ElasticSearch入门级指南

ElastciSearch环境搭建

此文只做安装相关的讲解

版本的话：大家可以去dockerhub去安装对应的版本：https://hub.docker.com/

elasticsearch安装单机

docker pull elasticsearch:6.5.4
docker create --name elasticsearch --net host -e "discovery.type=single-node" -e "network.host=192.168.0.150" elasticsearch:6.5.4
docker start elasticsearch
docker logs elasticsearch (查看启动日志，一般在修改配置文件后，应该查看一下)
访问：ip:9200

elasticsearch-head安装

docker pull mobz/elasticsearch-head:5
docker create --name elasticsearch-head -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5
docker start elasticsearch-head
访问：ip:9100

连接elasticsearch，需要elasticsearch服务开启允许跨域配置

进入elasticsearch容器内，修改配置文件

docker exec -it elasticsearch /bin/bash
可以看一下相关的目录，我们进入config目录，vi elasticsearch.yml，追加配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
重启elasticsearch 容器即可：docker restart elasticsearch

访问：ip:9100，键入elasticsearch机器的ip和端口，进行连接测试即可

数据浏览不显示的问题

在我们使用ElasticSearch Head的时候，在数据浏览Tab栏下并没有展现相关的数据出来，F12发现控制台报错
解决方法：
- 复制Head镜像内部配置文件到宿主机进行修改
docker cp elasticsearch-head:/usr/src/app/_site/vendor.js ./
- :set nu // 显示行号
- :6886 //跳转到6886行进行修改
  - contentType: "application/json;charset=UTF-8"
- :7574 //再跳到7574行进行修改
  - var inspectData = s.contentType === "applicdocker cp vendor.js es_head:/usr/src/app/_siteation/json;charset=UTF-8" &&
- ：wq //保存退出，准备复制进容器内
- docker cp vendor.js elasticsearch-head:/usr/src/app/_site/vendor.js
- 无需容器重启，刷新浏览器即可

ElasticSearch 集群搭建

受制于机器，我们就在一台机器上搭建相关环境，创建相应文件夹存放各自实例的配置文件

mkdir /ninja_data/elasticsearch_cluster/node1

mkdir /ninja_data/elasticsearch_cluster/node2

启动一个elasticsearch容器，往外复制一些必要的配置文件，其实只需要下面这两个配置文件，但我索性全部将config下的所有配置文件copy出来好了

elasticsearch.yml
jvm.options

docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/ /ninja_data/elasticsearch_cluster/node1/

docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/ /ninja_data/elasticsearch_cluster/node2/

然后我们分别修改node1和node2下的elasticsearch.yml如下

cluster.name: "ninja_elasticsearch-cluster" network.host: 192.168.0.150 node.name: master node.master: true node.data: true http.port: 9200 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.0.150"] discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*"

cluster.name: "ninja_elasticsearch-cluster" network.host: 192.168.0.150 node.name: node1 node.master: false node.data: true http.port: 9201 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.0.150"] discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*"

分别创建node1和node2两个容器，并分别指定对应的配置文件已经数据储存目录映射

data目录，用于存放持久化数据，宿主机mkidr 创建之

docker create --name es-node01 --net host -v /ninja_data/elasticsearch_cluster/node1/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /ninja_data/elasticsearch_cluster/node1/config/jvm.options:/usr/share/elasticsearch/config/jvm.options -v /ninja_data/elasticsearch_cluster/node1/data:/usr/share/elasticsearch/data elasticsearch:6.5.4

docker create --name es-node02 --net host -v /ninja_data/elasticsearch_cluster/node2/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /ninja_data/elasticsearch_cluster/node2/config/jvm.options:/usr/share/elasticsearch/config/jvm.options -v /ninja_data/elasticsearch_cluster/node2/data:/usr/share/elasticsearch/data elasticsearch:6.5.4

