ElasticSearch快速入门

小竹竹
360 阅读6分钟

这是我参与8月更文挑战的第2天，活动详情查看：8月更文挑战

ElasticSearch是什么

借用ElasticSearch官网 Elasticsearch 是一个分布式的免费开源搜索和分析引擎，适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年首次发布。Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件；Elastic Stack 是一套适用于数据采集、扩充、存储、分析和可视化的免费开源工具。人们通常将 Elastic Stack 称为 ELK Stack（代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana），目前 Elastic Stack 包括一系列丰富的轻量型数据采集代理，这些代理统称为 Beats，可用来向 Elasticsearch 发送数据。

  • 基于Apache Lucene构建的开源搜索引擎
  • 采用Java编写，提供简单易用的RESTFul API
  • 轻松的横向扩展，可以支持PB级的结构化或非结构化数据处理

Elasticsearch用途：常用于程序搜索，网站搜索，日志处和分析

快速开始

Docker安装Elasticsearch

Elasticsearch下载地址： www.elastic.co/cn/download… 。 这里使用Docker下载运行Elasticsearch

## 下载es镜像
docker pull elasticsearch:7.4.2
## 下载kibana镜像
docker pull kibana:7.4.2

mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data

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

chmod -R 777 /mydata/elasticsearch

## 启动es容器
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 \
-p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms128m -Xmx512m" \
-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

## 启动kibana容器
docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://{HOST的IP}:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.4.2

通过http://ip:9200 访问es；

{
  "name" : "e88a7d84048c",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "4JdkRlV4RYm_LLoYaUf37Q",
  "version" : {
    "number" : "7.4.2",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "docker",
    "build_hash" : "2f90bbf7b93631e52bafb59b3b049cb44ec25e96",
    "build_date" : "2019-10-28T20:40:44.881551Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.2.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

http://ip:5601访问kibana

https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/8bf9ea8a85d44be88f8d557e42a3b79a~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image

Elasticsearch基本概念

文档（Document）

Elasticsearch是面向文档的，文档时Elasticsearch中所有可搜索数据的最小单位。它相当于关系型数据库中的一行记录。文档时以JSON格式保存在Elasticsearch，每个文档都有自己的ID，可以自己指定，也可以由Elasticsearch自动生成。

索引（Index）

Elasticsearch中的索引数据管理的顶层单位，是文档的容器，相当于关系型数据库里的database。Elasticsearch 可以把索引存放在一台机器或者分散在多台服务器上，每个索引有一或多个分片（shard），每个分片可以有多个副本（replica）。

类型（Type）

在6.0以前，一个Index下可以有多个Type，它相当于关系型数据库中的table。在6.X中，Type被废弃。7.0以后的版本，一个Index只能创建一个_doc的Type。

倒排索引

Elasticsearch 使用一种称为 倒排索引 的结构，它适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。

关系型数据库Elasticsearch
TableIndex （7.0以前是Type）
RowDocument
ColumnField
SchemaMapping
SQLDSL

Elasticsearch CRUD

创建空索引

## 创建一个空索引
PUT /techbook
{
    "settings": {
        "index": {
        "number_of_shards": "2", //分片数
        "number_of_replicas": "0" //副本数
        }
    }
}


{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "techbook"
}

插入数据

POST /{index}/{type}/{id}

当不指定Id时。就是新增，看到返回的原数据信息：生成了一个_id串，_version是1，result是"created"。 k1.png

当指定Id时，如果ES中Id不存在，则用指定的Id来新增这个文档。 k2.PNG

如果Id存在，则修改指定文档

https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/63971e172c0c4dcca0620861a050559f~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image

可以看到返回结果中，version+1，result为updated

PUT方式

POST是新增，如果不指定id，会自动生成id。指定Id会修改指定id的这个数据，并增加版本号_version。

PUT可以新增也可以修改，当Id不存在时，就创建文档，当Id存在时，就更新文档。 https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/b6d16f83646a4649baf2b7ca1fb3f021~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image

