文章目录
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- [1. 基本概念](#1. 基本概念)
- [2. 倒排索引](#2. 倒排索引)
- [3. ES 和 MySQL](#3. ES 和 MySQL)
- [4. 安装 elasticsearch](#4. 安装 elasticsearch)
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- [4.1 创建网络](#4.1 创建网络)
- [4.2 拉取镜像](#4.2 拉取镜像)
- [4.3 部署 ES](#4.3 部署 ES)
- [4.4 运行测试](#4.4 运行测试)
- [5. 安装 kibana](#5. 安装 kibana)
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- [5.1 拉取镜像](#5.1 拉取镜像)
- [5.2 部署 kibana](#5.2 部署 kibana)
- [5.3 运行测试](#5.3 运行测试)
- [6. 安装 IK 分词器](#6. 安装 IK 分词器)
1. 基本概念
elasticsearch 是一款非常强大的搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。同时它还可以结合 kibana、Logstash 和 Beats，即 ELK，被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。
elasticsearch 具备以下优势：
① 支持分布式，可水平扩展；
② 提供 Restful 接口，可被任何语言调用。
2. 倒排索引
传统数据库（MySQL）采用正向索引，如果想要把数据表里面所有的手机都搜索出来，我们的解决办法就是从头到尾一条一条地扫描，效率非常低。
ES 采用倒排索引，它会创建一个新的表出来，该表包含两个字段：词条和文档 id。
文档：每条数据都是一个文档；
词条：把文档按照语义分成的词语。
倒排索引在存储数据时，会首先把文档内容分成词条存储，词条字段不允许重复，文档 id 逐一跟在后面！
比如我们要搜索 "华为手机"，首先对用户输入的内容进行分词，得到 "华为" 和 "手机" 两个词条，接着根据这两个词条去倒排数据表里查询文档 id，得到 1、2、3 索引，最后拿着这些索引去正向数据表里查询数据即可，效率有效提升。
正向索引适合直接通过索引搜索，而倒排索引更适合基于文档内容进行搜索，先根据词条找到 id，再根据 id 找到文档！
ES 是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据，也可以是一条订单信息。文档数据会被序列化为 json 格式后存储到 ES 中。
索引：相同类型文档的集合，类似于数据表；
映射：索引中文档字段的约束信息，类似数据表的结构约束。
3. ES 和 MySQL
概念对比：
MySQL 擅长事务类型操作，可以确保数据的安全性和一致性，ES 更擅长海量数据的搜索、分析和计算！
一条请求过来，首先会交给服务器去判断，如果是写操作，就交给 MySQL 来完成，如果是读操作，就去 ES 里进行搜索，同时，MySQL 会将自己的数据同步给 ES！
4. 安装 elasticsearch
4.1 创建网络
bash
docker network create es-net4.2 拉取镜像
bash
docker pull elasticsearch:7.12.1
4.3 部署 ES
bash
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
4.4 运行测试
访问 9200 端口，如果出现以下界面，代表部署成功。
要用自己虚拟机的 IP 地址访问，通过 ifconfig 命名可获取虚拟机的 IP 地址！
5. 安装 kibana
kibana 可以给我们提供一个 elasticsearch 的可视化界面，便于我们操作 ES。
kibana 和 elasticsearch 的版本必须保持一致，且必须在同一个网络中，才可以实现互联！
5.1 拉取镜像
bash
docker pull kibana:7.12.1
5.2 部署 kibana
bash
docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601 \
kibana:7.12.1
5.3 运行测试
访问 5601 端口，如果出现以下界面，代表部署成功。
① 点击 Explore on my own，选择侧边栏的 DevTools
② 在此可以编写 DSL 语句，如下图是一个查询操作
左边编写 DSL，点击运行按钮，右边输出结果！
6. 安装 IK 分词器
ES 在创建倒排索引时需要对文档分词，在搜索时也需要对用户输入内容分词。但默认的分词规则对中文的处理并不友好。
我们在 kibana 的 DevTools 中测试一下：
java
POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "栈老师不回家！"
}POST 指定请求方式为新增，analyzer 可以指定一个分词器，text 指定要分词的数据内容！
可以看到默认的分词器是逐字分析的，处理中文字符，一般会使用 IK 分词器。
① 安装 IK 插件
bash
# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /bin/bash
# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch可以连线下载，也可以手动将本地的文件拖进去，放到 es-plugins 的 _data 包里就可以了。
记得重启 ES 容器！
② 测试一下
IK 分词器包含两种模式：ik_smart（最少切分，粒度粗）和 ik_max_word（最细切分，粒度细）。
ik_smart：
ik_max_word：
ik_max_word 分的比 ik_smart 更细，但占用内存空间也更大！