一些常见启动错误

权限不足

docker start es-node01 && docker logs -f es-node01：启动容器报错权限不足分析

首先来看一下异常：java.nio.file.AccessDeniedException: /usr/share/elasticsearch/data/nodes

ES启动是不允许root用户启动的，我们用的是容器技术，所以容器会创建一个用户，当ES往/usr/share/elasticsearch/data/nodes写数据的时候，该目录已经被我挂载到了/ninja_data/elasticsearch_cluster/node1/data，而你可以看看，这个data目录的权限是root，所以容器内的用户无法操作该目录，爆出权限不足异常

暴力一点： chmod -R 777 /ninja_data/elasticsearch_cluster/

这样，另一个节点就懒得去修改了，将整个目录开放

虚拟内存不足

max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

我们将虚拟内存调大两种方式

重启失效：sysctl -w vm.max_map_count=262144

配置永久：/etc/sysctl.conf 追加一行：vm.max_map_count=262144

集群通信不成功

这个就是防火墙没关，大家一定要记得在测试环境把防火墙给干掉，生产环境还是需要啥端口开啥端口吧，记下命令吧

systemctl status firewalld //查看防火墙状态

systemctl stop firewalld //重启失效关闭防火墙

systemctl disable firewalld //永久关闭防火墙 (）

systemctl enable firewalld //重启防火墙

到这里基本就算搭建好了，当然这是一次普通的搭环境，每个人遇到的问题或许不一样，但是看着异常报错去百度找解决方法，授人以鱼不如授人以渔

核心概念理解

索引：index

有点类似与关系型数据库的中的”表“，他是我们储存数据和索引关联数据的地方，可以这么理解，实际上是：我们的数据和索引都储存在分片中，索引只是把一个或者多个分片进行分组的名词，就像关系型数据库中，每个表把当前数据库分组开来，各自管理一样，而我们的文档就储存在索引中

类型：type

在关系型数据库中，我们将相同数据结构的数据放到一张表中，在es中，我们用文档来表示这个相同数据结构的集合

文档：document

相当于表中的一条数据，只不过格式是Json的，可以是复杂的

映射：mapping

而在每个类型中，每个字段都有自己的映射，就像关系型数据库中，每个字段都有自己类型约束一样

系统理解：比关系型数据库

在ES中，创建索引的时候，会指定分片和备份数，分片相当于分库，把一个库的数据分成几分，存储在分片中，对数据做横向拆分，分担压力，而备份就是备份，一个分片对应一个或者多个备份，当分片崩溃后，可以从备份中拿到备份的数据，然后一个索引创建完成
然后我们制定相同数据结构的数据为一个类型，就像建了一个表一样，这样类型也制定好了
类型中每个数据都有自己的映射，就像表中的单个字段都有自己的类型一样
然后我们往关系型数据库中插入一条数据，在ES中被称为document即文档

ElasticSearch参数详解

配置文件参数

首先我们对ES的解压目录做一个简单的了解：

然后就是配置文件目录中的三个配置文件做一个说明：

elasticsearch.yml

点击进去里面的配置全是被注释掉的，我们可以加入下面的数据作为配置

jvm.options

有关JVM属性的配置，一般我们就设置堆的最小最大值,一般设为相等，不能超过物理内存的一半

-Xms2g -Xmx2g

log4j2.properties

日志文件的配置，ES使用log4j，配置一下日志级别就OK

面向Restful的api接口

创建索引库
put http://localhost:9200/索引库名称
- number_of_shards：设置分片的数量，在集群中通常设置多个分片，表示一个索引库将拆分成多片分别存储不同的结点，提高了ES的处理能力和高可用性，入门程序使用单机环境，这里设置为1。
- number_of_replicas：设置副本的数量，设置副本是为了提高ES的高可靠性，单机环境设置为0.

