ElasticSearch安装与使用

2023-06-20 15:30 由梦之泽畔发表于 #后端开发

1、安装ES和Kibana

kibana和ES的关系

ES安装

可以自己使用docker pull拉取镜像，但是因为ES比较大，可能比较慢，这里建议大家用解压包的方式获得镜像

获取镜像

启动容器

创建网卡（方便kibana通过es容器名连接）

启动容器

docker run -d \
--name es \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
-e "discovery.type=single-node" \
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
--privileged \
--network es-net \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1

命令解释：

-e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
-e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
-e "discovery.type=single-node"：非集群模式
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
-v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
--privileged：授予逻辑卷访问权
--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
-p 9200:9200：端口映射配置

浏览器访问检测

启动会有点慢，需要耐心等待下。另外虚拟机的内存最少设置为2G，否则内存不够用

Kibana安装

获取镜像

启动容器

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

命令解释

--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
-p 5601:5601：端口映射配置

浏览器访问检测

ik分词器安装

查看es插件挂在的数据卷目录

上传ik插件到挂在的目录

将资料中的ik压缩包解压后，上传

重启es容器

配置自己的扩展词&忽略词

修改配置，增加扩展词&忽略词配置

配置自己的扩展词

重启es容器，再次测试观察结果

5、索引库操作(DSL)

mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

type：字段数据类型，常见的简单类型有：
- 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
- 数值：long、integer、short、byte、double、float、
- 布尔：boolean
- 日期：date
- 对象：object
index：是否创建索引，默认为true
analyzer：使用哪种分词器
properties：该字段的子字段

例如下面的json文档：

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "营养师",
    "email": "zy@1000phone.com",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

对应的每个字段映射（mapping）：

age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
name：类型为object，需要定义多个子属性
- name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
- name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

创建索引（PUT）

获取索引（GET）

修改索引(PUT)

注意，不能改变原来索引的映射，因为倒排索引构建非常消耗时间，所以不允许修改。

但是可以在原来映射的基础上，新增字段。

删除索引(DELETE)

6、文档操作（DSL）

创建文档(POST)

POST /teacher/_doc/1
{
    "age": 18,
    "info": "营养师帮助人们健康饮食，很好",
    "email": "zs@1000phone.com",
    "name": {
        "firstName": "张",
        "lastName": "三"
    }
}
POST /teacher/_doc/2  /*指定id创建*/
{
    "age": 28,
    "info": "营养师帮助人们健康饮食",
    "email": "ww@1000phone.com",
    "name": {
        "firstName": "王",
        "lastName": "五"
    }
}
POST /teacher/_doc   /*不指定id创建，会随机自动生成*/
{
    "age": 38,
    "info": "营养师帮助健康饮食",
    "email": "ls@1000phone.com",
    "name": {
        "firstName": "李",
        "lastName": "四"
    }
}

删除文档(DELETE)

修改文档(POST)

/*修改--全量修改(当id对应的文档存在，删除原文档，新建现在的文档)*/
POST /teacher/_doc/2  /*_doc和新增文档语法一致， 如果该id存在，是更新操作,如果该id不存在，就是新增操作*/
{
    "age": 28,
    "info": "营养师帮助人们健康饮食",
    "email": "ww@1000phone.com",
    "name": {
        "firstName": "王",
        "lastName": "五"
    }
}
/*修改--增量（部分）修改*/
POST /teacher/_update/2  /*_update,在原有文档记录的基础上个，新增新的内容*/
{
     "doc":{
	    "email": "ww@1000phone.com"
	 }
}

查询文档(GET)

简单查询

全文检索-单字段匹配

/*全文检索 -单字段检索 饮食 --> 饮食，饮，食*/
GET /teacher/_search
{
   "query":{
     "match":{
	    "info":"饮食"
	 }
   }
}

