【原创】elasticsearch入门

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【原创】elasticsearch入门

【原创】elasticsearch入门

示例

示例一:

示例二:

示例三:






示例四:


ES介绍

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。

安装过程

wget .4.  
tar -xvzf elasticsearch-6.4.  
cd elasticsearch-6.4.0/bin
./elasticsearch -d

修改配置文件

# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
#
# Use a descriptive name for your cluster:
#
cluster.name: my-application
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
#
# Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6):
#
network.host: 192.168.141.129
#
# Set a custom port for HTTP:
#
http.port: 9200
#
# For more information, consult the network module documentation.
#

再次启动报错:

[2018-09-13T09:29:43,060][INFO ][o.e.b.BootstrapChecks    ] [7hyiUY2] bound or publishing to a non-loopback address, enforcing bootstrap checks
ERROR: [2] bootstrap checks failed
[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
[2]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

解决方案:

vi /etc/f # 添加两行行配置,并重连SSH
elasticsearch soft nofile 65536
elasticsearch hard nofile 65537vi /f # 添加一行配置
vm.max_map_count=262144
sysctl -p

页面访问

地址:
192.168.141.129:9200/?pretty
显示:

ES架构

基础概念

.html

  • 接近实时(NRT)
    Elasticsearch 是一个接近实时的搜索平台。这意味着,从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个很小的延迟(通常是 1 秒)
  • 集群(Cluster)
    代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
  • 节点(Node)
    节点是一个单独运行的elasticsearch实例,它属于一个集群。默认情况下,elasticsearch中的每个节点都加入名为“elasticsearch”的集群。每个节点都可以在elasticsearch中使用自己的l,它们可以对内存和资源分配有不同的设置。
  • 数据节点(Data Node)
    数据节点索引文档并对索引文档执行搜索。建议添加更多的数据节点,以提高性能或扩展集群。通过在elasticsearch中设置这些属性,可以使节点成为一个数据节点。l配置
  • 管理节点(Master Node)
    主节点负责集群的管理。对于大型集群,建议有三个专用的主节点(一个主节点和两个备份节点),它们只作为主节点,不存储索引或执行搜索。在l配置声明节点为主节点:
  • 路由节点亦称负载均衡节点(Routing Node or load balancer node)
    这些节点不扮演主或数据节点的角色,但只需执行负载平衡,或为搜索请求路由,或将文档编入适当的节点。这对于高容量搜索或索引操作非常有用。
  • 索引(Index)
    Elasticsearch索引是一组具有共同特征的文档集合。每个索引(index)包含多个类型(type),这些类型依次包含多个文档(document),每个文档包含多个字段(Fields)。在Elasticsearch中索引由多个JSON文档组成。在Elasticsearch集群中可以有多个索引。
  • 类型(Type)[Deprecated]
    类型用于在索引中提供一个逻辑分区。它基本上表示一类类似类型的文档。一个索引可以有多个类型,我们可以根据上下文来解除它们。
  • 文档(Document)。
    Elasticsearch文档是一个存储在索引中的JSON文档。每个文档都有一个类型和对应的ID,这是惟一的。
  • 映射(Mapping)
    映射用于映射文档的每个field及其对应的数据类型,例如字符串、整数、浮点数、双精度数、日期等等。在索引创建过程中,elasticsearch会自动创建一个针对fields的映射,并且根据特定的需求类型,可以很容易地查询或修改这些映射。
  • 分片(Shard)
    代表索引分片,es可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个,分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定,并且索引创建后不能更改。
  • 副本(Replica)
    代表索引副本,es可以设置多个索引的副本,副本的作用一是提高系统的容错性,当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率,es会自动对搜索请求进行负载均衡。
  • river
    代表es的一个数据源,也是其它存储方式(如:数据库)同步数据到es的一个方法。它是以插件方式存在的一个es服务,通过读取river中的数据并把它索引到es中,官方的river有couchDB的,RabbitMQ的,Twitter的,Wikipedia的。
  • gateway
    代表es索引快照的存储方式,es默认是先把索引存放到内存中,当内存满了时再持久化到本地硬盘。gateway对索引快照进行存储,当这个es集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引备份数据。es支持多种类型的gateway,有本地文件系统(默认),分布式文件系统,Hadoop的HDFS和amazon的s3云存储服务。
GET /_cat命令解释
/_cluster/stats查看集群统计信息
/_cat/allocation
/_cat/shards
/_cat/shards/{index}
/_cat/master
/_cat/nodes查看集群的节点列表
/_cat/tasks
/_cat/indices查看所有索引
/_cat/indices/{index}查看指定索引
/_cat/segments
/_cat/segments/{index}
/_cat/count
/_cat/count/{index}
/_cat/recovery
/_cat/recovery/{index}
/_cat/health查看集群的健康状况
/_cat/pending_tasks
/_cat/aliases
/_cat/aliases/{alias}
/_cat/thread_pool
/_cat/thread_pool/{thread_pools}
/_cat/plugins
/_cat/fielddata
/_cat/fielddata/{fields}
/_cat/nodeattrs
/_cat/repositories
/_cat/snapshots/{repository}
/_cat/templates
/_stats查看所有的索引状态

