假如是一个超出内存的超大文件，或者是若干个大文件，在实际生产环境中，文件上传就会占用服务器的相当一大部分内存和带宽，这就要根据具体的需求，做进一步的优化。

ElasticSearch常见优化方案

设计阶段调优

1. 根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过 roll over API 滚动索引

2. 使用别名进行索引管理

3. 每天凌晨定时对索引做 force_merge 段合并操作，以释放空间

4. 采取冷热分离机制，热数据存储到 SSD，提高检索效率，冷数据定期进行 shrink操作，以缩减存储

5. 采取 curator 进行索引的生命周期管理

6. 仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器

7. Mapping 阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等

写入调优

1. 写入前副本数设置为 0

2. 写入前关闭 refresh_interval 设置为-1，禁用刷新机制

3. 写入过程中：采取 bulk 批量写入

4. 写入后恢复副本数和刷新间隔；

5. 尽量使用自动生成的 id。

查询优化

1. 禁用 wildcard；

2. 禁用批量 terms（成百上千的场景）；

3. 充分利用倒排索引机制，能 keyword 类型尽量 keyword；

4. 数据量大时候，可以先基于时间敲定索引再检索；

5. 设置合理的路由机制。