【后端】关于Elasticsearch的入门，下载安装+使用

WizLC2025-12-23 8:08

一、Elasticsearch 简介

1.1 什么是Elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene构建的开源、分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。它诞生于2010年，由Shay Banon创建，最初是为了帮助他的妻子学习烹饪食谱而开发的搜索工具。现在已经成为ELK技术栈的核心组件，广泛应用于各类搜索和数据分析场景。

1.2 核心特性与优势

Elasticsearch具备几个突出的核心特性：首先是近实时的搜索能力，能够在秒级别内对数据进行索引和搜索；其次是分布式架构，支持水平扩展，可以处理PB级别的数据；再者是RESTful API，通过简单的HTTP请求即可完成复杂的搜索操作；最后是多租户支持，支持多个索引并存，每个索引可以有多个类型。

与传统数据库相比，Elasticsearch最大的优势在于其全文搜索能力和强大的数据分析功能。它采用倒排索引结构，使得全文搜索性能远超传统数据库的LIKE查询。同时，其分布式架构保证了高可用性和可扩展性。

1.3 技术架构原理

Elasticsearch采用Java语言开发，其架构设计遵循主从模式。集群中的节点分为Master节点、Data节点和协调节点。Master节点负责集群管理，Data节点存储数据并执行搜索操作，协调节点负责路由请求和聚合结果。

数据存储采用倒排索引结构，这使其在全文搜索方面具有天然优势。倒排索引通过建立词条到文档的映射关系，能够快速定位包含特定词条的文档，大大提升了搜索效率。

1.4 主要应用领域

Elasticsearch在多个领域都有广泛应用：电商平台的商品搜索、内容管理系统的全文检索、日志分析与监控、安全信息与事件管理（SIEM）、业务数据分析等。特别是在需要处理大量文本数据、进行复杂搜索和分析的场景中，Elasticsearch已经成为事实上的标准解决方案。

1.5 ELK技术栈

Elasticsearch通常与Logstash和Kibana配合使用，组成完整的ELK技术栈：

  • Elasticsearch：核心搜索引擎，负责数据存储和检索
  • Logstash：数据收集和处理工具，支持多种输入输出格式
  • Kibana：数据可视化平台，提供仪表盘和图表功能

此外，Beats系列数据收集器（Filebeat、Metricbeat等）也是生态系统的重要组成部分，负责从各种数据源收集数据并发送到Elasticsearch。

二、Elasticsearch 安装部署

1.1 系统要求

Elasticsearch对系统环境有一定要求：推荐使用Linux操作系统，内存至少4GB（生产环境建议16GB以上），需要Java 8或更高版本，磁盘空间根据数据量确定。在Windows系统上也可以运行，但生产环境通常选择Linux以获得更好的性能和稳定性。

1.2 Docker 安装方式

Docker是最便捷的安装方式，国内用户可以使用阿里云镜像加速：

bash 复制代码 
# 拉取镜像
docker pull elasticsearch:8.11.0

# 创建数据目录
mkdir -p /usr/local/elasticsearch/data
mkdir -p /usr/local/elasticsearch/logs

# 启动容器
docker run -d --name elasticsearch \
  -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g" \
  -e "xpack.security.enabled=false" \
  -v /usr/local/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -v /usr/local/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
  elasticsearch:8.11.0

1.3 直接下载安装

访问Elasticsearch官网下载页面，由于国外下载较慢，推荐使用清华大学镜像：

bash 复制代码 
# 下载安装包
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/elasticstack/8.x/yum/elasticsearch-8.11.0-x86_64.rpm

# 安装
rpm -ivh elasticsearch-8.11.0-x86_64.rpm

# 启动服务
systemctl enable elasticsearch
systemctl start elasticsearch

1.4 验证安装

安装完成后，访问 http://localhost:9200 应该能看到类似以下的JSON响应：

json 复制代码 
{
  "name" : "node-1",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "xxx",
  "version" : {
    "number" : "8.11.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "rpm",
    "build_hash" : "xxx",
    "build_date" : "2023-12-11T11:03:35.984447776Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "9.8.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "7.17.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "7.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

三、Elasticsearch 基础使用

3.1 基本概念理解

在使用Elasticsearch之前，需要理解几个核心概念：索引（Index）类似于数据库，类型（Type）类似于表（新版本已弱化），文档（Document）类似于记录，字段（Field）类似于列。Elasticsearch使用JSON格式存储数据，通过RESTful API进行操作。

