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Elasticsearch01

时间：2023-07-01 10:55:40浏览次数：52  
标签：opt kibana Elasticsearch01 索引 Elasticsearch test elasticsearch

1.Elasticsearch(ES)介绍和安装

1.1为什么需要单独的搜索服务

  • 用户访问我们的首页，一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。
  • 而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如何能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。
  • 面对这样复杂的搜索业务和数据量，使用传统数据库搜索就显得力不从心，一般我们都会使 用全文检索技术Elasticsearch。

1.2全文检索

全文检索：类似于百度、google等搜索引擎，输入一个内容，可以很快速的搜索出和内容相关的其他内容，速度快，性能高，查询范围大。

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检索及搜索及查询

数据库查询

数据库查询其实就是使用select * from xxx 查询数据库数据。

数据库查询问题

问题1

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问题2

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通过上述的案例，我们知道使用数据库查询数据存在性能低、功能弱等问题，在大数据量的情况 下，这些问题将制约搜索操作，而这些问题可以使用倒排索引来解决这些问题，从而提高搜索效率。

倒排索引

例如：

静夜思

床前明月光，疑是地上霜。

举头望明月，低头思故乡。

水调歌头

明月几时有？把酒问青天。不知天上宫阙，今夕是何年。我欲乘风归去，又恐琼楼玉宇，高处不胜寒。起舞弄清影，何似在人间。转朱阁，低绮户，照无眠。不应有恨，何事长向别时圆？人有悲欢离合，月有阴晴圆缺，此事古难全。但愿人长久，千里共婵娟。”

使用倒排索引操作

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但是使用倒排索引，value的内容将会非常的多，所以可以对其进行优化，在value中存储内容的 唯一标识即可。

image

倒排索引：将各个文档中的内容，进行分词，形成词条。然后记录词条和数据的唯一标识（id） 的对应关系，形成的产物。

1.3Elasticsearch简介

官网:https://www.elastic.co/cn/

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器引擎(软件)。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎(软件)，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache 许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎(软件)。类似的还有solr。

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Elastic有一条完整的产品线及解决方案：Elasticsearch、Kibana、Logstash等，前面说的三个就是大家常说的ELK（日志分析）技术栈。(现在称之为Elastic Stack:https://www.elastic.co/cn/el astic-stack/)

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1.3.1Elasticsearch的特点

  • 分布式，无需人工搭建集群（天生就是集群的）（solr就需要人为配置，使用Zookeeper作为注册中心）
  • Restful风格，一切API都遵循Rest原则，容易上手
  • 近实时搜索，数据更新在Elasticsearch中几乎是完全同步的。（但还是不同步的）

1.3.2应用场景

  • 搜索：海量数据的查询
  • 日志数据分析
  • 实时数据分析

扩展：solr和Elasticsearch的区别：

  • es基本是开箱即用，非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢

  • Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能。

  • Solr 支持更多格式的数据，比如JSON、XML、CSV，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式。

  • Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供，例如图形化界面需要kibana友好支撑

  • Solr 查询快，但更新索引时慢（即插入删除慢），用于电商等查询多的应用；

    ES建立索引慢，即实时性查询快，用于facebook、新浪等搜索。

    Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。

  • Solr比较成熟，有一个更大，更成熟的用户、开发和贡献者社区，而 Elasticsearch相对开发维护者较少，更新太快，学习使用成本较高。

Elasticsearch和Mysql的分工：

Elasticsearch：主要负责大数据量的查操作。

Mysql：主要负责增、删、改、少量数据的查操作。

1.3.3 ElasticSearch数据的存储和搜索原理

数据存储原理

image

搜索原理

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1.4Elasticsearch的安装和配置

  • Elasticsearch的版本我们使用7.4.0
  • 需要Linux中的JDK11及以上

1.4.1 elasticsearch默认不允许以root账号运行（启动）

elasticsearch默认不允许以root账号运行，所以我们使用Linux的另一个账号zhangsan操作（也可以自己创建新的账号进行操作）

useradd zhangsan
passwd zhangsan

1.4.2 上传安装包,并解压

  • cd /opt
  • mkdir elasticsearch
  • 将资料中的elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz上传到Linux系统中
  • cd /
  • chown -R zhangsan:zhangsan /opt/elasticsearch #将/opt/elasticsearch目录的操作权限设置给zhangsan
  • cd /opt/elasticsearch
  • tar -zxvf elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz
  • mv elasticsearch-7.4.0 elasticsearch
  • cd elasticsearch /config
  • vim jvm.options 修改成如下内容
-Xms128m
-Xmx128m
  • vim elasticsearch.yml 修改如下内容
path.data: /opt/elasticsearch/data # 数据目录位置
path.logs: /opt/elasticsearch/logs # 日志目录位置
network.host: 0.0.0.0 # 此行前面带一个空格 绑定到0.0.0.0，允许任何ip来访问
http.port: 9200
cluster.name: elasticsearch
node.name: node-1
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

进入/opt/elasticsearch目录创建以下两个目录

  • cd /opt/elasticsearch
  • mkdir data
  • mkdir logs

1.4.3运行

启动之前需要解决启动的两个问题.