全文检索-多字段匹配

/*全文检索 -多字段检索
检索info或者name.lastname中包含的*/
GET /teacher/_search
{
   "query":{
     "multi_match":{
	"query":"饮食",
	"fields":["info","name.lastname"]
	 }
   }
}

精准查询-term

/*精准查询 -term查询
term查询中关键词是不会分词的，info中必须包含上述这个词的信息*/
GET /teacher/_search
{
   "query":{
     "term":{
	"info":{
	"value":"饮食"
	   }
	}
   }
}

精准查询-range

布尔查询-多条件查询

must

/*查询中info包含饮食，且年龄大于20
must必须的，多个条件之间是and关系*/
GET /teacher/_search
{
   "query":{
     "bool":{
	"must":[
	 {
	   "match":{
	     "info":"饮食"
	 }
	},
	{
	   "range":{
	     "age":{
	      "gte":20
		}
	   }
	  }
	 ]
	}
   }
}

shoud

/*查询中info包含饮食，且年龄大于20
must可选的，多个条件之间是or关系*/
GET /teacher/_search
{
   "query":{
    "bool":{
      "should":[
         {
           "match":{
             "info":"饮食"
          }
         },
         {
           "range":{
             "age":{
              "gte":20
              }
            }
          }
        ]
      }
   }
}

must_not

/*查询中info包含饮食，但fistname不可以是 李
must_not 不允许，对条件进行取反操作，一般用来过滤*/
GET /teacher/_search
{
   "query":{
     "bool":{
       "must":[
         {
           "match":{
           "info":"饮食"
           }
         }
         ],
           "must_not":[
         {
             "term":{
               "name.firstname":{
                 "value":"李"
              }
            }
          }
         ]
      }
   }
}

filter

/*查询中info包含饮食，且年龄大于20
filter过滤，在原本数据的基础上进行一些过滤，过滤条件是不参与算分的，所以在进行条件过滤时，使用filter效率会提高*/
GET /teacher/_search
{
   "query":{
     "bool":{
       "must":[
         {
           "match":{
             "info":"饮食"
           }
         }
        ],
       "filter":[
         {
          "range":{
            "age":{
             "gte":20
             }
            }
           }
        ]
      }
   }
}

聚合查询

分组聚合

相当于： select avg(age),sum(age),... from teacher group by firstname;

查询语句

查询结果

不分组全文档聚合

不分组带条件聚合

查询结果处理

排序

分页

高亮

7、索引操作（JAVA）

集成es环境

引入依赖

编写配置

注入核心对象，执行操作

创建索引

删除索引

修改索引（没有）

查询索引

8、文档操作（JAVA）

创建文档

/*
新增文档
*/
@Test
void createDoc() throws IOException {
  	IndexRequest idxReq = new IndexRequest("teacher").id("11");
	Teacher teacher = new Teacher();
	teacher.setAge(48);
	teacher.setInfo("营养师");
	teacher.setEmail("yy@1000phone.com");
	Name name = new Name();
	name.setFirstname("陈");
	name.setLastname("飞");
	teacher.setName(name);
	
	idxReq.source(JSON.toJSONString(teacher),XContentType.JSON);
	
	restHighLevelClient.index(idxReq,RequestOptions.DEFAULT);
}

删除文档

修改文档

查询文档

简单查询

查询单个文档

)

查询所有文档

全文检索-单字段匹配

/*
全文检索 -单字段检索
GET /teacher/_search
*/
@Test
void matchSearch() throws IOException {
  	SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("teacher");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("info","饮食"));

        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);
		
		List<Teacher> teachers = new ArrayList<>();
		
		SearchHits hits = response.getHits();
		for(SearchHit hit : hits){
		String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
		Teacher teacher = JSON.parseObject(sourceAsString,Teacher.class);
		teachers.add(teacher);
		}
		teachers.forEach(System.out::println);
}

全文检索-多字段匹配

/*
全文检索 -多字段匹配
GET /teacher/_search
*/
@Test
void multiMatchSearch() throws IOException {
  	SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("teacher");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("饮食","info","name.lastname"));

