本文使用版本基于elasticsearch-6.4.0

1、什么是ES?

官网: https://www.elastic.co/products/elasticsearch

中文官网:https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

ES是一个全文检索引擎,提到全文检索,就要说一下以下几个概念:

搜索:寻找想要的信息,根据关键字找到想要的信息。

倒排索引:反向索引,提取关键字建立索引,不需要全部遍历,提高效率,减少扫描次数。

lucene,就是一个jar包 里面有倒排索引和一些算法 可以基于lucene api进行全文检索的开发,api复杂。

了解全文检索,可以关注这篇文章什么是全文检索

ES也就是Elasticsearch又是什么呢?

封装lucene 提供企业级服务;

基于Apache lucene构建得开源搜索引擎;

java编写 简单易用得RESTFul API;

横向扩展 支持PB级的结构化或非结构化数据处理;

ES的功能:

1)分布式的搜索引擎和数据分析引擎。

2)全文检索,结构化检索,数据分析。

3)对海量数据进行近实时的处理。

应用场景:

海量数据的分析引擎;站内搜索引擎;数据仓库。

国外:维基百科,Stack Overflow,GitHub

国内:站内搜索(电商,招聘,门户,等等),IT系统搜索(OA,CRM,ERP,等等),数据分析(ES热门的一个使用场景)

2、主要概念

索引index

逻辑存储 相当于关系型数据库的表

每个索引有一或多个分片(shard) 每个分片有多个副本(replica)

分片shard

单台机器无法存储大量数据,es可以将一个索引中的数据切分为多个shard,分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展,存储更多数据,让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行,提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。

副本replica

任何一个服务器随时可能故障或宕机,此时shard可能就会丢失,因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务,保证数据不丢失,多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。

文档document

es中的最小数据单元,一个document可以是一条客户数据,一条商品分类数据,一条订单数据,通常用JSON数据结构表示,每个index下的type中,都可以去存储多个document。一个document里面有多个field,每个field就是一个数据字段。

面向文档存储

(1)应用系统的数据结构都是面向对象的,复杂的

(2)对象数据存储到数据库中,只能拆解开来,变为扁平的多张表,每次查询的时候还得还原回对象格式,相当麻烦

(3)ES是面向文档的,文档中存储的数据结构,与面向对象的数据结构是一样的,基于这种文档数据结构,es可以提供复杂的索引,全文检索,分析聚合等功能

(4)es的document用json数据格式来表达

映射mapping

文档中的每个字段根据不同类型做相应分析。

ES核心概念 vs. 数据库核心概念

索引(indices)-------------Table 数据表

文档(Document)--------Row 行

字段(Field)-------Columns 列

3、安装部署

安装JDK,至少1.8.0_73以上版本

win下部署ES

下载win版本

解压 放在d盘

同步命令行启动

C:\Users\JN>d:

D:>cd

D:\elasticsearch-6.4.0>cd bin

D:\elasticsearch-6.4.0\bin>elasticsearch.bat

kibana也是

C:\Users\JN>d:

D:>cd kibana-6.4.0-windows-x86_64

D:\kibana-6.4.0-windows-x86_64>cd bin

D:\kibana-6.4.0-windows-x86_64\bin>kibana.bat

部署成功: 可以通过localhost:9200访问es

localhost:5601访问kibana

linux下部署ES

下载linux版本ES

 curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.4.0.tar.gz

新建 切换用户

useradd es
passwd es
su es

解压

tar -zxvf elasticsearch-6.4.0.tar.gz

修改配置

cd conf
vim elasticsearch.yml es配置:集群 日志位置 数据位置 访问限制等等
vim jvm.options jvm配置

启动

./bin/elasticsearch

9300:集群节点间通讯接口

9200:客户端访问接口

访问9200可以看见数据返回

curl localhost:9200

4、简单Restful Api操作

网页访问kibana

localhost:5601 选择 Dev Tools

基本操作

集群健康 GET /_cat/health

1556162587 11:23:07 elasticsearch green 1 1 1 1 0 0 0 0 - 100.0%

查看索引 GET /_cat/indices?v

green open .kibana NHt9dbSkRWaom_Df6cyi6w 1 0 1 0 4kb 4kb

创建索引 PUT /test_index?pretty

删除索引 DELETE /test_index?pretty

CRUD操作

PUT /index/type/id

{

​ ”json数据“

}

例子:

PUT /blog01/article/1
{
"id": "1",
"title": "elasticsearch"
"desc":"elasticsearch"
} PUT /blog01/article/2
{
"id": "2,
"title": "kibana "
"desc":"kibana "
}

es会自动建立index和type,不需要提前创建,而且es会默认对document的每个field都建立倒排索引,让其可以被搜索。

查询 GET /blog01/article/1

修改

(替换方式) 替换必须带所有信息
PUT /blog01/article/1
{
"id": "1",
"title": "elasticsearch"
"desc":"elasticsearch_new"
}
(更新方式)
POST /blog01/article/2/_update
{
"doc": {
"desc":"elasticsearch_new"
}
}

删除 DELETE /blog01/article/1

简单搜索

query string search

search参数http附带

took:整个搜索请求花费了多少毫秒

timed_out:是否超时

_shards:切片

hits.total:本次搜索,返回了几条结果

hits.max_score:本次搜索的所有结果中,最大的相关度分数是多少,每一条document对于search的相关度,越相关,_score分数越大,排位越靠前

GET /blog01/article/_search?q=desc:kibana
{
"took": 4,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 0.2876821,
"hits": [
{
"_index": "blog01",
"_type": "article",
"_id": "2",
"_score": 0.2876821,
"_source": {
"id": "2",
"title": "kibana ",
"desc": "kibana "
}
}
]
}
}

query DSL

Domain Specified Language

带json请求体查询

GET /blog01/article/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}

query filter

bool可以封装多个条件 “must”必须匹配 “filter”过滤

GET /blog01/article/_search
{
"query" : {
"bool" : {
"must" : {
"match" :{
"desc" : "kibana"
}
}
}
}
}

全文检索 full text search

会根据两个词 去倒排索引查找 匹配上任意一个就会返回 匹配度最高的文档排在前面

GET /blog01/article/_search
{
"query" : {
"match" :{
"desc" : "kibana test"
}
}
}

短语搜索 phrase search

两个词必须都包含

GET /blog01/article/_search
{
"query" : {
"match_phrase" :{
"desc" : "kibana test"
}
}
}

高亮结果 highlight search

GET /blog01/article/_search
{
"query" : {
"match" :{
"desc" : "kibana"
} },
"highlight":{
"fields":{
"desc" :{}
}
}
}

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