Elasticsearch 最少必要知识实战教程直播回放
1、实战项目
将唐诗三百首写入Elasticsearch会发生什么？
2、项目说明
此项目是根据实战项目浓缩的一个小项目，几乎涵盖之前讲解的所有知识点。
通过这个项目的实战，能让你串联起之前的知识点应用于实战，并建立起需求分析、整体设计、数据建模、ingest管道使用、检索/聚合选型、kibana可视化分析等的全局认知。
3、 需求
数据来源：https:///xuchunyang/300
注意数据源bug： 第1753行种的"id":178 需要手动改成 "id": 252。
3.1 数据需求
注意：
- 1）词典选择
- 2）分词器选型
- 3）mapping设置
- 4）支持的目标维度考量
- 5）设定插入时间（自定义动态添加，非人工）
3.2 写入需求
注意：
3.3 分析需求
检索分析DSL实战
- 1）飞花令环节：包含铭 毅 天下（分别包含）诗句有哪些？各有多少首？
- 2）李白的诗有几首？按照诗长短排序，由短到长
- 3）取TOP10最长、最短的诗的作者列表
聚合分析实战及可视化实战
- 1）三百首谁的作品最多？取TOP10排行
- 2）五言绝句和七言律诗占比，以及对应作者占比统计
- 3）同名诗排行统计
- 4）三百首诗分词形成什么样的词云
4、 需求解读与设计
4.1 需求解读
本着：编码之前，设计先行的原则。
开发人员的通病——新的项目拿到需求以后，不论其简单还是复杂，都要先梳理需求，整理出其逻辑架构，优先设计，以便建立全局认知，而不是上来就动手敲代码。
本项目的核心知识点涵盖如下几块内容
- Elasticsearch 数据建模
- Elasticsearch bulk批量写入
- Elasticsearch 预处理
- Elasticsearch检索
- Elasticsearch聚合
- kibana Visualize 使用
- kibana Dashboard 使用
4.2 逻辑架构梳理
有图有真相。
根据需求梳理出如下的逻辑架构，实际开发中要谨记如下的数据流向。
4.3 建模梳理
之前也有讲述，这里再强调一下数据建模的重要性。
数据模型支撑了系统和数据，系统和数据支撑了业务系统。
一个好的数据模型：
- 能让系统更好的集成、能简化接口。
- 能简化数据冗余、减少磁盘空间、提升传输效率。
- 兼容更多的数据，不会因为数据类型的新增而导致实现逻辑更改。
- 能帮助更多的业务机会，提高业务效率。
- 能减少业务风险、降低业务成本。
对于Elasticsearch的数据建模的核心是Mapping的构建。
对于原始json数据：
"id": 251,
"contents": "打起黄莺儿，莫教枝上啼。啼时惊妾梦，不得到辽西。",
"type": "五言绝句",
"author": "金昌绪",
"title": "春怨"
我们的建模逻辑如下：
字段名称
| 字段类型
| 备注说明
|
_id
|
| 对应自增id
|
contents
| text & keyword
| 涉及分词，注意开启：fielddata：true
|
type
| text & keyword
|
|
author
| text & keyword
|
|
title
| text & keyword
|
|
timestamp
| date
| 代表插入时间
|
cont_length
| long
| contents长度， 排序用
|
由于涉及中文分词，选型分词器很重要。
这里依然推荐：选择ik分词。
ik词典的选择建议：自带词典不完备，网上搜索互联网的一些常用语词典、行业词典如（诗词相关词典）作为补充完善。
4.4 概要设计
- 原始文档json的批量读取和写入通过 elasticsearch python低版本 api 和 高版本 api elasticsearch-dsl 结合实现。
- 数据的预处理环节通过 ingest pipeline实现。设计数据预处理地方：每一篇诗的json写入时候，插入timestamp时间戳字段。
- template和mapping的构建通过kibana实现。
- 分词选型：ik_max_word 细粒度分词，以查看更细粒度的词云。
5、项目实战
5.1 数据预处理ingest
创建：indexed_at 的管道，目的：
- 新增document时候指定插入时间戳字段。
- 新增长度字段，以便于后续排序。
PUT _ingest/pipeline/indexed_at
{
"description": "Adds timestamp to documents",
"processors": [
{
"set": {
"field": "_source.timestamp",
"value": "{{_ingest.timestamp}}"
}
},
{
"script": {
"source": "ctx.cont_length = ctx.contents.length();"
}
}
]
}
5.2 Mapping和template构建
如下DSL,分别构建了模板：my_template。
指定了settings、别名、mapping的基础设置。
模板的好处和便捷性，在之前的章节中有过详细讲解。
PUT _template/my_template
{
"index_patterns": [
"some_index*"
],
"aliases": {
"some_index": {}
},
"settings": {
"index.default_pipeline": "indexed_at",
"number_of_replicas": 1,
"refresh_interval": "30s"
},
"mappings": {
"properties": {
"cont_length":{
"type":"long"
},
"author": {
"type": "text",
"fields": {
"field": {
"type": "keyword"
}
},
"analyzer": "ik_max_word"
},
"contents": {
"type": "text",
"fields": {
"field": {
"type": "keyword"
}
},
"analyzer": "ik_max_word",
"fielddata": true
},
"timestamp": {
"type": "date"
},
"title": {
"type": "text",
"fields": {
"field": {
"type": "keyword"