PUT不同于POST之处是：PUT必须指定Id，不指定Id会报错

{
  "error": "Incorrect HTTP method for uri [/book/_doc/?pretty] and method [PUT], allowed: [POST]",
  "status": 405
}

查询数据

GET /{index}/{type}/{id}

GET /techbook/_doc/1

返回信息如下

{
  "_index" : "techbook",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "_seq_no" : 1,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "title" : "Mysql Crash Course",
    "price" : "59.00",
    "author" : "Ben Forta",
    "tag" : "Database;Mysql;SQL"
  }
}

删除数据

DELETE /{index}/{type}/{id}

DELETE /techbook/_doc/1

返回结果：

{
  "_index" : "techbook",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 3,
  "result" : "deleted",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 4,
  "_primary_term" : 1
}

Bulk API

批量操作可以减少网络请求次数。

  1. 指定索引
POST /techbook/_doc/_bulk
{"index":{"_id":1001}}
{"title":"深入理解计算机系统","price": "99.00","author": "Randal E.Bryant", "tag":"系统"}
{"index":{"_id":1002}}
{"title":"算法）","price": "99.00","author": "Robert Sedgewick", "tag":"算法"}
{"index":{"_id":1003}}
{"title":"高性能MySQL","price": "99.00","author": "施瓦茨", "tag":"MySQL"}
  1. 不指定索引
POST /_bulk
{ action: { metadata }}
{ request body }
{ action: { metadata }}
{ request body }

POST /_bulk
{"create":{"_index":"users","_type":"_doc","_id":1}}
{"name":"张三丰","age": 99,"gender": "男"}
{"create":{"_index":"users","_type":"_doc","_id":2}}
{"name":"张无忌","age": 20,"gender": "男"}

Search API

Elasticsearch支持两种方式的检索：一种是使用Rest request url发送带参数的请求。另一种是把参数放到Request Body中的。

准备数据

DELETE /techbook

POST /techbook/_doc/_bulk
{"index":{"_id":1001}}
{"title":"深入理解计算机系统","price": 99.00,"author": "Randal E.Bryant", "tag":"系统"}
{"index":{"_id":1002}}
{"title":"算法","price": 99.00,"author": "Robert Sedgewick", "tag":"算法"}
{"index":{"_id":1003}}
{"title":"高性能MySQL","price": 99.00,"author": "施瓦茨", "tag":"MySQL"}
{"index":{"_id":1004}}
{"title":"MySQL必知必会","price": 39.00,"author": "Ben Forta", "tag":"MySQL"}
{"index":{"_id":1005}}
{"title":"深入理解Java虚拟机","price": 79.00,"author": "周志明", "tag":"Java"}

URI Search

GET /{index}/_search?q={search}&df={field}&sort={key}}:asc&from=0&size=10

参数说明

  • q ：指定查询语句
  • df ： 查询的字段，当不指定df时，查询所有字段
  • sort ： 排序字段
  • from，size ：分页数据

例如查询名称带有java的书籍

GET /techbook/_search?q=Java&df=title

查询所有书，通过价格升序排序

GET /techbook/_search?q=*&sort=price:asc

Query DSL

Elasticsearch提供了一种可以支持查询的JSON风格的DSL（domain-specific language领域特定语言）。

term查询

term 主要用于精确匹配，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)

## 语法
GET /techbook/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "FIELD": {
        "value": "VALUE"
      }
    }
  }
}

range查询

按照指定范围查找数据。范围操作符包含：gt : 大于; gte 大于等于; lt : 小于; lte: 小于等于

match查询

match 查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。

如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match 一下查询字符： 如果用match 时指定了一个特定值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你 给定的值：

bool查询

可以用来构造多个条件查询结果的布尔逻辑，它包含以下操作符：

  • must : 多个查询条件的完全匹配，相当于 and 。
  • must_not : 多个查询条件的相反匹配，相当于 not 。
  • should : 至少有一个查询条件匹配，相当于 or 。

例如: 查标签带MySQL的，价格不能大于59的书籍。

更多Query DSL内容请参考www.elastic.co/guide/en/el…

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