  • 启动错误1解决

image

以上错误表示elasticsearch7.4.0需要JDK11才能运行，但是我们之前配置的环境是JDK8，如 何调整呢？

1.修改elasticsearch安装目录下的bin目录下的elasticsearch-env脚本文件，将第38行左右 的内容

if [ ! -z "$JAVA_HOME" ]; then
	JAVA="$JAVA_HOME/bin/java"
else
   if [ "$(uname -s)" = "Darwin" ]; then
    # OSX has a different structure
    JAVA="$ES_HOME/jdk/Contents/Home/bin/java"
  else
    JAVA="$ES_HOME/jdk/bin/java"
  fi
fi

注释掉，往下添加以下内容

if [ "$(uname -s)" = "Darwin" ]; then
    # macOS has a different structure
    JAVA="$ES_HOME/jdk.app/Contents/Home/bin/java"
else
	JAVA="$ES_HOME/jdk/bin/java"
fi
	JAVA_TYPE="bundled jdk"

2.修改elasticsearch安装目录下的config目录下的jvm.options，将第35行左右的内容

-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly

注释掉，往下添加以下内容

-XX:+UseG1GC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
  • 启动错误2解决

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我们用的是zhangsan用户，而不是root，所以文件权限不足。

我们用root用户登录修改配置文件。

su root

vim /etc/security/limits.conf 在文档最后添加如下内容：

* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 4096
* hard nproc 4096

vim /etc/sysctl.conf 在文档最后添加如下内容：

vm.max_map_count=655360

sysctl -p

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  • chown -R zhangsan:zhangsan/opt/elasticsearch #将/opt/elasticsearch目录的操作权限设置给zhangsan
  • su zhangsan
  • cd /opt/elasticsearch/elasticsearch/bin/
  • ./elasticsearch 如下图启动成功 9300：集群节点间通讯接口 9200：客户端访问接口

image

如果想后台运行启动

./elasticsearch -d

之后通过ps -ef | grep elasticsearch查看

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  • 防火墙将9200、9300端口放行（此操作需要切换到root用户）

    su root
firewall-cmd --permanent --add-port=9200/tcp
firewall-cmd --permanent --add-port=9300/tcp
systemctl restart firewalld

  • 在浏览进行测试，出现如下内容表示成功(192.168.200.129:9200)

image

number" : "7.4.0" 表示elasticsearch版本
lucene_version" : "8.2.0" 表示lucene版本
name ： 默认启动的时候指定了 ES 实例名称
cluster_name ： 默认名为 elasticsearch

1.5安装kibana

1.5.1 什么是kibana

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Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在
Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。

Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板
（dashboard）实时显示Elasticsearch查询动态。

Kibana还是一个基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，可以利用
Elasticsearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。

而且还提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台，并且提供了一定的API提示，非常有利
于我们学习Elasticsearch的语法。

1.5.2 安装kibana

  • cd /opt
  • mkdir kibana
  • 将课程资料中的kibana-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz上传到Linux中
  • tar -zxvf kibana-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz

1.5.3 修改kibana.yml配置文件

  • cd /opt/kibana/kibana-7.4.0-linux-x86_64/config

  • vim kibana.yml

    server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
server.name: "kibana-test"
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.200.129:9200"]
elasticsearch.requestTimeout: 99999

    server.port：http访问端口

    server.host：ip地址，0.0.0.0表示可远程访问

    server.name：kibana服务名

    elasticsearch.hosts：elasticsearch地址

    elasticsearch.requestTimeout：请求elasticsearch超时时间，默认为30000，此处可根据情况设置。

1.5.4 启动测试

Linux防火墙放开端口

firewall-cmd --permanent --add-port=5601/tcp
systemctl restart firewalld

由于kibana不建议使用root用户启动，如果用root启动，需要加--allow-root参数。

cd /opt/kibana/kibana-7.4.0-linux-x86_64/bin/
# 启动
./kibana --allow-root

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启动成功。

image

看到这个界面，说明Kibanan已成功安装。

Discover ：可视化查询分析器

Visualize ：统计分析图表

Dashboard ：自定义主面板（添加图表）

Dev Tools ：Console控制台（同CURL/POSTER，操作ES代码工具，代码提示，很方便） Management ：管理索引库(index)、已保存的搜索和可视化结果(save objects)、设置 kibana 服 务器属性。

1.6安装ik分词器

IK分词器是适用于中文环境的一个分词器

Elasticsearche默认分词器效果一个字一个字的拆分，不利于中国汉字多字组合查询：

​ 我是中国人 -> 我 是 中 国 人

IK分词器的效果，可以分出一个一个的词，利于中文汉字多次查询：

​ 我是中国人 -> 我 是 中 国 中国 人 国人 中国人

1.6.1 上传ik压缩文件

将资料中的elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip上传到Linux 的/opt/elasticsearch/elasticsearch/plugins目录中

1.6.2 解压文件

  • unzip elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip -d ik-analyzer
  • 把压缩文件删除掉,否则启动失败

