net core 3.1使用ElasticSearch 全文搜索引擎

ElasticSearch 是一個開源的搜索引擎，建立在一個全文搜索引擎庫 Apache Lucene™ 基礎之上。 Lucene 可以說是當下最先進、高性能、全功能的搜索引擎庫，無論是開源還是私有。

但是 Lucene 僅僅只是一個庫。為了充分發揮其功能，你需要使用 Java 並將 Lucene 直接集成到應用程序中。 更糟糕的是，您可能需要獲得信息檢索學位才能了解其工作原理。Lucene 非常 復雜。

ElasticSearch 也是使用 Java 編寫的，它的內部使用 Lucene 做索引與搜索，但是它的目的是使全文檢索變得簡單， 通過隱藏 Lucene 的復雜性，取而代之的提供一套簡單一致的 RESTful API。

然而，Elasticsearch 不僅僅是 Lucene，並且也不僅僅只是一個全文搜索引擎。 它可以被下面這樣准確的形容：

• 一個分布式的實時文檔存儲，每個字段 可以被索引與搜索
• 一個分布式實時分析搜索引擎
• 能勝任上百個服務節點的擴展，並支持 PB 級別的結構化或者非結構化數據

官方客戶端在Java、.NET、PHP、Python、Ruby、Nodejs和許多其他語言中都是可用的。根據 DB-Engines 的排名顯示，ElasticSearch 是最受歡迎的企業搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基於Lucene。

Elasticsearch文檔：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

Elasticsearch.Net和Nest官方文檔：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/net-api/7.x/index.html

一.安裝

https://www.elastic.co/cn/downloads/下載elasticsearch和可視化工具kibana （兩個版本號一定要一樣） （下載慢用迅雷或者翻 Q）

1.(這一步忽略 因為我電腦沒安裝JDK 使用es自帶得不香嗎)環境配置 （注：Es自帶jdk，如果沒有特殊情況，可以使用es自帶jdk，把java_home這個環境變量刪除即可）

 jdk下載，鏈接為：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

選擇對應版本的JDK 

將下載好的jdk解壓安裝（請記住安裝目錄）

配置環境變量

 然后點擊系統變量下面的新建 （一定要是系統變量，上面的用戶變量設置了是不會有效果的） 然后進行如下設置，確定好  就OK了，無需重啟

 2.下載ElasticSeach並解壓運行

將下載好的Elasticsearch解壓  然后到  bin 目錄下   打開cmd窗口  輸入.\elasticsearch  回車  就開始啟動了，接下來在瀏覽器輸入 localhost:9200,回車，顯示下圖的信息就OK了

 

 在window服務(w+r 輸入services.msc)里面就可以看到elasticsearch的服務了 立即啟動 這樣可以便捷進行啟動的操作。

 如果沒有服務在ES文件夾的Bin目錄下。打開cmd（同上方啟動es的方法一致）輸入.\elasticsearch-service.bat install 然后安裝即可

 如果不行輸入 .\elasticsearch-service-x64 install  就會出現出現服務不能啟動 報錯  其中一種方法（安裝java 1.8.0 jdk  再執行.\elasticsearch-service.bat install）

Es開啟外網訪問

9200端口開放外網訪問，並修改配置文件。

修改配置文件：

打開根目錄下的config文件夾，找到elasticsearch.yml

開啟：

cluster.name: my-application

node.name: node-1

network.host: 0.0.0.0

http.port: 9200

cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

開啟上面5個參數。注意host要修改成0.0.0.0。這五個參數必須都要開啟。

3.安裝Kibana到Window上（elasticsearch的可視化工具，類似於navicate）

Kibana 必須和你之前下載的 elasticsearch 版本一致。將下載好的kibana解壓到你的 Elasticsearch的目錄下

 

 然后相同的方式，到kibana 的bin 目錄下打開cmd 啟動kibana就好了 輸入 .\kibana.bat    操作完后。瀏覽器打開 localhost:5601 就可以訪問kibana了

4.（可以不要）把Kibana安裝成WindowSever

    （1）下載NSSM,下載地址：http://www.nssm.cc/download

    （2）將NSSM解壓並將nssm.exe拷貝到kibana的bin\目錄下

    （3）cmd命令進入到kibana的bin文件夾下

    （4）執行安裝命令nssm install kibana。文件路徑選中kibana.bat

點擊安裝即可

     安裝完成后就可以在服務里面看到該sever了

     注：剛啟動Kiabana時，出現 Kibana server is not ready yet 這個錯誤的話不要慌，稍等下再訪問即可，該錯誤的意思是服務還沒有完全啟動。

Kibana開啟外網訪問 以及開啟中文

到config文件夾下找到kibana.yml該配置文件

修改或者添加如下配置

server.port: 5601

server.host: "0.0.0.0"

i18n.locale: "zh-CN"

5.Elasticsearch 裝完后可以打開 kibana 進行創建節點及測試使用了。部署完es的地址后。可以進行 .Net Core的部署了

6.IK分詞器

下載對應的ik中文分詞（https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases）和英文分詞（https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases）拼音分詞器：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

