Docker + ElasticSearch + Node.js
最近有空就想研究下ElasticSearch。
此篇文章用来记录研究过程。备注：需要有一定的docker基础，ElasticSearch的基本概念
Docker安装ElasticSearch
首先，就是安装ElasticSearch。 因为有了docker，所以就不用按部就班的安装，直接通过下载ElasticSearch的镜像源就搞定。
理想是美好的，现实是残酷的。因为从国外拉取镜像太慢，我选择了国内的时速云。结果搜索ElasticSearch排名第一的镜像把我坑惨了，死活连不上。
只能慢慢找对应官网的镜像，我只是想吐槽下国内...国内...
1.下载镜像
docker pull index.tenxcloud.com/docker_library/elasticsearch:1.6
2. 开启镜像并映射端口9200(ElasticSearch的默认端口为9200)
docker run -p 9200:9200 -d index.tenxcloud.com/docker_library/elasticsearch:1.6
备注：如果是mac的话，还需要多在此之前多做一个端口映射的动作，具体可参照http://unmi.cc/mac-os-x-experience-docker/中的端口映射，
里面的流程图也说明了为何mac需要再多做一步。
3.测试是否安装成功，并且能够连通
curl 127.0.0.1:9200
这时候，会看到正常返回:
{ "status" : 200, "name" : "James \"Jimmy\" Marks", "cluster_name" : "elasticsearch", "version" : { "number" : "1.6.2", "build_hash" : "622039121e53e5f520b5ff8720fdbd3d0cb5326b", "build_timestamp" : "2015-07-29T09:24:47Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "4.10.4" }, "tagline" : "You Know, for Search" }
Elasticsearch
与Elasticsearch交互
任何其他语言都可以使用你喜欢的网页客户端可以访问的RESTful API通过9200端口和 Elasticsearch通信。实际上，你甚至可以从命令行通过curl命令(当然你要去了解一下curl命令)和Elasticsearch通信。
curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty'
-d '
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
'
说明：
-XGET适当的HTTP方法或者动作 ： GET、POST、PUT、HEAD或者DELETE；
http:.........:9200表示集群任意节点的协议、主机名和端口；
_count表示请求的路径；
pretty任意可选的查询字符串参数，比如pretty将会漂亮的打印JSON格式的响应使它更容易阅读；
-d表示 HTTP POST方式传输数据；
{}中的部分表示JSON格式的请求包体(我们后面会常用这种形式);
query表示JSON格式的请求包体中的查询关键字；
match_all表示JSON格式的请求包体中的要查询的字段。Elasticsearch返回一个像 200 OK 的状态码和一个JSON格式的响应(HEAD请求除外)。 上面的curl请求将返回一个如下的JSON格式的响应：
{ "count" : 0, "_shards" : { "total" : 5, "successful" : 5, "failed" : 0 } }
建立索引
Elasticsearch中建立一个索引来存储数据。比如我创建的索引是article。
curl -XPUT 'http://localhost:9200/article/'
返回结果为:
{"acknowledged":true}
建立mapping
我们已经建立索引名为article的索引，我们在这将对article中的内容进行约束，进行验证。从而在存取数据时按照我们预定的规则进行存储。也就是我们在这里要建立article的mapping。下面代码是建立索引为article，索引类型为detail的mapping
curl -XPUT 'http://localhost:9200/article/_mapping/detail' -d '
{
"detail" : {
"dynamic" : true,
"properties" : {
"title" : { "type" : "string" },
"url" : { "type" : "string" },
"content" : { "type" : "string" }
}
}
}
'
返回结果为:
{"acknowledged":true}
数据保存
curl -XPOST 'http://localhost:9200/article/detail' -d '{
"title":"hello world!",
"url": "http://xxxx.com",
"content":"this is a test"
}'
返回结果:
{"_index":"article","_type":"detail","_id":"AVYrA6DFR3LFkvR34Ega","_version":1,"created":true}
ES数据检索
curl -XGET 'http://localhost:9200/article/detail/_search' -d '
{
"query":
{
"match":
{"content":"test"}
}
}'
返回结果:
{"took":7,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":1,"max_score":0.15342641,"hits":[{"_index":"article","_type":"detail","_id":"AVYrA6DFR3LFkvR34Ega","_score":0.15342641,"_source":{
"title":"hello world!",
"url": "http://xxxx.com",
"content":"this is a test"
}}]}}
Node.js
node.js也有相关的elasticsearch包。
首先安装下:
npm install elasticsearch
初始化:
var elasticsearch = require('elasticsearch'); var client = new elasticsearch.Client({ host: 'localhost:9200', log: 'trace' });
试试下，我们通过node查找刚刚插入的数据
client.search({ index: 'article', type: 'detail', body: { query: { match: { content: 'test' } } } }).then(function (resp) { var hits = resp.hits.hits; }, function (err) { console.trace(err.message); });
看下日志，哦啦！
暂时就研究了那么多，更加深入的待续......