  • v是用来要求在结果中返回表头
  • pretty 格式化json
  • help 帮助

状态值说明

  • Green - everything is good (cluster is fully functional),即最佳状态
  • Yellow - all data is available but some replicas are not yet allocated (cluster is fully functional),即数据和集群可用,但是集群的备份有的是坏的
  • Red - some data is not available for whatever reason (cluster is partially functional),即数据和集群都不可用

索引管理

创建索引

直接创建

PUT twitter

settings

PUT twitter
{"settings" : {"index" : {"number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 2 }}
}

mappings

PUT twitter
{"settings" : {"index" : {"number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 2 }},"mappings" : {"_doc" : {"properties" : {"field1" : { "type" : "text" }}}}
}
查看索引
GET /twitter/
GET /twitter/_search
删除索引
DELETE /twitter

映射管理

Core Datatypes     核心类型
stringtext and keyword 
Numeric datatypeslong, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float 
Date datatypedate 
Boolean datatypeboolean 
Binary datatypebinary 
Range datatypes     范围integer_range, float_range, long_range, double_range, date_rangeComplex datatypes 复合类型
Array datatype数组就是多值,不需要专门的类型
Object datatypeobject :表示值为一个JSON 对象 
Nested datatypenested:for arrays of JSON objects(表示值为JSON对象数组 )Geo datatypes  地理数据类型
Geo-point datatypegeo_point: for lat/lon points  (经纬坐标点)
Geo-Shape datatypegeo_shape: for complex shapes like polygons (形状表示)Specialised datatypes 特别的类型
IP datatypeip: for IPv4 and IPv6 addresses 
Completion datatypecompletion: to provide auto-complete suggestions 
Token count datatypetoken_count: to count the number of tokens in a string 
mapper-murmur3murmur3: to compute hashes of values at index-time and store them in the index 
Percolator typeAccepts queries from the query-dsl 
join datatypeDefines parent/child relation for documents within the same index

文档管理

新建
指定id
PUT twitter/_doc/1
{"id": 1,"user" : "kimchy","post_date" : "2009-11-15T14:12:12","message" : "trying out Elasticsearch"
}自动生成id
POST twitter/_doc/
{"id": 1,"user" : "kimchy","post_date" : "2009-11-15T14:12:12","message" : "trying out Elasticsearch"
}
查看
HEAD twitter/_doc/11
GET twitter/_doc/1
更新
PUT twitter/_doc/1
{"id": 1,"user" : "kimchy","post_date" : "2009-11-15T14:12:12","message" : "trying out Elasticsearch"
}
删除
DELETE twitter/_doc/1

批处理

POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_type" : "_doc", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }index 无论是否存在,都会成功
create 存在会提示
update 不存在会提示
delete 不存在会提示

结构化搜索

精确值查找term
POST /my_store/_doc/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "price" : 10, "productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "price" : 20, "productID" : "KDKE-B-9947-#kL5" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "price" : 30, "productID" : "JODL-X-1937-#pV7" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "price" : 30, "productID" : "QQPX-R-3956-#aD8" }

一个字段查询

GET my_store/_doc/_search
{"query": {"term": {"price": "30"}}
}
组合过滤
GET my_store/_doc/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"term": {"price": 20}},{"term": {"productID": "XHDK-A-1293-#fJ3"}}],"must_not": {"term": {"price": 30}}}}
}PUT my_store
{"mappings" : {"_doc" : {"properties" : {"productID" : {"type" : "keyword"}}}}
}GET /my_store/_analyze
{"field": "productID","text": "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
高亮
GET my_store/_doc/_search
{"query": {"match": {"productID": "b"}},"highlight": {"pre_tags" : ["<span class='hlt'>"],"post_tags" : ["</span>"],"title": {},"content": {}}}
}

