Elasticsearch的安装及常用操作

一、Elasticsearch的介绍

1、Elasticsearch索引

1. Elasticsearch是一个全文检索服务器，全文检索是一种非结构化数据的搜索方式。
   结构化数据：指具有固定长度的数据，如数据库中的字段。
   非结构化数据：指格式和长度不固定的数据。
   结构化数据一般存入数据库，使用sql语句即可快速查询。但由于非结构化数据量大且格式不固定，需要采用全文检索的方式进行搜索。全文检索通过建立倒排索引加快搜索效率。
2. 索引：将数据中的一部分信息提取出来，重新组织成一定的数据结构，可以根据该结构进行快速搜索，这样的结构称之为索引。索引分为正排索引和倒排索引。
   正排索引（正向索引）：将文档id建立为索引，通过id可以快速查找数据。如数据库的主键就是创建的正排索引。
   倒排索引（反向索引）：非结构化数据中往往会根据关键词查询数据。此时将数据中的关键词建立为索引，指向文档数据，这样的数据称为倒排索引。

2、Elasticsearch的介绍

1. Elasticsearch是基于Lucene开发的项目；本质是一个Java语言开发的web项目。 可以通过RESTful风格的接口访问该项目内部的Lucene，从而让全文搜索变得简单。ES内部包含了Lucene。
2. Elasticsearch自身带有分布式协调管理功能；solr利用zookeeper进行分布式管理。
   Elasticsearch仅支持json文件格式；solr支持很多格式的数据。
   Elasticsearch本身更注重于核心功能，高级功能多由第三方插件提供；solr官方提供的功能更多。
   solr在传统的搜索应用中表现好于Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时（即边添加边搜索）效率明显低于Elasticsearch。
   目前ES市场占有率越来越高，solr已经停止维护。
3. 文档(Document)：是可被查询的最小数据单元，一个文档就是一条数据。类似于关系型数据库中的记录的概念。
   类型(Type)：具有一组共同字段的文档定义成一个类型，类似于关系型数据库中的数据表的概念。
   索引(Index)：是多种类型文档的集合，类似于关系型数据库中库的概念。
   域(Field)：文档由多个域组成，类似于关系型数据库中的字段的概念。
   ES7.X之后删除了Type的概念，一个索引不会代表一个库，而是代表一张表。
   即原本对应表概念的Type没有了，使用Index代替对应表概念，同时删除了ES中相当于关系型数据库的库的概念。

二、Elasticsearch的安装

1、安装ES服务

1. 准备一个CentOS7系统的虚拟机，使用MobaX终端连接虚拟机。
2. 关闭防火墙：systemctl stop firewalld.service
   禁止防火墙自启动：systemctl disable firewalld.service
3. 配置最大可创建文件数大小
   1）打开系统文件：vim /etc/sysctl.conf
   2）添加一下配置：vm.max_map_count=655360，保存退出
   3）在命令行使配置生效：sysctl -p
4. 因为ES不能以root用户运行，需要创建一个非root用户es：useradd es
5. 在官网下载linux的Elasticsearch压缩包：https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.6.1-linux-x86_64.tar.gz
6. 通过mobax上传到目录/中，然后解压缩：tar -zxvf elasticsearch-8.6.1-linux-x86_64.tar.gz
7. 重命名ES文件：mv elasticsearch-8.6.1 elasticsearch
8. 将ES文件移动到目录/usr/local/中：mv elasticsearch /usr/local/
9. 让es用户取得该文件夹权限：chown -R es:es /usr/local/elasticsearch
10. 切换为es用户：su es
11. 找到/usr/local/elasticsearch/config/目录下面的elasticsearch.yml配置文件，把安全认证开关从原先的true都改成false，即可实现免密登录访问
12. 进入到目录/usr/local/elasticsearch/bin：cd /usr/local/elasticsearch/bin
13. 启动es服务：./elasticsearch
14. 新开一个窗口查询es服务是否启动成功：curl 127.0.0.1:9200，此时{}内有数据，即非Empty时证明启动成功