下載后復制到es的plugins 目錄下，解壓就行了

 ik也可以自定義分詞自己建一個文件放詞語（詳見github上的示例）

 安裝完成后需要重啟 elasticsearch,然后測試分詞器是否OK  有兩種參考https://www.cnblogs.com/MrHSR/p/12258466.html

官方mapping制圖文檔    https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/net-api/current/fluent-mapping.html

//如果不存在該索引 就添加mapping制圖的分詞
            if (!(await IndexExistsAsync(index)))
            {
                var createIndexResponse = _elasticClient.Indices.Create(index, c => c
                    .Map<BlogInfo>(m => m
                        .Properties(ps => ps
                        .Text(s => s.Name(s => s.Title).Analyzer("ik_smart"))//有兩種ik_max_word
                        .Text(s => s.Name(s => s.Content).Analyzer("ik_smart"))
                        )
                    )
                );
            }
            var response = await _elasticClient.IndexAsync(entity,
                s => s.Index(index));

常用命令

GET _cat/indices  所有索引
GET blog/_search 
{}     獲取blog索引全部的文檔

PUT /index  建立索引
POST /blog/_mapping
{
        "properties": {
            "content": {
                "type": "text",
                "analyzer": "ik_max_word",
                "search_analyzer": "ik_smart"
            }

        }
}   給ik搜索設置ik_max_word
DELETE blog  刪除索引
GET blog查看當前索引

二.在Asp.netcore 上使用ElasticSearch

 1..安裝NuGet包，搜索Nest 並安裝

 2.開始使用

這里是以服務的方式進行實現的，經過測試ElasticSearch訪問性能最高的是注冊成單例服務，請求時要使用異步。這樣性能可以提升到極致。

直接上代碼

public interface IElasticsearchProvider
    {
        IElasticClient GetClient();
    }

public class ElasticsearchProvider : IElasticsearchProvider
    {
        public IElasticClient GetClient()
        {
            var url = AppSettings.Configuration["ElasticSearchContext:Url"];
            //如果有多個節點以|分開
            //var urls = url.Split('|').Select(x => new Uri(x)).ToList();

            //單個節點
            var connectionSettings = new ConnectionSettings(new Uri(url));
            //多個節點
            //var connectionPool = new SniffingConnectionPool(urls);
            //var connectionSetting = new ConnectionSettings(connectionPool).DefaultIndex("");
            //如果有賬號密碼
            //connectionSettings.BasicAuthentication(UserName, Password);

            return new ElasticClient(connectionSettings);
        }
    }

public interface IElasticsearchService
    {
        /// <summary>
        ///     是否存在索引
        /// </summary>
        /// <param name="index"></param>
        /// <returns></returns>
        Task<bool> IndexExistsAsync(string index = "blog");

        /// <summary>
        ///     新增數據
        /// </summary>
        /// <typeparam name="T"></typeparam>
        /// <param name="entity"></param>
        /// <param name="index"></param>
        Task InsertAsync(BlogInfo entity, string index = "blog");

        /// <summary>
        ///     批量新增
        /// </summary>
        /// <typeparam name="T"></typeparam>
        /// <param name="entity"></param>
        /// <param name="index"></param>
        Task InsertRangeAsync(IEnumerable<BlogInfo> entity, string index = "blog");

        /// <summary>
        /// 根據索引刪除數據
        /// </summary>
        /// <param name="index"></param>
        /// <returns></returns>
        Task RemoveIndex(string index = "blog");
        /// <summary>
        /// 根據索引刪除數據 ID
        /// </summary>
        /// <param name="Id">實體ID</param>
        /// <param name="index"></param>
        /// <returns></returns>
        Task DeleteAsync(string Id,string index = "blog");
        /// <summary>
        /// 修改
        /// </summary>
        /// <param name="Id"></param>
        /// <param name="index"></param>
        /// <returns></returns>
        Task UpdateAsync(BlogInfo entity, string index = "blog");
        /// <summary>
        /// 查詢
        /// </summary>
        /// <param name="page"></param>
        /// <param name="limit"></param>
        /// <param name="index"></param>
        /// <returns></returns>

        Task<Tuple<int, IList<BlogInfo>>> QueryAsync(int page, int limit, string index = "blog");
    }

public class ElasticsearchService : IElasticsearchService
    {
        private readonly IElasticClient _elasticClient;
        public ElasticsearchService(IElasticsearchProvider esClientProvider)
        {
            _elasticClient = esClientProvider.GetClient();
        }

        public async Task<bool> IndexExistsAsync(string index="blog")
        {
            return (await _elasticClient.Indices.ExistsAsync(index)).Exists;
        }

        public async Task InsertAsync(BlogInfo entity, string index = "blog")
        {
            //這里可判斷是否存在
            var response = await _elasticClient.IndexAsync(entity,
                s => s.Index(index));

            if (!response.IsValid)
                throw new Exception("新增數據失敗:" + response.OriginalException.Message);
        }