删除索引库
delete : http://localhost:9200/索引库名称
- { "acknowledged": true }
创建映射
- post http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_mapping
  - 类型名称暂时没有意义存在，随便取一个即可，比如doc这种没有意义的

插入文档

put 或Post http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/文档id

关于最后的文档id，我们如果有设置就会使用我们自己的，若不设置，ES会自动生成

搜索文档
根据文档id查询：
- get http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/文档id
查询所有文档：
- get http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_search
根据某个属性的的值插叙：
- get http://localhost:9200/索引库名称/类型名称/_search?q=name:bootstrap
- 根据name属性的值为bootstrap进行查询，前面固定格式

查询结果参数解析

查询结果一般会有如下数据显示

IK分词器

简单上手

ES默认自带的分词器对于中文而言是单字分词，比如我爱祖国，ES会一个字一个字的分词，这样很明显不行

我们查看下面的分词效果

post：localhost:9200/_analyze

{"text":"测试分词器，我爱祖国"}

ES在之前的文件目录说明哪里也有说到，ES是支持插件机制的，我们将IK丢pligins包里就好，记得重启ES

我们手动指定使用的分词器，查看下面的分词效果

post：localhost:9200/_analyze

{"text":"测试分词器，我爱我自己","analyzer":"ik_max_word"}

然后发现好像有点复合我们国人的口味了，这里ik分词有两个模式

ik_max_word ，这个就是我们上面使用到的一个模式，划分粒度比较细，一般用于存储的时候，进行分词存储索引

ik_smart ，相对而言，这个就要粗旷一些了，一般在检索索引时，对检索条件的字段进行粗旷的分词

比如：下面这句话的意思就是name属性在索引和在搜索时都是用ik_max_word模式

"name": { "type": "text", "analyzer":"ik_max_word" }

再比如：索引时使用“ik_max_word”分词，搜索时使用“ik_smart”提高搜索精确性

"name": { "type": "text", "analyzer":"ik_max_word", "search_analyzer":"ik_smart" }

自定义词库

有一些特殊的领域是有一些专有的词语的，而Ik是分辨不出来，所以这里需要使用到IK的自定义词库

首先定义我们自己的词库：my.dic

记得保存为UTF-8格式，不然读取不到

然后我们再配置文件中去加载我们的自定义词库：IKAnalyzer.cfg.xml

然后重启ES，查看分词效果

post：localhost:9200/_analyze

{"text":"死亡野格儿","analyzer":"ik_max_word"}

映射

查询所有索引的映射：

GET： http://localhost:9200/_mapping

创建映射

post ：http://localhost:9200/索引库名/类型名_mapping

映射一旦创建，已有的映射是不允许更改，只能新增或者删除重建
删除映射也只能通过删除索引来完成

映射的类型_text

核心的字段类型：

映射的类型选好了，还有一些其他的属性可以设置

analyzer :通过该属性指定分词器及模式

name属性的类型为text,在索引时使用“ik_max_word”分词器模式

在搜索时使用"ik_smart "分词器模式分词

一般都是建议在索引的时候词语最细化，在搜索时，对搜索条件粗旷化提高搜索精度

index：通过该属性指定是否索引，默认为true

只有在设置为false时，该属性的值是不会存入索引库的，也不会被检索到

比如pic属性表示的是图片的地址，一般我们不uhi把这个地址作为搜索条件进行检索，故而设置为false

store：额外存储，一般不用理会

是否在source之外存储，每个文档索引后会在 ES中保存一份原始文档，存放在"source"中，一般情况下不需要设置 store为true，因为在source中已经有一份原始文档了。

映射的类型_keyword关键字

上面我们说明了text类型的属性在映射时都可以is盒子分词器，keyword字段是一个关键字字段，通常搜索keyword是按照整体搜索的，是不会做分词，所以查询的时候是需要精确匹配的，比如邮政编码，身份证号等是不会且不应该做分词的，keywoed文本一般用于过滤，排序，聚合等场合