2、安装kibana

1. 在Elasticsearch官网下载linux版的kibana：https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-8.6.1-linux-x86_64.tar.gz
2. 在目录/中上传该压缩包，然后在目录/下解压缩到目录/usr/local/中：tar -zxvf kibana-8.6.1-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/
3. 修改配置文件
   1）进入到config目录下：cd /usr/local/kibana-8.6.1/config
   2）修改配置文件：vim kibana.yml
   3）添加kibana主机ip：server.host: "192.168.126.24"
   添加Elasticsearch路径：elasticsearch.hosts: ["http://127.0.0.1:9200"]
4. 给es用户设置kibana目录权限：chown -R es:es /usr/local/kibana-8.6.1/
5. 切换到es用户：su es
6. 进入到kibana的bin目录：cd /usr/local/kibana-8.6.1/bin/
7. 确保启动Elasticsearch后，再启动kibana：./kibana
8. 在浏览器中访问kibana：http://192.168.126.24:5601/
   如果google浏览器版本太低的话是访问不到这个页面的
9. 在kibana页面中选择Management，再选择Index Management，即可查看Elasticsearch索引信息
   

3、Docker安装ES

1. 安装docker：curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
   重复了2次命令，第一次显示获取密钥失败，第二次才安装成功
2. 启动docker ：systemctl start docker
3. 拉取ES镜像：docker pull elasticsearch:8.6.1
4. docker容器间建立通信：docker network create elastic
5. 创建ES容器：docker run --restart=always -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" --name='elasticsearch' --net elastic --cpuset-cpus="1" -m 1G -d elasticsearch:8.6.1
   参数：
   -p：第一个-p是外部访问时的端口号，第二个-p是ES集群内部通信的端口号
   -e：第一个-e是指ES是单节点的，第二个-e是指该ES在JAVA中占用的内存为固定内存512M
   –name：指该容量的名字
   –net：指使用的网关
   –cpuset-cpus：指使用多少个cpu
   -m：占用的内存
   -d：指被使用的镜像名字
6. 修改配置文件(设置免密码登录)
   1）将ES容器中的elasticsearch.yml拷贝到当前目录下：docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml .
   因为相对路径显示找不到文件，此时用的是绝对路径
   2）修改yml文件：vim elasticsearch.yml，将所有的true改为false即可
   3）将修改后的配置文件拷贝回容器中：docker cp elasticsearch.yml elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
   4）重启elasticsearch容器：docker restart elasticsearch

4、Docker安装Kibana

1. 拉取kibana镜像：docker pull kibana:8.6.1
2. 启动容器：docker run --name kibana --net elastic --link elasticsearch:elasticsearch -p 5601:5601 -d kibana:8.6.1
3. 在浏览器中访问kibana：192.168.126.24:5601

三、ES的常用操作

1、索引操作

Elasticsearch是使用RESTful风格的http请求访问操作的，请求参数和返回值都是json格式，可以使用kibana发送http请求操作ES。
1）选择Management下的DevTools，即可通过kibana来操作ES

2）在IndexManagement中查看索引

1. 创建索引，在kibana中输入下面内容并运行，即可创建student索引

   PUT /student
   {
     "mappings": {
       "properties": {
         "id": {
           "type": "integer"
         },
         "name": {
           "type": "text"
         },
         "age": {
           "type": "integer"
         }
       }
     }
   }
   
   

   即创建student索引并添加索引的结构

2. 删除索引，在kibana中输入下面内容并运行，即可删除student索引

   DELETE /student
   

2、文档操作

1. 新增或修改文档

   POST /student/_doc/1
   {
     "id":1,
     "name":"zzx",
     "age":10
     
   }
   

   此时文档id设置为1，如果不写id则自动生成文档id，id和已有id重复时修改文档

2. 根据文档id查询文档

   GET /student/_doc/1
   

3. 根据id删除文档

   DELETE /student/_doc/1
   

4. 根据id批量查询文档

   GET /student/_mget
   {
     "docs":[
       {"_id":1},
       {"_id":2}
       ]
   }
   

5. 查询所有文档

   GET /student/_search
   {
     "query":{
       "match_all":{}
     }
   }
   

6. 修改文档

   POST /student/_doc/1
   {
     "id": 3,
     "name": "zzx",
     "age": 10
   }
   
   

