ElasticSearch

一、ElasticSearch概述

1.ElasticSearch介紹

??ES 是一個開源的高擴展的分布式全文搜索引擎，是整個Elastic Stack技術堆疊的核心，它可以近乎實時的存盤，檢索資料；本身擴展性很好，可以擴展到上百臺服務器，處理PB級別的資料，

??ElasticSearch的底層是開源庫Lucene，但是你沒辦法直接用Lucene，必須自己寫代碼去呼叫它的介面，Elastic是Lucene的封裝，提供了REST API的操作介面，開箱即用，天然的跨平臺，

??全文檢索是我們在實際專案開發中最常見的需求了，而ElasticSearch是目前全文檢索引擎的首選，它可以快速的存盤，搜索和分析海量的資料，維基百科，GitHub，Stack Overflow都采用了ElasticSearch，

官方網站：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/

中文社區：https://elasticsearch.cn/explore/

2.ElasticSearch用途

1. 搜索的資料物件是大量的非結構化的文本資料，
2. 檔案記錄達到數十萬或數百萬個甚至更多，
3. 支持大量基于互動式文本的查詢，
4. 需求非常靈活的全文搜索查詢，
5. 對高度相關的搜索結果的有特殊需求，但是沒有可用的關系資料庫可以滿足，
6. 對不同記錄型別，非文本資料操作或安全事務處理的需求相對較少的情況，

3. ElasticSearch基本概念

3.1 索引

??索引（indices）在這兒很容易和MySQL資料庫中的索引產生混淆，其實是和MySQL資料庫中的Databases資料庫的概念是一致的，

3.2 型別

??型別(Type),對應的其實就是資料庫中的 Table(資料表)，型別是模擬mysql中的table概念，一個索引庫下可以有不同型別的索引，比如商品索引，訂單索引，其資料格式不同，

3.3 檔案

??檔案(Document),對應的就是具體資料行(Row)

3.4 欄位

??欄位(field)相對于資料表中的列，也就是檔案中的屬性，

4. 倒排索引

??Elasticsearch是通過Lucene的倒排索引技術實作比關系型資料庫更快的過濾，特別是它對多條件的過濾支持非常好.

??倒排索引是搜索引擎的核心，搜索引擎的主要目標是在查找發生搜索條件的檔案時提供快速搜索，ES中的倒排索引其實就是 lucene 的倒排索引，區別于傳統的正向索引，倒排索引會再存盤資料時將關鍵詞和資料進行關聯，保存到倒排表中，然后查詢時，將查詢內容進行分詞后在倒排表中進行查詢，最后匹配資料即可，

具體拆解的案例

保存的對應的記錄為

1-紅海行動

2-探索紅海行動

3-紅海特別行動

4-紅海記錄篇

5-特工紅海特別探索

分詞：將整句分拆為單詞

檢索資訊：

1. 紅海特工行動?
2. 紅海行動？

二、ElasticSearch相關安裝

1.Elasticsearch安裝

??ElasticSearch安裝就相當于安裝MySQL資料庫，

下載對應的鏡像檔案

docker pull elasticsearch:7.4.2

創建需要掛載的目錄

mkdir -p /mydata/elasticsearch/config

mkdir -p /mydata/elasticsearch/data

echo “http.host : 0.0.0.0” >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

安裝ElasticSearch容器

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e “discovery.type=single-node” -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx128m" -v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -d elasticsearch:7.4.2

啟動例外：

elasticsearch.yml組態檔的 : 兩邊需要添加空格

還有就是訪問的檔案權限問題：

沒有權限我們就添加權限就可以了

chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/

然后我們就可以啟動容器了

docker start 容器編號

然后測驗訪問：http://192.168.56.100:9200

看到這個效果表示安裝成功！

2.Kibanan安裝

??Kibanan的安裝就相當于安裝MySQL的客戶端SQLYog，

下載鏡像檔案

docker pull kibana:7.4.2

啟動容器的命令

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.56.100:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.4.2

測驗訪問：http://192.168.56.100:5601

如果查看日志：docker logs 容器編號

那么我們就手動的進入容器中修改ElasticSearch的服務地址

docker exec -it 容器編號 /bin/bash

進入config目錄

cd config

修改kibana.yml檔案中的ElasticSearch的服務地址

然后我們重啟Kibana服務

看到如下界面表示安裝啟動成功

三、ElasticSearch入門

1._cat

/_cat/indices?v 查看所有的索引資訊

es 中會默認提供上面的幾個索引，表頭的含義為：

2.索引操作

索引就相當于我們講的關系型資料庫MySQL中的 database

2.1 創建索引

PUT /索引名

引數可選：指定分片及副本，默認分片為3，副本為2，

{
    "settings": {
        "number_of_shards": 3,
        "number_of_replicas": 2
      }
}

2.2 查看索引資訊

GET /索引名

或者，我們可以使用*來查詢所有索引具體資訊

2.3 洗掉索引

DELETE /索引名稱

3.檔案操作

檔案相當于資料庫中的表結構中的Row記錄

3.1 創建檔案

PUT /索引名稱/型別名/編號

資料

{
   "name":"bobo"
}

POST /索引名稱/型別名/編號

3.2 查詢檔案

GET /索引/型別/id

回傳欄位的含義

樂觀鎖： ?if_seq_no=0&if_primary_term=1

3.3 更新檔案

??前面的POST和PUT添加資料的時候，如果id存在就會執行更新檔案的操作，當然我們也可以通過POST方式提交，然后顯示的跟上_update來實作更新

POST /索引/型別/id/_update

{
   "doc":{
       "name":"bobo666"
   }
}

這種方式來更新，只是這種方式的更新如果資料沒有變化則不會操作，

如果更新的資料和檔案中的資料是一樣的，那么POST方式提交是不會有任何操作的

3.4 洗掉檔案

DELETE /索引/型別/id

DELETE /索引

3.5 測驗資料

_bulk批量操作，語法格式

{action:{metadata}}\n
{request body }\n
{action:{metadata}}\n
{request body }\n

案例

POST /bobo/system/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name":"dpb"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name":"dpb2"}

復雜點的案例：

POST /_bulk
{"delete":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"create":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"title":"My first bolg post ..."}
{"index":{"_index":"website","_type":"blog"}}
{"title":"My second blog post ..."}
{"update":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"doc":{"title":"My updated blog post ..."}}

官方測驗資料：https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/master/docs/src/test/resources/accounts.json

好了基礎篇就給大家介紹到這里了，后面我們繼續升入介紹!!!