在Windows环境下,使用Elasticsearch进行Word, Excel, PDF文件的全文索引和检索,可以通过以下步骤实现:

  1. 安装Elasticsearch和Kibana。
  2. 设置Elasticsearch的ingest node功能,以支持文件附件的处理。
  3. 使用Logstash或者其他工具来处理文档文件,并将它们索引到Elasticsearch中。
  4. 使用Elasticsearch的查询API进行全文检索。

以下是一个简化的例子,展示如何使用Logstash索引Word文件:

  1. 安装Logstash。
  2. 创建一个Logstash配置文件,如logstash-simple.conf,用于Word文件的索引:



input {
  file {
    path => "C:\path\to\your\documents\*.docx"
    start_position => "beginning"
  }
}
 
filter {
  mutate {
    split => ["message", " "]
  }
  word_delimiter {
    generate_word_parts => true
    generate_number_parts => true
    catenate_all => true
  }
  lowercase
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "word_index"
    document_type => "word_doc"
  }
}
  1. 运行Logstash:



logstash -f logstash-simple.conf
  1. 使用Elasticsearch的查询API进行全文检索。例如,使用curl查询:



curl -X GET "localhost:9200/word_index/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "search text"
    }
  }
}
'

请注意,这个例子是一个简化的示例,实际应用中可能需要考虑更多的配置和细节。对于Excel和PDF文件,你可能需要不同的插件或自定义处理方式,因为它们的格式复杂性不同。对于PDF,可能需要使用专门的库来提取文本,而对于Excel,你可能需要将其转换为CSV格式再进行索引。




import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.Request;
import org.elasticsearch.client.Response;
 
public class ElasticSearchExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建RestClientBuilder
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(
                new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
 
        // 构建RestClient
        try (RestClient restClient = builder.build()) {
            // 创建Request对象
            Request request = new Request("GET", "/_search");
 
            // 设置请求参数(如果有)
            // 请求数据可以是一个字符串,也可以是一个byte数组
            String jsonString = "{\"query\":{\"match_all\":{}}}";
            request.setEntity(jsonString);
 
            // 发送请求并获取响应
            Response response = restClient.performRequest(request);
 
            // 打印响应
            System.out.println(response.getEntity());
        }
    }
}

这段代码演示了如何使用Elasticsearch的RestClient来执行一个简单的搜索请求。首先,我们创建了一个RestClientBuilder实例,并指定了Elasticsearch节点的主机和端口。然后,我们构建了一个RestClient实例,并使用它来发送一个GET请求到/_search端点,以执行所有文档的搜索。我们还设置了请求的JSON实体,包含了一个简单的匹配所有文档的查询。最后,我们打印了响应实体,其中包含了搜索结果。




public class ElasticSearchService
{
    private readonly ElasticClient _elasticClient;
 
    public ElasticSearchService(IOptions<ElasticSearchOptions> options)
    {
        var settings = new ConnectionSettings(new Uri(options.Value.Uri))
            .DefaultIndex(options.Value.DefaultIndex);
 
        if (!string.IsNullOrEmpty(options.Value.Username))
        {
            settings.BasicAuthentication(options.Value.Username, options.Value.Password);
        }
 
        _elasticClient = new ElasticClient(settings);
    }
 
    public async Task<IReadOnlyCollection<TDocument>> SearchAsync<TDocument>(string query, int size = 10)
        where TDocument : class
    {
        var searchResponse = await _elasticClient.SearchAsync<TDocument>(s => s
            .Query(q => q
                .MultiMatch(m => m
                    .Query(query)
                    .Fields(f => f
                        .Field(ff => ff.Title)
                        .Field(ff => ff.Content)
                    )
                )
            )
            .Size(size)
        );
 
        return searchResponse.Documents;
    }
}
 
public class ElasticSearchOptions
{
    public string Uri { get; set; }
    public string DefaultIndex { get; set; }
    public string Username { get; set; }
    public string Password { get; set; }
}

这个代码示例展示了如何在ASP.NET Core应用程序中集成ElasticSearch,并实现了一个搜索方法,该方法可以接受一个查询字符串并返回与之匹配的文档集合。这个简化的例子使用了NEST库来与ElasticSearch交互,并展示了如何执行基本的全文搜索查询。在实际应用中,你可能需要添加更多的配置和错误处理。

在Elasticsearch中,使用IK分词器可以支持中文分词,而拼音分词则可以通过安装和配置pinyin分词器插件来实现。以下是如何在Elasticsearch中设置和使用IK分词器以及pinyin分词器的示例。