3.2 创建索引和映射

创建商品索引的示例：

bash 复制代码 
# 创建索引
curl -X PUT "localhost:9200/products" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart"
      },
      "price": {
        "type": "double"
      },
      "category": {
        "type": "keyword"
      },
      "description": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "tags": {
        "type": "keyword"
      },
      "created_at": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}'

3.3 插入数据

向索引中添加文档数据：

bash 复制代码 
# 添加单个文档
curl -X POST "localhost:9200/products/_doc/1" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "name": "Apple iPhone 15 Pro",
  "price": 7999.00,
  "category": "手机数码",
  "description": "苹果最新旗舰手机，搭载A17 Pro芯片，钛金属机身设计",
  "tags": ["苹果", "5G", "高端手机"],
  "created_at": "2024-01-15T10:30:00"
}'

# 批量添加文档
curl -X POST "localhost:9200/products/_bulk" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{ "index" : { "_id" : "2" } }
{ "name": "华为Mate 60 Pro", "price": 6999.00, "category": "手机数码", "description": "华为回归之作，麒麟芯片回归", "tags": ["华为", "5G", "卫星通话"], "created_at": "2024-01-16T09:00:00" }
{ "index" : { "_id" : "3" } }
{ "name": "小米14 Ultra", "price": 5999.00, "category": "手机数码", "description": "小米影像旗舰，徕卡加持", "tags": ["小米", "影像", "徕卡"], "created_at": "2024-01-17T14:20:00" }
'

3.4 基本查询操作

各种查询方式的示例：

bash 复制代码 
# 匹配查询（全文搜索）
curl -X GET "localhost:9200/products/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "description": "苹果 芯片"
    }
  }
}'

# 精确匹配
curl -X GET "localhost:9200/products/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "term": {
      "category": "手机数码"
    }
  }
}'

# 范围查询（价格筛选）
curl -X GET "localhost:9200/products/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 5000,
        "lte": 8000
      }
    }
  }
}'

# 复合查询（多条件组合）
curl -X GET "localhost:9200/products/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"description": "旗舰"}}
      ],
      "filter": [
        {"range": {"price": {"lte": 7000}}},
        {"term": {"category": "手机数码"}}
      ]
    }
  }
}'

四、实战案例：电商商品搜索系统

4.1 需求描述

构建一个简单的电商商品搜索系统，支持商品名称搜索、分类筛选、价格区间筛选、排序功能。这个案例将展示Elasticsearch在实际项目中的应用流程。

4.2 数据准备

首先准备一批商品数据：

bash 复制代码 
# 创建更完整的商品索引
curl -X PUT "localhost:9200/ecommerce_products" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "product_id": {"type": "keyword"},
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "search_analyzer": "ik_smart",
        "fields": {
          "keyword": {"type": "keyword"}
        }
      },
      "brand": {"type": "keyword"},
      "category": {"type": "keyword"},
      "price": {"type": "double"},
      "stock": {"type": "integer"},
      "rating": {"type": "double"},
      "sales_count": {"type": "integer"},
      "description": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "tags": {"type": "keyword"},
      "created_at": {"type": "date"},
      "updated_at": {"type": "date"}
    }
  }
}'

# 批量插入商品数据
curl -X POST "localhost:9200/ecommerce_products/_bulk" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{ "index" : { "_id" : "p001" } }
{ "product_id": "P001", "name": "戴森吸尘器V15", "brand": "戴森", "category": "家用电器", "price": 4590.00, "stock": 100, "rating": 4.8, "sales_count": 1250, "description": "戴森最新款无线吸尘器，激光探测微尘技术", "tags": ["无绳", "除螨", "宠物家庭"], "created_at": "2024-01-01T00:00:00", "updated_at": "2024-01-01T00:00:00" }
{ "index" : { "_id" : "p002" } }
{ "product_id": "P002", "name": "索尼WH-1000XM5耳机", "brand": "索尼", "category": "数码配件", "price": 2499.00, "stock": 200, "rating": 4.9, "sales_count": 890, "description": "索尼旗舰降噪耳机，30小时续航", "tags": ["降噪", "无线", "Hi-Res"], "created_at": "2024-01-02T00:00:00", "updated_at": "2024-01-02T00:00:00" }
{ "index" : { "_id" : "p003" } }
{ "product_id": "P003", "name": "海尔冰箱BCD-501W", "brand": "海尔", "category": "家用电器", "price": 3299.00, "stock": 50, "rating": 4.6, "sales_count": 567, "description": "海尔501升双开门冰箱，风冷无霜", "tags": ["双开门", "节能", "智能控温"], "created_at": "2024-01-03T00:00:00", "updated_at": "2024-01-03T00:00:00" }
{ "index" : { "_id" : "p004" } }
{ "product_id": "P004", "name": "联想ThinkPad X1 Carbon", "brand": "联想", "category": "电脑办公", "price": 12999.00, "stock": 30, "rating": 4.7, "sales_count": 234, "description": "联想商务旗舰笔记本，碳纤维机身", "tags": ["商务本", "轻薄", "指纹识别"], "created_at": "2024-01-04T00:00:00", "updated_at": "2024-01-04T00:00:00" }
{ "index" : { "_id" : "p005" } }
{ "product_id": "P005", "name": "小米空气净化器Pro", "brand": "小米", "category": "家用电器", "price": 1499.00, "stock": 150, "rating": 4.5, "sales_count": 2340, "description": "小米智能空气净化器，PM2.5实时显示", "tags": ["智能", "静音", "App控制"], "created_at": "2024-01-05T00:00:00", "updated_at": "2024-01-05T00:00:00" }
'

