本文主要有以下内容：

ElasticSearch、kibana、cerebro 软件的安装

ElasticSearch 的基本概念

ElasticSearch 的简单操作

本服务器环境为Ubuntu 20.04，仅保证在该系统环境下正常运行。

软件安装

ElasticSearch 的安装：

bash 复制代码

# 下载软件，也可以在windows平台下载后 通过scp命令上传至服务器。
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.13.0-linux-x86_64.tar.gz
mkdir ES
mv elasticsearch-7.13.0-linux-x86_64.tar.gz ES
cd ES
# 解压文件
tar xvf elasticsearch-7.13.0-linux-x86_64.tar.gz
# 会在单机上安装多个ES节点，现在先命名为es_node1
mv elasticsearch-7.13.0 es_node1

修改elasticsearch.yml

bash 复制代码

cd es_node1
echo -e '\n' >> config/elasticsearch.yml
echo 'cluster.name: my_app' >> config/elasticsearch.yml
echo 'node.name: my_node_1' >> config/elasticsearch.yml
echo 'path.data: ./data' >> config/elasticsearch.yml
echo 'path.logs: ./logs' >> config/elasticsearch.yml
echo 'http.port: 9211' >> config/elasticsearch.yml
echo 'network.host: 0.0.0.0' >> config/elasticsearch.yml
echo 'discovery.seed_hosts: ["localhost"]' >> config/elasticsearch.yml
echo 'cluster.initial_master_nodes: ["my_node_1"]' >> config/elasticsearch.yml

查看配置文件cat elasticsearch.yml，配置文件如下图：

继续修改jvm.option的参数:

bash 复制代码

echo -e '\n' >> config/jvm.options
# 设置堆内存最小值
echo '-Xms1g' >> config/jvm.options
# 设置堆内存最大值
echo '-Xmx1g' >> config/jvm.options
echo -e '\nvm.max_map_count=262144' >> /etc/sysctl.conf

修改完成后，进入es_node1的bin目录下，运行软件！

bash 复制代码

cd bin/
# 运行
./elasticsearch
# 后台运行
./elasticsearch -d

安装 kibana，该软件提供了一个dashboard供我们操作ES，把操作可视化：

bash 复制代码

cd ES
# 下载
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.13.0-linux-x86_64.tar.gz
tar xvf kibana-7.13.0-linux-x86_64.tar.gz
# 重命名
mv kibana-7.13.0-linux-x86_64 kibana
cd kibana
echo -e '\nserver.host: "0.0.0.0"' >> config/kibana.yml
echo -e '\nelasticsearch.hosts: ["http://localhost:9211"]' >> config/kibana.yml
# 运行
./cerebro >> run.log 2>&1 &

安装 cerebro，该软件提供了对ES的管理功能，可以通过此软件查看 ES 集群的状态。

bash 复制代码

cd ES
wget https://github.com/lmenezes/cerebro/releases/download/v0.9.4/cerebro-0.9.4.tgz
tar xvf cerebro-0.9.4.tgz
mv cerebro-0.9.4 cerebro
cd cerebro
sed -i 's/server.http.port = ${?CEREBRO_PORT}/server.http.port = 9800/g' conf/application.conf
echo -e '\nhosts = [
    {
        host = "http://localhost:9211"
        name = "my_app"
    }
]' >> conf/application.conf