1.6.3 重启es

image

1.6.4 测试分词器的作用

1.默认分词器standard的效果

POST _analyze
{
    "analyzer": "standard",
    "text": "我是中国人"
}

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2.使用中文分词器ik_max_word

POST _analyze
{
    "analyzer": "ik_max_word",
    "text": "我是中国人"
}

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2.ElasticSearch的语法学习

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2.1基本概念

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image

  • 集群中的一些概念

  • 索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引 collection1

  • 分片（shard）：数据拆分后的各个部分

  • 副本（replica）：每个分片的复制

    Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对 你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行 平衡。

2.2索引的操作

2.2.1 创建索引

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settings：索引库的设置

  • number_of_shards：分片数量，7.x版本之前默认5，7.x版本之后默认1
  • number_of_replicas：副本数量，7.x版本之前默认1，7.x版本之后默认1

2.2.2 查看索引

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image

2.2.3 删除索引

image

image

2.3 映射配置

2.3.1 什么是映射

  • 映射是定义文档的过程，文档包含哪些字段，这些字段是否保存，是否索引，是否分词等
  • 只有配置清楚映射关系，Elasticsearch才会帮我们进行索引库的创建

2.3.2 创建映射字段的语法格式

需要先构建索引库，在构建索引库中的映射关系

PUT /索引库名/_mapping/类型名称?include_type_name=true
{
        "properties": {
            "字段名": {
            "type": "类型",
            "index": true，
            "store": true，
            "analyzer": "分词器"
        }
    }
}
  • 类型名称：就是前面讲解的type的概念，类似于数据库中的不同表 字段名：任意填写。Elasticsearch7.0之后不支持类名名称写法所以需要添加 include_type_name=true参数进行支持设置。
  • type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
  • index：是否可以使用索引查询，默认为true
  • store：是否额外存储，默认为false
  • analyzer：分词器，这里的 ik_max_word 即使用ik分词器
PUT lanou/_mapping/goods?include_type_name=true
{
    "properties": {
        "title": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word"
    },
    "images": {
        "type": "keyword",
        "index": "false"
    },
    "price": {
    	"type": "float"
    }
  }
}

2.3.3 查看映射关系

GET /test/_mapping
GET test/_mapping/goods?include_type_name=true 都可以

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2.3.4 字段常用属性详解

1.type属性

image

  • String类型，又分两种：

    • text：可分词，不可参与聚合
    • keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，可以参与聚合

  • Numerical：数值类型，分两类

    • 基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
    • 浮点数的高精度类型：scaled_float
      • 需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后 存储，取出时再还原。

  • Date：日期类型

    elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long， 节省空间。

2.index

  • true：字段会被索引，则可以用来进行搜索。默认值就是true
  • false：字段不会被索引，不能用来搜索

但是有些字段是我们不希望被索引的，比如商品的图片信息，就需要手动设置index为 false。

3.store

  • Elasticsearch在创建文档索引时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫做 _source 的属性中。而且我们可以通过过滤 _source 来选择哪些要显示，哪些不显示。
  • 而如果设置store为true，就会在 _source 以外额外存储一份数据，多余，因此一般我们都 会将store设置为false，事实上，store的默认值就是false。

2.4新增数据

2.4.1 随机生成id

POST /索引库名/映射类型名
{
	"key":"value"
}

POST /test/goods/
{
    "title":"小米手机",
    "images":"http://image.lano.com/12479122.jpg",
    "price":2699.00
}
  • 响应结果
{
    "_index": "test",
    "_type": "goods",
    "_id": "NuiUwHgBQgWzr9qXHSmk",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1
}
  • 查询数据
GET test/_search
{
    "query": {
    "match_all": {}
    }
}
//也可以按照下面方式查询
GET test/goods/_search
{
    "query":{
    	"match_all":{}
    }
}

2.4.2自定义id

POST /索引库名/映射类型名/id值
{
	...
}

POST /test/goods/2
{
    "title":"大米手机",
    "images":"http://image.test.com/11111.jpg",
    "price":289.00
}
  • 相应数据
{
    "_index": "test",
    "_type": "goods",
    "_id": "2",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 2,
    "_primary_term": 1
}

2.4.3智能判断

POST /test/goods/3
{
    "title":"超米手机",
    "images":"http://image.test.com/12479122.jpg",
    "price":2899.00,
    "stock": 200,//没有这个字段的映射定义
    "saleable":true//没有这个字段的映射定义
}
  • 查看结果

image

  • 查看索引

image

2.5修改数据

把刚才新增的请求方式改为PUT，就是修改了。不过修改必须指定id。

  • id对应文档存在，则删除之后新增
  • id对应文档不存在，则新增
PUT /test/goods/3
{
    "title":"超大米手机",
    "images":"http://image.test.com/12479122.jpg",
    "price":3899.00,
    "stock": 100,
    "saleable":true
}

image

2.6删除数据

  • 语法格式
DELETE /索引库名/映射类型名/id值

DELETE /test/goods/3

image

标签：opt,kibana,Elasticsearch01,索引,Elasticsearch,test,elasticsearch
From： https://www.cnblogs.com/jiabaolatiao/p/17515214.html

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