ElasticSearch安装与使用
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": "[email protected]",
"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": "[email protected]",
"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": "[email protected]",
"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": "[email protected]",
"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": "[email protected]",
"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": "[email protected]"
}
}
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("[email protected]");
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。