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天翼云云搜索服务使用教程 - 快速开始使用Elasticsearch搜索引擎

文档简介：
本章节主要介绍云搜索服务（ES）集群的退订操作。 按需计费： 按需购买的集群无需退订，请参考包月计费退订流程，进入“控制中心”，在“集群管理”页面找到需要删除的集群，在集群列表中直接删除即可。
*产品来源：中国电信天翼云。免费试用 咨询热线：400-826-7010，为您提供专业的售前咨询，让您快速了解云产品，助您轻松上云！ 微信咨询
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本章节提供了一个简单示例，详情如下方场景描述所示。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：

1.创建集群

2.导入数据

3.搜索数据

4.删除集群

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"}
] 
}复制

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”的集群。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”。详细操作步骤请参见 创建Elasticsearch类型集群（非安全模式）。

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。如下图所示。

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.在云搜索服务的“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，如下图所示。

Console左侧区域为输入框，右侧为结果输出区域，为执行命令按钮。

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" 
        } 
      } 
    } 
  } 
}复制

（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" 
        } 
      } 
    } 
  }复制

返回结果如下所示。 

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

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"}复制

（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"}复制

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

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" 
  }} 
}复制

（7.x之后版本） 

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

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" 
        } 
      } 
    ] 
  } 
}复制
  • 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" } 
} 
} 
}复制

（7.x之后版本） 

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

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 
        } 
      ] 
    } 
  } 
}复制

（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 
        } 
      ] 
    } 
  } 
}复制

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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