        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);
		
		List<Teacher> teachers = new ArrayList<>();
		
		SearchHits hits = response.getHits();
		for(SearchHit hit : hits){
		String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
		Teacher teacher = JSON.parseObject(sourceAsString,Teacher.class);
		teachers.add(teacher);
		}
		teachers.forEach(System.out::println);
}

精准查询-term

/*
 -精确查询-term
GET /teacher/_search
*/
@Test
void termSearch() throws IOException {
  	SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("teacher");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.termQuery("info","饮食"));

        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);
		
		List<Teacher> teachers = new ArrayList<>();
		
		SearchHits hits = response.getHits();
		for(SearchHit hit : hits){
		String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
		Teacher teacher = JSON.parseObject(sourceAsString,Teacher.class);
		teachers.add(teacher);
		}
		teachers.forEach(System.out::println);
}

精准查询-range

/*
 -精确查询-range
GET /teacher/_search
*/
@Test
void rangeSearch() throws IOException {
  	SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("teacher");
        searchRequest.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("age".gte(20)));

        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);
		
		List<Teacher> teachers = new ArrayList<>();
		
		SearchHits hits = response.getHits();
		for(SearchHit hit : hits){
		String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
		Teacher teacher = JSON.parseObject(sourceAsString,Teacher.class);
		teachers.add(teacher);
		}
		teachers.forEach(System.out::println);
}

布尔查询-多条件查询

/*
布尔条件查询
GET /teacher/_search
*/
@Test
void matchSearch() throws IOException {
  	SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("teacher");
    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();
	
	List<QueryBuilder> should = boolQuery.should();
	should.add(QueryBuilders.rangeQuery("age".gte(20)));
	should.aad(QueryBuilders.termQuery("name.firstname","李"));

    searchRequest.source().query(boolQuery);
        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);
		
		List<Teacher> teachers = new ArrayList<>();
		
		SearchHits hits = response.getHits();
		for(SearchHit hit : hits){
		String sourceAsString = hit.getSourceAsString();
		Teacher teacher = JSON.parseObject(sourceAsString,Teacher.class);
		teachers.add(teacher);
		}
		teachers.forEach(System.out::println);
}

聚合查询

分组聚合统计

全索引聚合统计

条件筛选后聚合统计

/*
聚合查询 条件过滤后聚合统计
GET /teacher/_search
*/
@Test
void aggSearch3() throws IOException {
  	SearchRequest searchReq = new SearchRequest("teacher");
     //设置查询条件
	 searchReq.source().query(QueryBuilders.matchQuery("info","饮食"));

查询结果处理

排序

分页

高亮

节点类型

Master节点：管理索引：索引创建、索引删除；DataNode节点中分片管理：分片信息记录、分片划分；不负责数据的写入和检索。这类节点内存可以小一些，但是服务器要稳定

DataNode节点：负责数据的写入和检索，所有DataNode节点没有主从节点的关系。但是节点上会存在主从分片。这类节点要求内存大

客户端节点：不负责任何数据存储操作，这类节点主要用来接收客户端的请求，实现负载均衡

在实际部署es集群时，上述三类节点都需要部署，而且这三类节点要求分开部署

集群中写一条数据的过程

数据节点分片含义

写一条文档数据

es删除文档机制

es中文档是不可以修改不可删除。当我们在删除文档时，文档数据并不是真的从es中被删掉。有一个惰性删除效果。

在每个segment文件中会维护一个.del文件，当我们删除文档时，会在.del文件中记录这个被删除文档的id。当我们检索数据时，这个被记录的id文档是不会被检索出来的。

当segment大小达到一定程度，为了提升读取数据效率，会对segment进行合并。在合并成新的segment文件时，原本被记录在.del中的数据是不参与合并。此时这个文档数据才会被真正删除。

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