Es索引的我们可以理解为数据入库的一个过程。我们知道Es是基于Lucene框架的一个分布式检索平台。索引的同样也是基于Lucene创建的，只不过在其上层做了一些封闭。
Es的索引过程比较通用的大体上有两种方式，其一是得用自身Rvier从数据库中拉数据，当然现在已经有了很多相关插件，Mysql、MDB等数据库。这种方式可以做到近时实索引，因为River是定时从数据库拉数据与索引数据进行比对。这种方式经较适合数据有周期的更新。
下面以Mysql-River plugins为例：
1、 安装Mysql-River 插件
bin/plugin -install /path/to/plugin/river-mysql.zip
2、 当安装好Mysql-River plugin 后，一般可以马上使用，但建立重新加载Es集群。查看log中是否正确的加载了Mysql-River Plugin(在后面我们讲到如何开发相关Plugin)。
3、 配置Es索引与Mysql 数据之间的对应关系。
建立索引(相关Mapping 信息如下:)
curl -XPUT 127.0.0.1:9200/elasticsearchindexname/elasticsearchtypename/_mapping -d
"elasticsearchtypename" : {
"_timestamp":{
"enabled":true
}
}
将River索引的配置也提交到Es集群中:
curl -XPUT 127.0.0.1:9200/_river/river-mysql/_meta –d
{
"type":"mysql",
"mysql":{
"index":"elasticsearchindexname",(索引名称)
"type":"elasticsearchtypename",(类型)
"hostname":"127.0.0.1:3306",(服务器)
"database":"ESDATA",(数据库名称)
"username":"root",(用户名)
"password":"",(密码)
"uniqueIdField":"_ID",(标识)
"query":"select RID,PNAME FROM wf_mds_chn_biaozhun",(SQL语句)
"deleteOldEntries":"false",
"interval":"60000"(更新周期)
}
}
同时你会在Es看到你的索引中开始导数据了，当然些时也会出现一个对应的保存配置的索引，现在很多River都只能索引字段与数据库的字段一一对应。如果需要个性化定制，可以到Github上下载相关代码进行修改。我们可以看到只要继续River(接口)和AbstractRiverComponent（类）便可以进行相关开发了。
public class MysqlRiver extends AbstractRiverComponent implements River
另外一种索引方式当然就是我们把数据Put到Es中去了，最简单的我们可以用下面命令就完成:
$ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1' -d '{
"user" : "kimchy",
"post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
"message" : "trying out Elastic Search"
}'
对上面的命令解释一下:
Twitter:索引名称
Tweet：类型名称
1：ID值
具体我会在下篇中讲解索引名称和类型的关系，当然-d 后面的就是值了。这是单条Put数据的方式虽然简单，但是如果说数据量很大的情况下还是不建议用这种方式，可以改用批量导入的方式也就是传说中的Bluk了，Bluk原量很简单，我们把数据放到缓存中，一次Put多条数据到Es集群中去,Bluk当然要用代码实现了，给出一个例子如下：
public static void Index() throws ElasticSearchException, IOException, NumberFormatException, SQLException {
// TODO Auto-generated method stub
// Node node = nodeBuilder().client(true).node();
Settings settings = ImmutableSettings.settingsBuilder()
.put("cluster.name", "elasticsearch_wf").build();
Client client = new TransportClient(settings)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(
"168.160.200.250", 9300));
////������е��ܼ�¼��ֳ�5000��һ�����ѯ
int countRe=100000000; //MySqlClass.getCount("select count(*) from test");
if(countRe>0)
{
int readercount=1;
if(countRe>5000)
{
readercount=countRe%5000==0?countRe/5000:countRe/5000+1;
}
////ÿ�ζ�ȡ5000���¼
for(int j=0;j<readercount;j++)
{
ResultSet rs = MySqlClass.executeQuery("select * from test");
BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();
try {
if (rs != null) {
int i = 1;
while (rs.next()) {
bulkRequest.add(client.prepareIndex("qtest", String.valueOf(i++)).setSource(
jsonBuilder().startObject()
.field("id", rs.getInt("id"))
.field("�й�", rs.getString("title"))
.field("AB_EN", rs.getString("descript"))
.field("AF_CN",rs.getString("text"))
.endObject()));
}
BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.execute().actionGet();
if (bulkResponse.hasFailures()) {
/* has Failures handler Error */
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
client.close();
}
上面只是一个简单的例子，大量可以考虑用从线程方式，另外Client链接数其实还是比较占资源的，大家可以考虑将出封闭到一个链接池中，提供效率。
整个建索引的过程Es在Lucene的基础上还是做了很多的优化，但主体上我们对应到Lucene里面基实就是如下代码：
public class Index {
private IndexWriter writer = null;
private static Analyzer ANALYZER = new IKAnalyzer();
private String FilePath = null;
public Index(String FilePath, String IndexPath) {
try {
IndexWriterConfig writerConfig = new IndexWriterConfig(
Version.LUCENE_36, ANALYZER);
this.writer = new IndexWriter(
FSDirectory.open(new File(IndexPath)), writerConfig);
this.FilePath = FilePath;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/*
* Init Create Index
*/
public void Init() {
try {
if (FilePath.length() > 0) {
// 读目录中txt文件
File file = new File(FilePath);
List<File> files = new ArrayList<File>();
this.ListAllFile(file, files);
// //将File转换为 Document对象
for (File sfs : files) {
this.writer.addDocument(this.getDocument(sfs));
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/*
* Close Index
*/
public void Close() {
try {
this.writer.commit();
this.writer.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/*
* 获取所有txt文件
*/
private List<File> ListAllFile(File fileOrDir, List<File> files)
throws Exception {
if (fileOrDir != null && files != null) {
if (fileOrDir.isDirectory()) {
File[] fs = fileOrDir.listFiles();
for (File sfs : fs) {
if (sfs.isDirectory())
this.ListAllFile(sfs, files);
else files.add(sfs);
}
} else {
files.add(fileOrDir);
}
}
return null;
}
/*
* Get Document
*/
private Document getDocument(File f) throws Exception {
Document doc = new Document();
FileInputStream is = new FileInputStream(f);
byte[] buf = new byte[is.available()];
is.read(buf);
String contentStr = new String(buf,"GBK");
Field content = new Field("content", contentStr, Field.Store.YES,
Field.Index.ANALYZED);
doc.add(content);
Field path = new Field("path", f.getAbsolutePath(), Field.Store.YES,
Field.Index.ANALYZED);
Field size=new Field("size",String.valueOf(f.getTotalSpace()),Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED);
doc.add(size);
Random rm=new Random();
int year=rm.nextInt(20);
Field time=new Field("time",String.valueOf(1990+year),Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED);
doc.add(time);
doc.add(path);
is.close();
return doc;
}
}
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：云计算平台(检索篇)-Elasticsearch-索引篇 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