}
},
"analyzer": "ik_max_word"
},
"type": {
"type": "text",
"fields": {
"field": {
"type": "keyword"
}
},
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
}
PUT some_index_01
5.3 数据读取与写入
通过如下的python代码实现。注意：
- bulk批量写入比单条写入性能要高很多。
- 尤其对于大文件的写入优先考虑bulk批量处理实现。
def read_and_write_index():
# define an empty list for the Elasticsearch docs
doc_list = []
# use Python's enumerate() function to iterate over list of doc strings
input_file = open('300.json', encoding="utf8", errors='ignore')
json_array = json.load(input_file)
for item in json_array:
try:
# convert the string to a dict object
# add a new field to the Elasticsearch doc
dict_doc = {}
# add a dict key called "_id" if you'd like to specify an ID for the doc
dict_doc["_id"] = item['id']
dict_doc["contents"] = item['contents']
dict_doc["type"] = item['type']
dict_doc["author"] = item['author']
dict_doc["title"] = item['title']
# append the dict object to the list []
doc_list += [dict_doc]
except json.decoder.JSONDecodeError as err:
# print the errors
print("ERROR for num:", item['id'], "-- JSONDecodeError:", err, "for doc:", dict_doc)
print("Dict docs length:", len(doc_list))
try:
print ("\nAttempting to index the list of docs using helpers.bulk()")
# use the helpers library's Bulk API to index list of Elasticsearch docs
resp = helpers.bulk(
client,
doc_list,
index = "some_index",
doc_type = "_doc"
)
# print the response returned by Elasticsearch
print ("helpers.bulk() RESPONSE:", resp)
print ("helpers.bulk() RESPONSE:", json.dumps(resp, indent=4))
except Exception as err:
# print any errors returned w
## Prerequisiteshile making the helpers.bulk() API call
print("Elasticsearch helpers.bulk() ERROR:", err)
quit()
5.4 数据分析
5.5 检索分析
5.5.1 飞花令环节：包含铭 毅 天下（分别包含）诗句有哪些？各有多少首？
GET some_index/_search
{
"query": {
"match": {
"contents": "铭"
}
}
}
GET some_index/_search
{
"query": {
"match": {
"contents": "毅"
}
}
}
GET some_index/_search
{
"query": {
"match": {
"contents": "天下"
}
}
}
实践表明：
不禁感叹：唐诗先贤们也是心怀天下，忧国忧民啊！
5.5.2 李白的诗有几首？按照诗长短排序，由短到长
POST some_index/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"author": "李白"
}
},
"sort": [
{
"cont_length": {
"order": "desc"
}
}
]
}
POST some_index/_search
{
"aggs": {
"genres": {
"terms": {
"field": "author.keyword"
}
}
}
}
唐诗三百首中，李白共33首诗（仅次于杜甫39首），最长的是“蜀道难”，共：353 个字符。
李白、杜甫不愧为：诗仙和诗圣啊！也都是高产诗人！
5.5.3 取TOP10最长、最短的诗的作者列表
POST some_index/_search
{
"sort": [
{
"cont_length": {
"order": "desc"
}
}
]
}
POST some_index/_search
{
"sort": [
{
"cont_length": {
"order": "asc"
}
}
]
}
最长的诗：白居易-长恨歌-960个字符。
最短的诗：王维-鹿柴- 24个字符（并列的非常多）。
5.6 聚合分析
以下的截图通过kibana实现。细节在之前的kibana可视化中都有过讲解。
5.6.1 三百首谁的作品最多？取TOP10排行
5.6.2 五言绝句和七言律诗占比，以及对应作者占比统计
5.6.3 同名诗排行统计
5.6.4 三百首诗分词形成什么样的词云
5.6.5 全局视图
6、小结
结合唐诗300首的业务场景，结合本小项目的需求、设计、实现三个阶段，建立起对Elasticsearch、kibana核心知识点的全局认识。
核心目的：通过小项目练手，促进公司实际项目能力、产品研发能力的提升
思考：本文词云效果不好，为什么？