安装好后分别启动进程，通过ip:端口号就可以访问，如果无法访问请放开防火墙

ES 集群配置：

复制 es_node1 并命名为es_node2，删除 es_node2 中的 data 和log 目录。修改配置如下图 es_node1 配置

es_node2 配置如下：

分别启动 es_node1 和 es_node2, 通过 cerebro 就可以看见集群相关信息：

集群层面的基本概念

集群：由多个协同工作的 ES 实例组合成的集合称为集群。

节点：单个 ES 的服务实例叫做节点，本质上就是一个 Java 进程。

主节点（Master）： 主节点在整个集群是唯一的，Master 从有资格进行选举的节点（Master Eligible）中选举出来。

数据节点（Data Node） ：其负责保存数据，要扩充存储时候需要扩展这类节点。

协调节点（Coordinating Node） ：负责接受客户端的请求，将请求路由到对应的节点进行处理，并且把最终结果汇总到一起返回给客户端。

预处理节点（Ingest Node） ：预处理操作允许在写入文档前通过定义好的一些 processors（处理器）和管道对数据进行转换。

部落节点（Tribe Node） ：部落节点可以连接到不同集群，并且支持将这些集群当成一个单独的集群处理。

Hot & Warm Node：不同硬件配置的 Data Node，用来实现 Hot & Warm 架构的节点，有利于降低集群部署成本。

分片：分片（Shard）是 ES 底层基本的读写单元，分片是为了分割巨大的索引数据，让读写可以由多台机器来完成，从而提高系统的吞吐量。 相当于数据页。

副本：为了保证数据可靠性，一般分布式系统都会对数据进行冗余备份，这个备份就是副本。ES将数据副本分为主从两类型：主分片（primary shard）和副分片（replica shard） 。

数据层面的基本概念

索引：一类相似性文档的集合，类似于数据库中的表。

Mapping：相当于 ddl 语句，即定义了索引里的文档到底有哪些字段及这些字段的类型

文档：相当于数据库表中的一条记录，只不过在ES中称之为文档

字段：相当于数据库中的列，定义在 Mapping 中。用于描述文档。

下面就是一个索引的示例：在 kibana 的 Dev Tools 中输入下面的命令：

bash 复制代码

# 创建 books 索引
PUT books_index
{
    "mappings": {
        "properties": {
            "book_id": {
                "type": "keyword"
            },
            "book_name": {
                "type": "text"
            },
            "author": {
                "type": "keyword"
            },
            "book_intro": {
                "type": "text"
            }
        }
    },
    # 指定 3 个分片 每个分片有 1 个副本
    "settings": {
        "number_of_shards": 3,
        "number_of_replicas": 1
    }
}
# 返回结果
{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "books"
}

上面的索引就相当于有三个主分片去存储数据，每一个分片都有一个副本：通过GET books_index查看内容：

实现代表主分片，虚线代表副分片。

词项(term)：将全文本内容分词后得到的词语就是词项Nobody knows it better than me 在分词器分词后得到nobody 、knows、 it、better、than、me。是最小的单位。

注意：被分词后，会统一变为小写。

ES的基本操作

索引相关

新建索引

删除索引

删除索引

删除操作很简单，如下

bash 复制代码

DELETE books_index

文档相关

文档操作有如下几种：

新建文档

更新文档

删除文档

获取文档

批量获取文档

新建文档

ES 提供了两种创建文档的方式，一种是使用 Index API 索引文档，一种是使用 Create API 创建文档。

使用 Index API 创建新增文档如下：这种方式创建文档如果 id 已经存在则会删除原文档在存储新文档，类似于HashMap的put操作

bash 复制代码

# 使用 Index API 索引文档
PUT books_index/_doc/1
{
    "book_id": "20230807",
    "book_name": "Java从入门到入坟",
    "author": "Master Yi",
    "book_intro": "javaer will lose jobs at 35"
}

使用 Create API 创建文档：这种方式有两种写法，post 和 put

bash 复制代码

PUT books_index/_create/2
{
    "book_id": "20230808",
    "book_name": "Java Virtual Machine",
    "author": "Master Zhou",
    "book_intro": "At the age of 35,  Javaer will go to deliver food "
}

# 使用 POST 的方式，不需要指定文档 ID， 系统自动生成
POST books_index/_doc
{
 "book_id": "20230809",
 "book_name": "Javaer从删库到跑路",
 "author": "Master su",
 "book_intro": "请你记住，无论什么时候你总要保证人和代码总有一个能跑!"
}

更新文档

bash 复制代码

# 更新文档
POST books_index/_update/2
{
    "doc": {
        "book_name": "Java虚拟机(译本)",
        "book_intro": "向社会输送35岁以上的高质量精英人才"
    }
}

#结果
{
  "_index" : "books_index",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "2",
  "_version" : 2,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 2,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 2,
  "_primary_term" : 1
}