4.3 搜索功能实现

实现各种搜索功能：

4.3.1 关键词搜索

bash 复制代码 
# 搜索包含"无线"的商品
curl -X GET "localhost:9200/ecommerce_products/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "无线",
      "fields": ["name^3", "description", "tags"],
      "type": "best_fields"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "name": {},
      "description": {}
    }
  }
}'

4.3.2 分类筛选

bash 复制代码 
# 筛选家用电器类商品
curl -X GET "localhost:9200/ecommerce_products/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {"term": {"category": "家用电器"}}
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {"sales_count": {"order": "desc"}}
  ]
}'

4.3.3 价格区间和排序

bash 复制代码 
# 价格1000-5000元，按评分降序
curl -X GET "localhost:9200/ecommerce_products/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {"range": {"price": {"gte": 1000, "lte": 5000}}}
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {"rating": {"order": "desc"}},
    {"sales_count": {"order": "desc"}}
  ]
}'

4.3.4 综合搜索（多条件组合）

bash 复制代码 
# 搜索关键词，支持品牌、分类、价格、评分筛选
curl -X GET "localhost:9200/ecommerce_products/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "multi_match": {
            "query": "智能",
            "fields": ["name^2", "description", "tags"],
            "fuzziness": "AUTO"
          }
        }
      ],
      "filter": [
        {"terms": {"category": ["家用电器", "数码配件"]}},
        {"range": {"price": {"lte": 5000}}},
        {"range": {"rating": {"gte": 4.5}}},
        {"range": {"stock": {"gt": 0}}}
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {"_score": {"order": "desc"}},
    {"sales_count": {"order": "desc"}}
  ],
  "from": 0,
  "size": 10,
  "highlight": {
    "pre_tags": ["<em>"],
    "post_tags": ["</em>"],
    "fields": {
      "name": {"fragment_size": 50},
      "description": {"fragment_size": 100}
    }
  }
}'

4.4 聚合统计分析

bash 复制代码 
# 按分类统计商品数量和平均价格
curl -X GET "localhost:9200/ecommerce_products/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "categories": {
      "terms": {"field": "category"},
      "aggs": {
        "avg_price": {"avg": {"field": "price"}},
        "total_sales": {"sum": {"field": "sales_count"}},
        "avg_rating": {"avg": {"field": "rating"}}
      }
    }
  }
}'

# 价格区间分布统计
curl -X GET "localhost:9200/ecommerce_products/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "price_ranges": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          {"to": 2000, "key": "2000元以下"},
          {"from": 2000, "to": 5000, "key": "2000-5000元"},
          {"from": 5000, "to": 10000, "key": "5000-10000元"},
          {"from": 10000, "key": "10000元以上"}
        ]
      }
    }
  }
}'

4.5 性能优化建议

基于这个案例，几个重要的性能优化点：

  1. 合理设置分片：小数据量单分片即可，大数据量根据文档数量和硬件配置调整
  2. 使用合适的分析器：中文场景使用IK分词器，提升搜索准确性
  3. 避免深度分页：使用scroll或search_after替代from+size大偏移量分页
  4. 合理使用过滤器：过滤条件使用bool查询的filter子句，可缓存结果
  5. 字段类型优化：不需要分词的字段使用keyword类型，节省存储空间

这个案例展示了Elasticsearch从安装部署到实际应用的完整流程，包含了数据建模、索引设计、搜索实现、性能分析等关键环节，为实际项目开发提供了参考。

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