映射如下：

插入文档

根据name或者身份证号查询

Get：http://localhost:9200/索引库/类型名称/_search?q=name:狗剩儿

这样是查询不到的，因为name属性是keyword类型，必须精确匹配

映射的类型_data日期类型

日期类型也是不用设置分词器的一种类型，一般日期类型用于排序

通过format设置日期的格式，上面的这个列子允许date字段储存年月日时分秒||年月日这两种格式

插入文档如下：Post：Post :http://localhost:9200/索引库/类型名/文档id

{ "time":"2018‐08‐15 20:28:58" }

映射的类型_数值类型

尽量选择范围晓得类型，提高检索效率节省空间

对于浮点数，尽量用比列因子，比如一个鸡蛋的单价是1.2元/个，我们将别列因子设置为100，这在ES中会按照分储存，映射如下：

因为我们将比列因子设置为100,所以储存的时候，会将1.2 * 100 进行储存

使用比列因子的好处就在与整型比浮点型更容易压缩，节约空间，当然如果比列因子不合适，我们再选范围小的去存

ES客户端（Java）

pom.xml：核心依赖

        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
            <version>6.2.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearch</groupId>
            <artifactId>elasticsearch</artifactId>
            <version>6.2.1</version>
        </dependency>

Spring容器注入客户端

注意这里注入两个版本的客户端一个是高版本，推荐使用的RestHighLevelClient，但功能可能不是很完善

RestClient低版本的客户端，当我们高版本的客户端不能使用时，考虑使用这个

@Configuration
public class ElasticsearchConfig {

    @Value("${test.elasticsearch.hostlist}")
    private String hostlist;

    //获取高版本的客户端
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient(){
        //解析hostlist配置信息
        String[] split = hostlist.split(",");
        //创建HttpHost数组，其中存放es主机和端口的配置信息
        HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length];
        for(int i=0;i<split.length;i++){
            String item = split[i];
            httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http");
        }
        //创建RestHighLevelClient客户端
        return new RestHighLevelClient(RestClient.builder(httpHostArray));
    }

    //项目主要使用RestHighLevelClient，对于低级的客户端暂时不用
    @Bean
    public RestClient restClient(){
        //解析hostlist配置信息
        String[] split = hostlist.split(",");
        //创建HttpHost数组，其中存放es主机和端口的配置信息
        HttpHost[] httpHostArray = new HttpHost[split.length];
        for(int i=0;i<split.length;i++){
            String item = split[i];
            httpHostArray[i] = new HttpHost(item.split(":")[0], Integer.parseInt(item.split(":")[1]), "http");
        }
        return RestClient.builder(httpHostArray).build();
    }
}

创建索引库

首先注入Java客户端，我们使用第一个即可：

 //高版本的客户端
    @Autowired
    RestHighLevelClient highClient;
    
    //低版本的客户端
    @Autowired
    RestClient restClient;
    
    //创建索引库
    @Test
    public void CreateIndexTest() throws IOException {
        //创建索引请求对象，并设置索引名称
        CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("test_index");
        //设置索引参数
        createIndexRequest.settings(Settings.builder().put("number_of_shards",1)
                .put("number_of_replicas",0));
        //设置映射
        createIndexRequest.mapping("doc"," {\n" +
                " \t\"properties\": {\n" +
                " \"name\": {\n" +
                " \"type\": \"text\",\n" +
                " \"analyzer\":\"ik_max_word\",\n" +
                " \"search_analyzer\":\"ik_smart\"\n" +
                " },\n" +
                " \"description\": {\n" +
                " \"type\": \"text\",\n" +
                " \"analyzer\":\"ik_max_word\",\n" +
                " \"search_analyzer\":\"ik_smart\"\n" +
                " },\n" +
                " \"studymodel\": {\n" +
                " \"type\": \"keyword\"\n" +
                " },\n" +
                " \"price\": {\n" +
                " \"type\": \"float\"\n" +
                " }\n" +
                " }\n" +
                "}", XContentType.JSON);
        //创建索引操作客户端
        IndicesClient indices = highClient.indices();
        //创建响应对象
        CreateIndexResponse createIndexResponse = indices.create(createIndexRequest);
        //得到响应结果
        boolean acknowledged = createIndexResponse.isAcknowledged();
        System.out.println(acknowledged);
    }

添加文档

查询文档

更新文档

删除文档

搜索 [ 核心用法 ]

环境准备

首先我们创建一个名为“test_index”的索引库

并创建如下索引：

插入以下数据作为测试数据：id分别为1、2、3

最基本的搜索我们前面意思使用过了：

以这样的格式： get ../_search?q=.....