删除文档

bash 复制代码

# 删除文档 2
DELETE books_index/_doc/2
# 结果
{
  "_index" : "books_index",
 .....
  "result" : "deleted",
  ......
}

获取文档

可以获取单个文档和多个文档。

获取单个文档

bash 复制代码

# 使用 GET API 获取单个文档的内容
GET books_index/_doc/1

获取多个文档

bash 复制代码

# 1：在 body 中指定 index
GET /_mget
{
  "docs": [
    { "_index": "books_index", "_id": "1" },
    { "_index": "books_index", "_id": "2" },
    # 这个id是我们创建时没有指定，es给我们生成的
    {"_index":"books_index","_id":"AreuzokB2gsE8wXSZS23"}
  ]
}
# 2：直接指定 index
GET /books_index/_doc/_mget
{
  "docs": [
    { "_id": "1" },
    { "_id": "2" }
  ]
}
# 3：也可以简写为一下例子
GET /books_index/_mget
{
 "ids" : ["1", "2","AreuzokB2gsE8wXSZS23"]
}

全文搜索

match

匹配查询：匹配查询可以处理全文本、精确字段（日期、数字等）

bash 复制代码

# 匹配查询 查询出两本书 ，如果id为2的没有删除的话
POST books_index/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "book_name": "Java虚拟机(译本)"
        }
    }
}

会将"Java虚拟机(译本)进行分词，分成java和虚、拟、机、译、本六个词，进行（书名）全文匹配

bash 复制代码

# 只查询出 Java虚拟机这本书
POST books_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "book_name": {
        "query": "Java虚拟机(译本)",
        "operator": "and",
        "minimum_should_match": "75%"
      }
    }
  }
}

可通过如下指令查看分词结果：

bash 复制代码

GET _analyze
{
  "analyzer":"standard",
  "text":"Java虚拟机(译本)"
}

match：

operator，参数值可以为 "or" 或者 "and" 来控制检索词项间的关系，默认值为 "or"。所以上面例子中，只要书名中含有 "linux" 或者 "architecture" 的文档都可以匹配上。

minimum_should_match，可以指定词项的最少匹配个数，其值可以指定为某个具体的数字，但因为我们无法预估检索内容的词项数量，一般将其设置为一个百分比。

bash 复制代码

# 匹配查询
POST books/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": {
        "query": "Dive linux kernea architecture",
        "operator": "or",
        "minimum_should_match": "75%"
      }
    }
  }
}

全部查询：查询出所有书籍：

bash 复制代码

POST books_index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

match phrase（短语匹配）

短语匹配会将检索内容进行分词，这些词语必须全部出现在被检索内容中，并且顺序必须一致，默认情况下这些词都必须连续。

可以使用 slop 参数来指定词项间的距离差值，即两个词项中可以含有多少个其他不相关的词语，slop 默认是 0。

bash 复制代码

# 短语匹配
POST books_index/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": "javaeer" #换成java 将会匹配两本书
    }
  }
}

match phrase prefix（短语前缀匹配）

bash 复制代码

# 匹配以 "Javaer" 开头的短语
POST books_index/_search
{
    "query": {
        "match_phrase_prefix": {
            "book_name": "Javaer"
        }
    }
}
# 匹配以 "jav" 开头的短语，每个分片最多匹配 2 个
POST books_index/_search
{
    "query": {
        "match_phrase_prefix": {
            "book_name": {
                "query": "jav",
                "max_expansions": 2
            }
        }
    }
}

multi-match

multi-match API 构建在 match 查询的基础上，可以允许在多个字段上执行相同的查询。

bash 复制代码

# multi match API:
GET /books_index/_search
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query": "javaer",
            "fields": [
                "book_nam*",
                "book_intro^2"
            ]
        }
    }
}

fields 参数是一个列表，里面的元素是需要查询的字段名字。fields 中的值既可以支持以通配符方式匹配文档的字段，又可以支持提升字段的权重。如 "book_nam*" 就是使用了通配符匹配的方式，其可以匹配到书名（book_name）字段。而 "book_intro^2" 就是对书本简介字段（book_intro）的相关性评分乘以 2。

【中间件_ElasticSearch_01】ElasticSearch 的安装以及基本操作

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