elasticsearch少しさわってみたという記事。

環境:ubuntu 15.10 / elasticsearch 2.2.0

elasticsearchは、全文検索エンジンのデータベース。
curlで要求を出すとjsonで返ってくる、というインターフェイスに、プラグインもあり、自動でクラスタ構成もできると、いろいろ便利ですごい。

install

まずjavaをインストール。

次にelasticsearchのインストール。

公式サイトのレポジトリページからコピペhttps://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setup-repositories.html

wget -qO - https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add

echo "deb http://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/debian stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elasticsearch-2.x.list

sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch

起動

コマンドで起動。

sudo /etc/init.d/elasticsearch start
sudo /etc/init.d/elasticsearch restart

pluginのインストール

elasticsearchには、pluginのインストールコマンドも最初から付いてる。
pluginはいろいろ公開されていて、日本語全文検索できるようになったりする。

analysis-kuromojiをインストールするには

sudo /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install analysis-kuromoji

プラグイン設定は後述。

とりあえず今の状態を確認する

クラスタ、ノード、といった単語が出てくる。
クラスタというのがあって、クラスタはnodeというものの集まりになっている。
同じクラスタ名が付いたelasticsearchが動く環境（node）を繋げると、自動でクラスタ構成で動く。

elasticsearchの状態を確認

curl -XGET http://localhost:9200/

indexの確認

curl 'localhost:9200/_cat/indices?v'

nodeの状況を確認

curl 'localhost:9200/_cat/nodes?v'

クラスタの状態を確認（_cat apiというapi）

curl 'localhost:9200/_cat/health?v'

ブラウザで状態の確認をする

ブラウザで確認できるほうが便利だ。
mobz/elasticsearch-headというプラグインを入れるとブラウザで状態を確認することができる。

インストール

sudo /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head

そしてhttp://localhost:9200/_plugin/headにブラウザでアクセスする。

設定を行う

設定の変え方はいくつかあって、設定ファイルを書き換える方法、mapping時に設定する方法、起動時に指定する方法がある。

設定ファイルで設定する。

設定ファイルは/etc/elasticsearch/elasticsearch.ymlといったところにある。

以下のように書き換えてみる。

cluster.name: my-application
node.name: node-1
index.number_of_shards: 1
index.number_of_replicas: 0
index.analysis.analyzer.default.type: custom
index.analysis.analyzer.default.tokenizer: kuromoji_tokenizer

クラスタの名前、ノードの名前、shardの数、replicaの数、デフォルトアナライザーの設定をしている。
デフォルトアナライザーをkuromojiに指定しておくと、とりあえず勝手に日本語全文検索できるようになる。
実際のプロダクトになると、フィールド毎に細かい設定が必要になるので、mappingで設定する。

設定ファイルを書き換えたらelasticsearchを再起動し反映させる。

mapping

スキーマ定義のようなもので、tokenizerの設定を行ったり、フィールド毎に型や検索の設定をできる。

以下のように送る。単純にstring型だと設定した例。

curl -XPOST localhost:9200/tutorial -d '{
    "mappings" : {
        "helloworld" : {
            "properties" : {
                "message" : {
                  "type" : "string"
                  },
                "name" : {
                  "type" : "string"
                }
            }
        }
    }
}'

アナライザーや、検索の設定をしていくと、各レコードごとに
寿司がおいしいね->寿司　おいしい
飲み->飲む
寿司->スシ
サーバー->サーバ
といったヒットができるようになる。

mappingの確認。indexがtutorialでtypeがhelloworldの場合

curl -XGET 'localhost:9200/tutorial/_mapping/helloworld/?pretty'

indexでデータを格納する

indexというのでデータを格納できる。
index,type,document　といった単語が出てきて、
index/type/documentという構造になっている。

index名をtutorial,typeをhelloworld,documentを｛message、name｝というデータ構造で保存するには以下のようにする。
（elasticは、mappingを行わなくても、データを送ると自動で型をつける。設定でしないようにできる）

curl -X POST 'http://localhost:9200/tutorial/helloworld/' -d '{ "message": "Hello World! こんにちは！" ,"name" : "hoge"}'

ブラウザでも確認できる。

またindex全体を削除するには以下のコマンド

curl -XDELETE 'localhost:9200/tutorial?pretty'

DBの中身全部全消しするには
curl -XDELETE 'http://localhost:9200/*' {"acknowledged":true}%

query

クエリ。
文字列が完全一致するものを探すには以下のようにする。
pythonのelasticsearchクライアントを使っている。

# -*- coding:utf-8 -*-
from elasticsearch import Elasticsearch
import json
es = Elasticsearch("localhost:9200")

matchstring = es.search(index="tutorial",
                        doc_type="helloworld",
                        body={
                            "query" : {
                                "match" : {
                                    "name" : "hoge"
                                }
                            }
                        })

simple_query_stringという文字列検索用の便利関数を使った場合。

simpleString = es.search(index="tutorial",
                         doc_type="helloworld",
                         body={
                            "query" : {
                                "simple_query_string" :{
                                    "query" : "こんにちは",
                                    "fields" : ["message"]
                                }
                            }
                         })

and,or,を行うには、must,should,というクエリを使うらしい。
name in "hoge" && message in "Hello" はこうっぽい。

queryBool = es.search(index="tutorial",
                      doc_type="helloworld",
                      body={
                        "query":{
                            "bool":{
                                "must":{
                                    "must":{
                                        "term" : {
                                            "name" : "hoge"
                                        }
                                    },
                                    "term" : {
                                        "message" : "Hello"
                                    }
                                }
                            }
                        }
                      })