Elasticsearch系列之-windows安装和基础操作

ElasticSearch安装

安装JDK环境

因为ElasticSearch是用Java语言编写的，所以必须安装JDK的环境，并且是JDK 1.8以上

官网：https://www.oracle.com/hk/java/technologies/downloads/

下载完后，配置环境变量

JAVA_HOME：jdk下载路径

ES官网下载最新版本

https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

高版本自带了jdk

解压运行

下载的压缩包直接解压即可，bin目录下有elasticsearch，启动即可(可能过程会有点慢)
# Elasticsearch 可以作为一个守护进程在后台运行，在后面添加参数 -d 。

# 如果运行有这个报错：received plaintext http traffic on an https channel, closing connection Netty4HttpChannel，需要改一下配置
config/elasticsearch.yml
以下两处改为false即可

报错解决

启动成功截图

测试启动

# http://localhost:9200/
# 返回如下值，表示启动成功
{
    "name": "HKWJSXL",
    "cluster_name": "elasticsearch",
    "cluster_uuid": "06EJyU5IR-SxulY4QHiiug",
    "version": {
    "number": "8.6.2",
    "build_flavor": "default",
    "build_type": "zip",
    "build_hash": "2d58d0f136141f03239816a4e360a8d17b6d8f29",
    "build_date": "2023-02-13T09:35:20.314882762Z",
    "build_snapshot": false,
    "lucene_version": "9.4.2",
    "minimum_wire_compatibility_version": "7.17.0",
    "minimum_index_compatibility_version": "7.0.0"
},
	"tagline": "You Know, for Search"
}

插件安装

elasticsearch的插件安装方式还是很方便易用的。它包含了命令行，url，离线安装三种方式。

核心插件随便选择一种方式安装均可，第三方插件建议使用离线安装方式

第一种：命令行

bin/elasticsearch-plugin install [plugin_name]

第二种：url安装

bin/elasticsearch-plugin install [url]
# bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.17.6/elasticsearch-analysis-ik-7.17.6.zip

第三种：离线安装

# https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.17.6/elasticsearch-analysis-ik-7.17.6.zip
# 点击下载离线包
# 将离线包解压到ElasticSearch 安装目录下的 plugins 目录下
# 重启es。新装插件必须要重启es

注意：插件的版本要与 ElasticSearch 版本要一致

插件安装：中文分词器

elasticsearch提供了几个内置的分词器：standard analyzer(标准分词器)、simple analyzer(简单分词器)、whitespace analyzer（空格分词器）、language analyzer（语言分词器）

而如果我们不指定分词器类型的话，elasticsearch默认是使用标准分词器的

我们需要下载中文分词插件，来实现中文分词

地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

# 下载分词插件
elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.17.6/elasticsearch-analysis-ik-7.17.6.zip
# 要跟es版本一致，不一致ik要下载近似版本，在plugin-descriptor.properties文件中最后一行改为对应的es版本，比如elasticsearch.version=7.17.9

kibana安装

Kibana是一款开源的数据分析和可视化平台，Kibana一定要跟es版本对应

下载

官网下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#kibana

跟ES一样的操作，下载解压即用

配置

# 修改kibana配置，直接在最后追加
/config/kibana.yml

# kibana监听的端口和地址
server.port: 5601
server.host: "127.0.0.1"
server.name: root
# 连接哪个es
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200/"]
# 中文显示
i18n.locale: "zh-CN"

运行

直接运行bin下的kibana
浏览器打开：http://localhost:9100/，kibana运行后需要一分钟只有时间才能打开页面

出现以下页面，可能是插件的原因，开个无痕窗口就行。（我这里是一个管理音量的插件引起的）

elasticsearch-head安装

elasticsearch-head是elasticsearch的一款可视化工具(第三方开发)，依赖于node.js ，所以需要先安装node.js

安装nodejs

nodejs官网下载：https://nodejs.org/en/download/

node -v
# 显示版本号即安装成功

配置阿里源

# 切换阿里源
npm config set registry https://registry.npm.taobao.org/
# 查看是否成功
npm config get registry
# 或者
npm get registry

安装cnpm

# npm是国外的服务器，cnpm是淘宝的，速度会快点
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
# 查看是否安装成功
cnpm -v
# 成功后可以使用cnpm代替npm命令

安装grunt

head插件需要通过grunt启动

cnpm install -g grunt-cli，-g表示全局安装

grunt -version查看版本

下载head

下载前可以前解决掉跨域问题

# 修改 Elasticsearch 安装目录中config 文件夹下 elasticsearch.yml 文件，加入下面两行：（：后必须空格，不然启动闪退）
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

重启es

github下载地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

# 解压后切换到目录下
cd elasticsearch-head
# 通过npm安装依赖
cnpm install
# 启动
cnpm run start
# 在浏览器里打开
http://localhost:9100/

倒排索引

倒排索引：对文章进行分词，对每个词建立索引，这样建会出现索引爆炸，解决方法：索引跟标题建关系，标题再跟文章建索。

索引操作

官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/indices.html

增删改查

# 新建索引
'''
number_of_shards
每个索引的主分片数，默认值是 5 。这个配置在索引创建后不能修改。
number_of_replicas
每个主分片的副本数，默认值是 1 。对于活动的索引库，这个配置可以随时修改。
'''
PUT t1
{
  "settings": {
    "index":{
      "number_of_shards":5,
      "number_of_replicas":1
    }
  }
}