        public async Task InsertRangeAsync(IEnumerable<BlogInfo> entity, string index = "blog")
        {
            var bulkRequest = new BulkRequest(index)
            {
                Operations = new List<IBulkOperation>()
            };
            var operations = entity.Select(o => new BulkIndexOperation<BlogInfo>(o)).Cast<IBulkOperation>().ToList();
            bulkRequest.Operations = operations;
            var response = await _elasticClient.BulkAsync(bulkRequest);

            if (!response.IsValid)
                throw new Exception("批量新增數據失敗:" + response.OriginalException.Message);
        }

        public async Task UpdateAsync(BlogInfo entity, string index = "blog")
        {
            var response = await _elasticClient.UpdateAsync<BlogInfo>(entity.ID, x => x.Index(index).Doc(entity));
            if (!response.IsValid)
                throw new Exception("更新失敗:" + response.OriginalException.Message);
        }

        public async Task DeleteAsync(string Id, string index = "blog")
        {
            await _elasticClient.DeleteAsync<BlogInfo>(Id, x => x.Index(index));
        }

        public async Task RemoveIndex(string index = "blog")
        {
            var exists = await IndexExistsAsync(index);
            if (!exists) return;
            var response = await _elasticClient.Indices.DeleteAsync(index);

            if (!response.IsValid)
                throw new Exception("刪除index失敗:" + response.OriginalException.Message);
        }

        public async Task<Tuple<int, IList<BlogInfo>>> QueryAsync(int page, int limit, string index = "blog")
        {
            var query = await _elasticClient.SearchAsync<BlogInfo>(x => x.Index(index)
                                    .From((page - 1) * limit)
                                    .Size(limit)
                                    .Sort(x => x.Descending(v => v.CreateDate)));
            return new Tuple<int, IList<BlogInfo>>(Convert.ToInt32(query.Total), query.Documents.ToList());
        }
    }

3.在startup里面在ConfigureServices下面添加如下代碼即可

services.AddScoped<IElasticsearchProvider, ElasticsearchProvider>();
            services.AddTransient<IElasticsearchService, ElasticsearchService>();

按照新增、更新、刪除、查詢的順序依次調用接口。新增可以多來幾次，因為默認是沒有數據的，多添加一點可以測試分頁是否ok，這里就不再演示了。

3.1查詢指定字段

var search = client.Search<AllInformationViewModel>(s => s
     .Index(indexName)
     .From(page)
     .Size(10)
     .Query(q => q
        .Match(m => m
            .Field(f => f.Title)
            .Query(keyword))

3.2全文檢索（包括全部字段我都查找,標題啊,描述啊,摘要啊）

var searchAll = client.Search<AllInformationViewModel>(s => s
    .Index(indexName)
    .From(page)
    .Size(10)
    .Query(q => q
        .QueryString(qs => qs
            .Query(keyword).DefaultOperator(Operator.And))

3.3全文檢索查的標題,描述都得給我高亮

#方法1
.Highlight(h => h
    .PreTags("<em>")
    .PostTags("</em>")
    .Encoder(HighlighterEncoder.Html)
    .Fields(
        fs => fs
            .Field(p => p.Title),
            
        fs => fs
                .Field(p => p.Content)
    )
)
    
#方法2    
.Highlight(h => h 
    .Fields(
        fs => fs
            .Field(p => p.Title)
                .PreTags("<em>")
                .PostTags("</em>"),
            

        fs => fs
                .Field(p => p.Content)
                .PreTags("<em>")
                .PostTags("</em>")
    )
)

3.4高亮查詢

public ActionResult Index(string keywords="")
{
    var settings = new ConnectionSettings(new Uri("http://192.168.3.8:9200/")).DefaultIndex("article");
    var client = new ElasticClient(settings);

    var search = client.Search<Article>(s => s
        .From(0)
        .Size(10)
        .Query(q => q
            .Match(m => m
                .Field(f => f.Title)
                .Query(keywords))
            )
        .Highlight(h => h.Fields(e => e.Field("title")
                        .PreTags("<b style='color:red'>")
                        .PostTags("</b>")))
        //.Sort(r => r.Descending(q => q.CreateDate))
        
        //在工作中把<b style='color:red'>這個換成em標簽就可以了,然后在css里面給em加上高亮即可
    );

    foreach (var hit in search.Hits)
    {
        foreach (var highlightField in hit.Highlight)
        {
            if (highlightField.Key == "title")
            {
                foreach (var highlight in highlightField.Value)
                {
                    hit.Source.Title = highlight.ToString();
                }
            }
        }
    }

    return View(search.Documents);
}

如果你有安裝kibana，現在可以滿懷驚喜的去查看一下剛才添加的數據。

GET _cat/indices

GET visitlogs/_search
{}

已經有大佬寫好ES的增刪改查的一個基礎類庫 （EasyElasticSearch）項目地址： https://github.com/wmchuang/EasyElasticSearch 博客地址https://www.cnblogs.com/mchuang/p/13678080.html

默認分詞是一元分詞 可以自己擴展就像以前的盤古分詞一樣 目前有個IK分詞器https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

搜索命令https://www.dazhuanlan.com/2019/09/14/1603cbb548bc/  https://www.cnblogs.com/yunquan/p/12934209.html

參考地址https://www.cnblogs.com/meowv/p/13614455.html