  1. 安装IK分词器:

首先,你需要下载并安装正确版本的IK分词器。可以使用Elasticsearch的插件安装命令来完成:




bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.10.0/elasticsearch-analysis-ik-7.10.0_es7.10.0.zip

确保将上面的版本号替换为你的Elasticsearch版本对应的版本。

  1. 使用IK分词器创建索引:

在Elasticsearch中,你可以定义一个索引时指定分词器:




PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ik_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "content": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_analyzer"
      }
    }
  }
}

在这个例子中,我们创建了一个名为my_index的索引,并定义了一个分析器ik_analyzer,它使用IK分词器进行分词。

  1. 使用IK分词器进行全文搜索:



GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "中国人民共和国"
    }
  }
}

在这个搜索查询中,Elasticsearch会使用ik_analyzer对搜索词汇进行分词,并查找匹配的文档。

  1. 安装pinyin分词器:

要使用pinyin分词器,你需要先安装pinyin分词器插件。可以使用如下命令:




bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v7.10.0/elasticsearch-analysis-pinyin-7.10.0.zip
  1. 使用pinyin分词器创建索引:

在Elasticsearch中,你可以定义一个索引时指定分词器:




PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "tokenizer": {
        "my_pinyin": {
          "type": "pinyin",
          "first_letter": "only",
          "padding_char": " "
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_pinyin_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "my_pinyin"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "content": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_pinyin_analyzer"
      }
    }
  }
}
  1. 使用pinyin分词器进行全文搜索:



GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "zhongguorenming"
    }
  }
}

在这个搜索查询中,Elasticsearch会将搜索词汇转换为拼音,并查找匹配的文档。

以上代码示例提供了如何在El

2024-08-23



from whoosh.fields import *
from whoosh.index import create_in
from whoosh import indexing
from whoosh.qparser import QueryParser
 
# 假设我们有一个文本文件需要建立索引
text_file_path = "example.txt"
 
# 创建一个schema,定义了我们的索引将要存储的字段
schema = Schema(title=TEXT(stored=True), content=TEXT(stored=True))
 
# 创建索引存储目录和索引对象
if not index.exists():
    ix = create_in(index_storage_path, schema)
else:
    ix = open_dir(index_storage_path)
 
# 创建一个索引写入器
with ix.writer() as writer:
    # 将文本文件的内容添加到索引中
    with open(text_file_path, "r") as f:
        for line_num, line in enumerate(f):
            writer.add_document(title=line.strip(), content=line.strip(), _id=line_num)
 
# 查询索引
with ix.searcher() as searcher:
    query = QueryParser("content", schema=ix.schema).parse("Python")
    results = searcher.search(query)
    for hit in results:
        print(hit["title"])
        print(hit["content"])

这个代码示例展示了如何使用whoosh库创建一个简单的全文索引,并执行一个基本的全文搜索查询。它首先定义了一个schema来描述我们想要索引的字段,然后创建了一个索引写入器并将文本文件的内容添加到索引中。最后,它展示了如何使用查询解析器来构建一个查询并执行搜索,打印出所有包含搜索词"Python"的文档的标题和内容。

要在Elasticsearch中全文索引并检索PDF、Word、TXT等文本文件内容,你可以使用以下方法:

  1. 使用文件格式转换工具将PDF、Word和TXT文件转换成纯文本格式。
  2. 使用Elasticsearch的ingest node功能或者Logstash进行文本的预处理,比如分词、去除标点符号等。
  3. 将预处理后的文本数据导入到Elasticsearch中。
  4. 使用Elasticsearch的查询API进行全文检索。

以下是一个简化的Python示例,演示如何使用Elasticsearch Python客户端索引和搜索文本文件内容:




from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个新的索引
res = es.indices.create(index='documents', ignore=400)
 
# 读取文件内容
def read_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        return file.read()
 
# 将文件内容索引到Elasticsearch
def index_document(index, file_path, document_id):
    document = read_file(file_path)
    es.index(index=index, id=document_id, document=document)
 
# 搜索索引中的文档
def search_documents(index, query):
    results = es.search(index=index, query={'query': {'match': {'_all': query}}})
    return [r['_source'] for r in results['hits']['hits']]
 