DSL_搜索介绍

DSL："Domain Specific Language "
是ES提出的基于json的搜索方式，在搜索时键入特定的json格式的数据来哇称搜索，全部POST请求
一般项目中都是使用的DSL搜索

DSL_查询所有文档

@Test
    public void queryAllTest() throws IOException {
        //创建搜索请求对象，绑定索引库和类型
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("test_index");
        searchRequest.types("doc");

        //创建:搜索源构建对象
        SearchSourceBuilder builder = new SearchSourceBuilder();
        //指定搜索方式:matchAllQuery
        builder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
        //设置源字段过滤，第一个数组表示要包含的字段，第二个数组表示不包括的字段
        builder.fetchSource(new String[]{"name","studymodel"},new String[]{});
        
        //向搜索请求中设置搜索源
        searchRequest.source(builder);
        //使用客户端发起搜索，获得结果
        SearchResponse searchResponse = highClient.search(searchRequest);
        //搜索结果
        SearchHits hits = searchResponse.getHits();
        //从搜索结果中得到 : 匹配分高位于前面的文档
        SearchHit[] searchHits = hits.getHits();
        for (SearchHit hit : searchHits) {
            Map<String, Object> map = hit.getSourceAsMap();
            System.out.println(map.get("name"));
            System.out.println(map.get("studymodel"));
        }
    }

使用注意事项：

在我们设置源字段过滤的时候，我们只选取了着两个字段，当我们获取对结果后，也只能获取这两个字段的数据

DSL_分页查询

不分词精确查询Term Query

Term Query为精确查询，在搜索时会整体匹配关键字，不再将关键字分词做搜索

根据Id精确匹配:ids

请求方式：根据id 1和2精确匹配数据

Java，注意事项已经在图片中给出

分词全文检索：match Query

match Query：全文检索，先对我们搜索的词条进行分词，然后将分好的词再拿去意义匹配查询

Term Query是不做分词，match Query是要做分词，这里做个对比，利于记忆

在这个请求中，query的值为我们搜索的关键词，会被分词，在这个列子中会被分为“是”、“一”两个字

operator：我们分词后出现了两个词条，只要有一个词条匹配上就命中，与之相应的还有and,表示两个或多个词条必须同时匹配上才能命中，在这里还有扩展，比如我们搜索的关键字分词后为三个字，是一个字匹配上就命中呢？还是两个字匹配上算命中呢？还是全部匹配词条匹配上才能算命中呢？ES提供了占比的方式来检索数据，见下：

minimum_should_match ：关键字检索分词时，匹配文档的关键字分词词条百分比指定

"是一个"这个词再被分词时，ik会把它分为四个词，分别为："是"、"一"、"一个"、"个"；

我们设的80%，表示的意思，一共4个词条，占比8成为 4 * 80% = 3.2 取整为3，表示命中的文档必须有三个词条匹配上

多个字段分词检索：multi Query

上面的Term Query 和match Query一次只能对一个关键词作分词检索，multi Query可以对多个关键词做分词检索

扩展玩法：提升权重boost

搜索关键词是"Spring开发",在我们检索该条数据的时候，一般希望的的是名字为"Spring开发",而不是描述中包含这个关键字，所以我们想提高这个关键字在搜索时，对于name字段做特殊照顾，这样就可以将name字段与Spring开发匹配上的文档得分提高，排在命中的前面