全文搜索

POST /my_index/my_type/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "title": "The quick brown fox" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "title": "The quick brown fox jumps over the quick dog" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "title": "Brown fox brown dog" }
匹配查询
GET /my_index/my_type/_search
{"query": {"match": {"title": "QUICK!"}}
}GET /my_index/_analyze
{"field": "title","text": "QUICK!"
}
组合查询
GET /my_index/my_type/_search
{"query": {"bool": {"must":     { "match": { "title": "quick" }},"must_not": { "match": { "title": "lazy"  }},"should": [{ "match": { "title": "brown" }},{ "match": { "title": "dog"   }}]}}
}

分词

  • character filter :字符过滤器,对文本进行字符过滤处理,如处理文本中的html标签字符。处理完后再交给tokenizer进行分词。一个analyzer中可包含0个或多个字符过滤器,多个按配置顺序依次进行处理。
  • tokenizer:分词器,对文本进行分词。一个analyzer必需且只可包含一个tokenizer。
  • token filter:词项过滤器,对tokenizer分出的词进行过滤处理。如转小写、停用词处理、同义词处理。一个analyzer可包含0个或多个词项过滤器,按配置顺序进行过滤。
测试分词器
POST _analyze
{"tokenizer": "standard","char_filter":  [ "html_strip" ],"filter":  [ "lowercase", "asciifolding" ],"text":      "Is this déja vu?"
}POST _analyze
{"analyzer": "ik_smart","text": "微知"
}
内置的分析器
  • Standard Analyzer
  • Simple Analyzer
  • Whitespace Analyzer
  • Stop Analyzer
  • Keyword Analyzer
  • Pattern Analyzer
  • Language Analyzers
  • Fingerprint Analyzer
  • Custom analyzers
内建的character filter
  • HTML Strip Character Filter
      html_strip :过滤html标签,解码HTML entities like &.
  • Mapping Character Filter
      mapping :用指定的字符串替换文本中的某字符串。
  • Pattern Replace Character Filter
      pattern_replace :进行正则表达式替换。
内建的Tokenizer
  • Standard Tokenizer
  • Letter Tokenizer
  • Lowercase Tokenizer
  • Whitespace Tokenizer
  • UAX URL Email Tokenizer
  • Classic Tokenizer
  • Thai Tokenizer
  • NGram Tokenizer
  • Edge NGram Tokenizer
  • Keyword Tokenizer
  • Pattern Tokenizer
  • Simple Pattern Tokenizer
  • Simple Pattern Split Tokenizer
  • Path Hierarchy Tokenizer

示例

PUT customer
{"mappings": {"_doc": {"properties": {"customerName": {"type": "text","analyzer": "ik_smart","search_analyzer": "ik_smart"},"companyId": {"type": "text"}}}}
}POST /customer/_doc/_bulk
{ "index": { "_id": 1 }}
{ "companyId": "55", "customerName": "微知(上海)服务外包有限公司" }
{ "index": { "_id": 2 }}
{ "companyId": "55", "customerName": "上海微盟" }
{ "index": { "_id": 3 }}
{ "companyId": "55", "customerName": "上海知道广告有限公司" }
{ "index": { "_id": 4 }}
{ "companyId": "55", "customerName": "微鲸科技有限公司" }
{ "index": { "_id": 5}}
{ "companyId": "55", "customerName": "北京微尘大业电子商务" }
{ "index": { "_id": 6}}
{ "companyId": "55", "customerName": "福建微冲企业咨询有限公司" }
{ "index": { "_id": 7}}
{ "companyId": "55", "customerName": "上海知盛企业管理咨询有限公司" }GET /customer/_doc/_search
{"query": {"match": {"customerName": "知道"}}
}GET /customer/_doc/_search
{"query": {"match": {"customerName": "微知"}}
}

更多学习资料

  • .html
  • 官方的reference:.html
标题链接
elasticsearch系列一:elasticsearch(ES简介、安装&配置、集成Ikanalyzer).html
elasticsearch系列二:索引详解(快速入门、索引管理、映射详解、索引别名).html
elasticsearch系列三:索引详解(分词器、文档管理、路由详解(集群)).html
elasticsearch系列四:搜索详解(搜索API、Query DSL).html
elasticsearch系列五:搜索详解(查询建议介绍、Suggester 介绍).html
elasticsearch系列六:聚合分析(聚合分析简介、指标聚合、桶聚合).html
elasticsearch系列七:ES Java客户端-Elasticsearch Java client.html
elasticsearch系列八:ES 集群管理(集群规划、集群搭建、集群管理).html
作者: Candyメ奶糖 出处: /

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标签:入门   elasticsearch
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