2023年elasticsearch入门看这一篇就够了- node服务基于nest构建

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一、ElasticSearch简介

1、elasticSearch

​ elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎，它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三种功能混合使用，使用java编写，基于Lucene 实现

Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。

ElasticSearch的底层使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是你没办法直接用Lucene，必须自己写代码去调用它的接口，Elastic是Lucene的封装，提供了REST API的操作接口，开箱即用，天然的跨平台，从而让全文搜索变得简单。

全文检索是我们在实际项目开发中最常见的需求了，而ElasticSearch是目前全文检索引擎的首选，它可以快速的存储，搜索和分析海量的数据，维基百科，GitHub，Stack Overflow都采用了ElasticSearch。

2、官方网站

www.elastic.co/cn/elastics…

3、中文社区

elasticsearch.cn/explore/

4、优势
  1. 分布式的实时数据存储，每个字段都被索引并可被搜索
  2. 分布式搜索引擎可实时分析
  3. 横向可扩展：支持上百台服务节点的扩展，集群增加机器简单，支持处理PB级数据
  4. 分片机制
  5. 隐藏复杂实现：Elasticsearch 内部隐藏了分布式系统的复杂性，我们不用去关心它是如何做到高可用，可扩展，高性能的
  6. 简单易用：开源产品，不需要额外配置，就可以运行一个Elasticsearch服务

二、ElasticSearch安装

1、通过docker安装

1、安装docker环境这里就不细述了，网上资料挺多的

        [CentOS Docker 安装](https://www.runoob.com/docker/centos-docker-install.html)  

    -     
        [Ubuntu Docker 安装](https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html)  

    -     
        [Docker 镜像加速](https://www.runoob.com/docker/docker-mirror-acceleration.html)  

    -     
        [docker官方教程](https://docs.docker.com/desktop/install/mac-install/)

2、启动elasticsearch镜像

2.1 拉取最新版本的elasticsearch

docker pull elasticsearch

2.2 拉取指定版本elasticsearch，这里是拉取7.11.1版本的elasticsearch

docker pull elasticsearch:7.11.1

2.3 启动 elasticsearch

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -d elasticsearch:7.11.1




运行docker镜像参数说明：

-p：端口映射

-e：设置环境变量，discovery.type=single-node（单机运行），ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m"（设置JVM参数）

-d：后台启动

–name：容器名称

2.4 验证elasticsearch是否启动成功，浏览器输入http://localhost:9200，展示类似如下的信息表示安装成功

{

  "name" : "e870c1e3d666",

  "cluster_name" : "docker-cluster",

  "cluster_uuid" : "KFkoZJqXQBGPOb7PjCinwQ",

  "version" : {

    "number" : "7.11.1",

    "build_flavor" : "default",

    "build_type" : "docker",

    "build_hash" : "ff17057114c2199c9c1bbecc727003a907c0db7a",

    "build_date" : "2021-02-15T13:44:09.394032Z",

    "build_snapshot" : false,

    "lucene_version" : "8.7.0",

    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",

    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"

  },

  "tagline" : "You Know, for Search"

}
2、官网下载

去elasticsearch官网下载对应的版本安装，下载地址

  1. 将下载的Archive包解压到本地

  2. 命令行启动  bin/elasticsearch

  3. 验证elasticsearch是否启动成功，浏览器输入http://localhost:9200

  4. 获取运行的pid ps -ef | grep Elasticsearch

  5. kill -SIGTERM pid 关闭elasticsearch服务

三、可视化工具

安装

使用 docker 安装 Dejavu 服务

docker run -p 1358:1358 -d appbaseio/dejavu

要确保为Elasticsearch实例启用CORS设置，请在Elasticsearch.yml配置文件中添加以下几行

http.port: 9200

http.cors.allow-origin: 'http://localhost:1358'