# 查看索引
# 获取test1索引的配置信息
GET t1/_settings
# 获取所有索引的配置信息
GET _all/_settings
# 同上
GET _settings
# 获取多个索引的配置信息
GET t1,t2/_settings

# 修改索引（一般不太用，只能用来修改副本数量）
PUT t1/_settings
{
  "number_of_replicas": 2
}
# 如遇到报错：cluster_block_exception，因为
# 这是由于ES新节点的数据目录data存储空间不足，导致从master主节点接收同步数据的时候失败，此时ES集群为了保护数据，会自动把索引分片index置为只读read-only
PUT  _all/_settings
{
"index": {
  "blocks": {
    "read_only_allow_delete": false
    }
  }
}

# 删除索引
DELETE t1

映射管理(类型)（表）

#1  在Elasticsearch 6.0.0或更高版本中创建的索引只包含一个mapping type。 在5.x中使用multiple mapping types创建的索引将继续像以前一样在Elasticsearch 6.x中运行。 Mapping types将在Elasticsearch 7.0.0中完全删除

##索引如果不创建，只有插入文档，会自动创建

# 创建映射（类型，表）
PUT books
{
  "mappings": {
    "properties":{
      "title":{
        "type":"text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      },
      "price":{
        "type":"integer"
      },
      "addr":{
        "type":"keyword"
      },
      "company":{
        "properties":{
          "name":{"type":"text"},
          "company_addr":{"type":"text"},
          "employee_count":{"type":"integer"}
        }
      },
      "publish_date":{"type":"date","format":"yyy-MM-dd"}

    }

  }
}

###查看映射
GET lqz/_mapping
GET _all/_mapping

# 特殊说明索引映射都不存在，也可以插入文档
PUT lqz1/_doc/1
{
  "title":"白雪公主和十个小矮人",
  "price":"99",
  "addr":"黑暗森里",
  "publish_date":"2018-05-19",
  "name":"lqz"
}
# 查看索引
GET lqz/_settings
#查看映射
GET lqz/_mapping

文档操作

文档基本增删查改

"""插入文档"""
PUT books/_doc/1
{
  "title":"大头儿子小偷爸爸",
  "price":100,
  "addr":"北京天安门",
  "company":{
    "name":"我爱北京天安门",
    "company_addr":"我的家在东北松花江傻姑娘",
    "employee_count":10
  },
  "publish_date":"2023-08-19"
}
PUT books/_doc/2
{
  "title":"白雪公主和十个小矮人",
  "price":"99",
  "addr":"黑暗森里",
  "publish_date":"2022-05-19"
}
PUT books/_doc/3
{
  "title":"白雪公主和十个小矮人",
  "price":"99",
  "addr":"黑暗森里",
  "publish_date":"2020-05-19",
  "name":"hkw"
}

"""查询文档"""
# 查询id为1的文档
GET books/_doc/1
# 只要title字段
GET books/_doc/1?_source=title
# 只要title和price字段
GET books/_doc/1?_source=title,price
# 要全部字段
GET books/_doc/1?_source
# 查询name字段是hkw的所有人
GET books/_doc/_search?q=name:hkw
# 结构化查询
GET books/_doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "hkw"
    }
  }
}

"""修改文档两种方式"""
# 第一种（会覆盖原来的）
PUT books/_doc/1
{
  "name":"顾老二",
  "age":30,
  "from": "gu",
  "desc": "皮肤黑、武器长、性格直",
  "tags": ["黑", "长", "直"]
}
# 第二种（局部修改，不会覆盖没有修改的）
POST books/_update/1
{
  "doc": {
    "desc": "皮肤很safasdfsda黄，武器很长，性格很直",
    "tags": ["很黄","很长", "很直"]
  }
}

"""删除文档"""
DELETE books/_doc/1

批量操作之_mget

# 批量查询
# 批量获取t1索引_doc类型下id为1的数据 和 t2索引_doc类型下id为1的数据
GET _mget
{
  "docs":[
    {
      "_index":"t1",
      "_type":"_doc",
      "_id":1
    },
    {
      "_index":"t2",
      "_type":"_doc",
      "_id":1
    }
    ]
}

# 批量获取t1索引下id为1和2的数据
GET t1/_mget
{
  "docs":[
    {
      "_id":2
    },
    {
      "_id":1
    }
    ]
}
# 同上
GET t1/_mget
{
  "ids":[1,2]
}

批量操作之bulk

PUT t1/_doc/2/_create
{
  "field1" : "value22"
}
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

模糊查询

match_all:查询所有
match_phrase：短语查询

GET t1/doc/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": {
        "query": "中国世界",
        "slop": 2  # 中国和世界之间最多间隔2个字符
      }
    }
  }
}