elasticsearch

0. 简介

https://www.elastic.co/cn/what-is/elasticsearch
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。

Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。REST API：天然的跨平台。

1. 基本概念

• index(索引)相当于MySQL中的Database
• Type(类型)相当于MySQL中的表
• Document(文档) 相当于表中的内容

2. 倒排索引机制

Elasticsearch 使用倒排索引（Inverted Index）机制来支持快速的全文搜索和高效的搜索引擎功能。倒排索引是一种数据结构，它将文档中的每个单词映射到包含该单词的文档列表，以及该单词在每个文档中的位置信息。

以下是倒排索引的工作原理：

1. 分词：在建立倒排索引之前，文本被分割成单词或术语，这个过程称为分词。分词可以根据特定的分析器和标记化规则进行，以确保准确的单词提取。

2. 构建索引：对于每个文档，将分词后的单词与文档的唯一标识符关联起来，并记录每个单词在文档中的位置信息。这个过程称为构建索引或创建倒排索引。

3. 倒排索引表：倒排索引表是一个映射结构，它将每个单词映射到包含该单词的文档列表。对于每个单词，可以获取相关的文档列表。

4. 搜索：当执行搜索查询时，Elasticsearch 将查询词（或短语）进行分词，然后在倒排索引表中查找匹配的单词，并获取相关的文档列表。使用倒排索引，可以快速确定哪些文档包含查询词，并按相关性排序结果。

倒排索引在搜索引擎中的好处是，它可以在很短的时间内定位包含特定词语的文档，从而实现高效的全文搜索。此外，倒排索引还支持其他功能，如词项权重计算、短语匹配、聚合和过滤等。

Elasticsearch 使用倒排索引作为其核心索引机制，并通过高度优化和分布式处理来提供快速和可伸缩的搜索功能。

3. 安装

3.1 下载镜像

docker pull elasticsearch:7.4.2 存储和检索数据
docker pull kibana:7.4.2 可视化检索数据

3.2 运行容器

3.2.1 elasticsearch

cd /usr/local/docker
mkdir elasticsearch
mkdir config
mkdir data
cd config
echo "http.host: 0.0.0.0" >> elasticsearch.yml

chmod -R 777 elasticsearch

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \
-v /usr/local/docker/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /usr/local/docker/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /usr/local/docker/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2

注意 http.host中间的冒号需要加上空格 文件夹需要设置权限

3.2.2 kibana

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://localhost:9200 -p 5601:5601 \
-d kibana:7.4.2

http://localhost:9200 一定改为自己虚拟机的地址

4. 初步探索

4.1 _cat

GET /_cat/nodes：查看所有节点

GET /_cat/health：查看 es 健康状况

GET /_cat/master：查看主节点

GET /_cat/indices：查看所有索引 show databases;

4.2 索引一个文档(保存)