   Elasticsearch执行删除操作时，ES先标记文档为deleted状态，而不是直接物理删除。当ES存储空间不足或者工作空闲时，才会执行物理删除。
   Elasticsearch执行修改操作时，ES不会真的修改Document中的数据，而是标记ES中原有的文档为deleted状态，再创建一个新的文档来存储数据。

3、域的属性

3.1 index

只有域中的index的值为true时，才能根据该域的关键词查询文档。

1. 创建两个索引，其中一个索引的域中的index值为true，另一个为false。

   PUT /student1
   {
     "mappings": {
       "properties": {
         "name": {
           "type": "text",
           "index":true
         }
       }
     }
   }
   PUT /student2
   {
     "mappings": {
       "properties": {
         "name": {
           "type": "text",
           "index":false
         }
       }
     }
   }
   

2. 创建2个域的值相同的文档

   POST /student1/_doc/1
   {
     "name":"zzx 111"
   }
   POST /student2/_doc/1
   {
     "name":"zzx 111"
   }
   

3. 在这两个文档中，都按name域查找

   GET /student1/_search
   {
     "query":{
       "term":{
         "name": "zzx"
       }
     }
   }
   GET /student2/_search
   {
     "query":{
       "term":{
         "name": "zzx"
       }
     }
   }
   

   此时student1的name域的index为true，能找到，但是student2是false，直接报错。并且按域查找时，text类型是以空格符为分割符，即如果是zz的话，也是找不到。

3.2 type

1. 字符串类型：text
2. 整数类型：long，integer，short，byte
3. 浮点型：double,float
4. 日期类型：date
5. 布尔类型：boolean
6. 数组类型：array
7. 对象类型：object
8. 不分词的字符串：keyword
   1）创建一个student3

	PUT /student3
	{
	  "mappings": {
	    "properties": {
	      "name": {
	        "type": "keyword",
	        "index":true
	      }
	    }
	  }
	}

2）进行查询

	GET /student3/_search
	{
	  "query":{
	    "term":{
	      "name": "zzx"
	    }
	  }
	}
	

此时因为keyword类型是不分词的，所以找不到

3.3 store

域中store的值为true，则为单独存储，即该域能够单独查询。

1. 创建2个索引

   PUT /student1
   {
     "mappings": {
       "properties": {
         "age": {
           "type":"integer"
         },
         "name": {
           "type": "text",
           "index":true,
           "store": true
         }
       }
     }
   }
   PUT /student2
   {
     "mappings": {
       "properties": {
         "age": {
           "type":"integer"
         },
         "name": {
           "type": "text",
           "index":true,
           "store": false
         }
       }
     }
   }
   

2. 给俩个索引赋值

   POST /student1/_doc/1
   {
     "age":11,
     "name":"zzx 111"
   }
   POST /student2/_doc/1
   {
     "age":11,
     "name":"zzx 111"
   }
   

3. 分别按域单独查找

   GET /student1/_search
   {
     "stored_fields":["name"]
   }
   GET /student2/_search
   {
     "stored_fields":["name"]
   }
   

   其中student1的store值为true，student2为false，索引student1单独查找时能找到域值，而索引student2单独查找时没有找到域值。

总结

1. Elasticsearch是一个全文检索服务器，全文检索是一种非结构化数据的搜索方式。
   全文检索通过建立倒排索引加快搜索效率。
   docker安装ES及Kibana，拉取ES镜像后，创建ES通信用的网关，创建ES容器，将配置文件修改为免密码登录即可；拉取Kibana镜像后，创建Kibana容器后即可通过Kibana访问ES服务。
   在使用docker的cp指令时，遇到一个问题，就是不能通过相对路径找到文件，而是用绝对路径才能找到文件。
2. ES在执行删除和修改操作时，不会马上删除，而是先标记为deleted状态，在内存不足或工作空闲时，才会执行物理删除操作。
3. index为true时，在查询文档时，可以根据域值查找文档。
   store为true时，将该域进行单独存储，可以按域名单独查询到。