# 示例文件路径
file_path = 'example.txt'
 
# 索引文档
index_document('documents', file_path, '1')
 
# 搜索查询
query_result = search_documents('documents', 'Elasticsearch')
 
# 打印搜索结果
print(query_result)

在这个例子中,我们首先创建一个名为documents的索引,然后定义了读取文件和索引文档的函数。最后,我们执行一个简单的搜索查询,搜索包含特定查询词的文档。

请注意,这只是一个基本示例,实际应用中你可能需要处理更复杂的文本预处理任务,比如多语言支持、去除停用词、处理特殊字符等。

2024-08-13

由于篇幅限制,这里我们只提供构建Sphinx索引和执行搜索的核心函数代码。




<?php
// 连接SphinxAPI
$sphinx = new SphinxClient();
$sphinx->SetServer('localhost', 9312);
$sphinx->SetConnectTimeout(10);
$sphinx->SetArrayResult(true);
 
// 设置搜索的查询和索引
$query = '搜索词';
$index = 'your_index_name';
 
// 执行搜索
$result = $sphinx->Query($query, $index);
 
if ($result === false) {
    die('查询失败: ' . $sphinx->GetLastError());
}
 
// 处理搜索结果
$matches = $result['matches'];
$total = $result['total'];
 
// 显示搜索结果
foreach ($matches as $id => $match) {
    // 这里可以根据需要显示搜索结果
    echo "ID: {$id}, 分数: {$match['score']}, 文档内容: {$match['attrs']}\n";
}
 
echo "总共找到: {$total} 条结果";

在这段代码中,我们首先创建了一个SphinxClient对象,并通过这个对象连接到Sphinx服务。然后,我们设置了要搜索的查询和索引,并执行了搜索。如果搜索成功,我们遍历结果并打印出来,否则输出错误信息。这个代码片段提供了使用Sphinx进行中文亿级数据搜索的基本框架。

2024-08-11

要在ElasticSearch中实现对多种文件格式的全文检索,你可以使用ElasticSearch的ingest node功能和相关插件,如ingest-attachment。以下是一个基本的步骤和示例代码,展示如何配置ElasticSearch以索引并搜索附件文件内容。

  1. 确保你的ElasticSearch集群配置了ingest node。
  2. 安装ingest-attachment插件。
  3. 创建一个index template,定义文档的mappings和ingest pipeline。
  4. 使用ingest pipeline索引文档。
  5. 执行全文搜索。

以下是相关的配置和索引文档的示例代码:




# 1. 创建ingest pipeline
PUT _ingest/pipeline/attachment
{
  "description" : "Extract attachment information",
  "processors" : [
    {
      "attachment" : {
        "field" : "data",
        "indexed_chars" : -1,
        "ignore_missing": true
      }
    }
  ]
}
 
# 2. 创建index template
PUT _template/attachment_template
{
  "index_patterns": ["*"],
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0
  },
  "mappings": {
    "dynamic": "true",
    "properties": {
      "data": {
        "type": "text",
        "fielddata": true
      }
    }
  },
  "ingest_pipeline": "attachment"
}
 
# 3. 索引文档 (以PDF文件为例)
POST /my_attachments/_doc?pipeline=attachment
{
  "data": {
    "value": "/path/to/your/document.pdf"
  }
}
 
# 4. 搜索文档
GET /my_attachments/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "data": "search text"
    }
  }
}

请注意,你需要替换/path/to/your/document.pdf为你要索引的文件的实际路径。ingest-attachment插件将自动解析文档内容并索引以便进行全文搜索。

以上代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体的ElasticSearch版本和插件版本调整命令和参数。

在Java程序中使用Elasticsearch,你需要依赖Elasticsearch的Java客户端。以下是一个基本的例子,展示如何在Java程序中使用Elasticsearch客户端执行基本操作,如索引文档、搜索文档和删除文档。

首先,添加Elasticsearch Java客户端的依赖到你的项目中,例如使用Maven:




<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.10.0</version>
</dependency>

以下是一个简单的Java程序,演示了如何使用Elasticsearch客户端:




import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.index.get.GetRequest;
import org.elasticsearch.index.get.GetResponse;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
 
public class ElasticsearchExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 初始化Elasticsearch客户端
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(builder);
 
        // 索引文档
        IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("posts", "_doc", "1");
        indexRequest.source("title", "Some title", "content", "Some content");
        IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
        // 获取文档
        GetRequest getRequest = new GetRequest("posts", "_doc", "1");
        GetResponse getResponse = client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
        // 搜索文档
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("posts");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("title", "Some title"));
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
        // 删除文档
        DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("posts", "_doc", "1");
        DeleteResponse deleteResponse = client.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);