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-headers: X-Requested-With,X-Auth-Token,Content-Type,Content-Length,Authorization

http.cors.allow-credentials: true
使用

安装完成后可以使用浏览器打开 http://ip:1358 使用。

四、ElasticSearch基本概念

1、Index：索引

一个索引就是一个拥有相似特征和机构的文档集合，可类比mysql中的数据库。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。

新建索引

API：PUT /

this.esService.indices.create({

   index: indexName,

   body: {

      mappings: {

        properties: {

          traceId: { type: 'text' },

          order: { type: 'integer' },

          isAutoTrack: { type: 'boolean' },

          event: { type: 'text' },

          eventDesc: { type: 'text' },

          appId: { type: 'text' },

          version: { type: 'text' },

          appName: { type: 'text' },

          userId: { type: 'text' },

          path: { type: 'text' },

          query: { type: 'text' },

          logType: { type: 'text' },

          isError: { type: 'boolean' },

          errMessage: { type: 'text' },

          consumeTime: { type: 'integer' },

          reportTime: { type: 'date' },

          createTime: { type: 'date' },

        },

      },

    },

 }
查询索引

API：GET /_cat/indices

this.esService.cat.indices({})
删除索引

API：DELETE /

this.esService.indices.delete({

   index: indexName,

})
2、Mapping：映射

映射是定义文档及其包含的字段如何存储和索引的过程。

动态映射

动态映射不需要事先定义映射，文档在写入es的时候，会根据文档字段自动识别类型

Json 数据类型es 数据类型
null没有字段添加
true，falseboolean
integerlong
objectobject
array依赖于数组中首个非空值
stringtext和keyword
日期date或text
静态映射

静态映射需要事先定义好映射，包含文档的各个字段及其类型

mappings: {

    properties: {

      ext: { type: 'object' },

      isAutoTrack: { type: 'boolean' },

      event: { type: 'text' },

      appId: { type: 'text' },

      errMessage: { type: 'text' },

      consumeTime: { type: 'integer' },

      reportTime: { type: 'date' },

      createTime: { type: 'date' },

    },

 }
3、Type：类型

一个索引可以对应一个或者多个类型，类型可以当做是索引的逻辑分区，作用相当于mysql中的表。index的mapping会存储完整的多个type的字段信息，如果type的字段差别太大，那么就会导致mapping需要存储的字段过多。lasticSearch维护组织后面发现这多个type的情况确实有点烦人。于是他们准备让一个index只放一个type了，在6.x版本中，一个索引下只有一个type，如果声明多个type，会被标记为过期，但是仍可以使用。7.0之后的版本将完全移除 。

4、Document：文档

存储在es中的一个JSON格式的字符串，每一个文档有一个文档ID，如果没有自己指定ID，系统会自动生成一个ID，文档的index/id必须是唯一的，作用相当于mysql中的行

5、Field：字段

一个文档会包含多个字段，每个字段都对应一个字段类型，类似于mysql中的列，可通过mapping设置文档的各个字段及其类型

五、文档操作

以下操作均基于7.X以后的Api

添加

API：POST //_doc/

this.esService.index({

   index: 'test',

   type: '_doc',

   body: {

   },

})
检索文档

从索引中检索指定的JSON文档

API：GET /_doc/<_id>

this.esService.get({

  index: 'test',

  id: 'fgBvd4UBTBV8j2Kcg1q_',

});
搜索

API：GET //_search

this.esService.search({

  index: 'test',

  body: {

    query: {

      term: {

        _id: { value: 'fgBvd4UBTBV8j2Kcg1q_' },

      },

    },

  },

});
更新

API：POST //_update/<_id>

this.esService.update({

  index: 'test',

  id: 'fgBvd4UBTBV8j2Kcg1q_',

  body: {

    doc: {

    },

  },

});
删除

API：DELETE //_update/<_id>

this.esService.delete({

  index: 'test',

  id: 'fgBvd4UBTBV8j2Kcg1q_',

});
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