好玩的ES---第一篇之安装和基本CRUD

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全文检索

全文检索是计算机程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。

索: 建立索引 文本---->切分 —> 词 文章出现过 出现多少次

检索: 查询 关键词—> 索引中–> 符合条件文章 相关度排序

全文检索(Full-Text Retrieval)以文本作为检索对象，找出含有指定词汇的文本。全面、准确和快速是衡量全文检索系统的关键指标。

  • 只处理文本、不处理语义
  • 搜索时英文不区分大小写
  • 结果列表有相关度排序

简介

什么是ElasticSearch

​ ElasticSearch 简称 ES ，是基于Apache Lucene构建的开源搜索引擎，是当前最流行的企业级搜索引擎。Lucene本身就可以被认为迄今为止性能最好的一款开源搜索引擎工具包，但是lucene的API相对复杂，需要深厚的搜索理论。很难集成到实际的应用中去。ES是采用java语言编写，提供了简单易用的RestFul API，开发者可以使用其简单的RestFul API，开发相关的搜索功能，从而避免lucene的复杂性。

ElasticSearch诞生

​ 多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。

直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便Java程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。

后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。

第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。

Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索……

目前国内大厂几乎无一不用Elasticsearch，阿里，腾讯，京东，美团 等等 …

安装

  • 传统方式安装 下载安装包—> 平台 window macos linux(ubuntu)
  • Docker 方式安装 推荐

传统方式安装

# 0.环境准备
- centos7.x+、ubuntu、windows、macos
- 安装jdk11.0+ 并配置环境变量 jdk8 

# 1.下载ES
- https://www.elastic.co/cn/start

# 2.ES为了安全不允许使用root用户启动

# 添加用户名
$ useradd chenyn
# 修改密码
$ passwd chenyn
# 普通用户登录

如果想要普通用户可以使用sudo命令，乌邦图系统需要作出下面的修改：

修改/etc/sudoers文件，进入超级用户，因为没有写权限，所以要先把写权限加上
chmod u+w /etc/sudoers

编辑/etc/sudoers文件，找到这一 行
root ALL=(ALL:ALL) ALL

在起下面添加
xxx ALL=(ALL:ALL) ALL(这里的xxx是你的用户名)

最后恢复没有写权限模式，撤销文件的写权限
chmod u-w /etc/sudoers
这样xxx用户可以采用sudo su切换到root用户了
# 3.解压缩ES安装包
$ tar -zxvf elasticsearch-7.14.0-linux-x86_64.tar.gz 
$ ll
总用量 650168
drwxr-xr-x. 10 chenyn chenyn       167 8月  16 11:07 elasticsearch-7.14.0
# 4.查看ES解压包中目录结构
[chenyn@localhost elasticsearch-7.14.0]$ ll
- bin 		启动ES服务脚本目录
- config  ES配置文件的目录
- data    ES的数据存放目录
- jdk     ES提供需要指定的jdk目录
- lib     ES依赖第三方库的目录
- logs    ES的日志目录
- modules 模块的目录
- plugins 插件目录

# 5.启动ES服务
[chenyn@localhost ~]$ ./elasticsearch-7.14.0/bin/elasticsearch
./elasticsearch-7.14.0/bin/elasticsearch -d : -d表示是后台启动

- 这个错误时系统jdk版本与es要求jdk版本不一致,es默认需要jdk11以上版本,当前系统使用的jdk8,需要从新安装jdk11才行!
- 解决方案:
	1.安装jdk11+ 配置环境变量、
	2.ES包中jdk目录就是es需要jdk,只需要将这个目录配置到ES_JAVA_HOME环境变即可、

如果是普通用户没有操作当前文件权限，需要给其权限

sudo chmod 755 文件名

es自带了jdk11，在jdk目录下面

# 6.配置环境变量
$ vim /etc/profile
- export ES_JAVA_HOME=指定为ES安装目录中jdk目录
- source /etc/profile

vim /etc/environment  ##打开这个这个文件

##打开之后把光标移动到文件的末尾，进行添加下面的命令：
PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games"
export ES_JAVA_HOME=/dhy/es/elasticsearch-7.14.0/jdk

刷新，使环境变量马上生效
source /etc/profile

如果出现下面这个问题:

es要求非root用户登录，但是放置jdk时忽略了这一点，给放在了root目录下，一直报错could not find java in JAVA_HOME or bundled at /root/jdk-11/bin/java

sudo chown -R dhy:dhy es

将当前用户变成es文件拥有者

# 7.从新启动ES服务

如果启动显示Killed，是因为es中的jvm配置文件中，配置了1g的堆大小，如果没有足够空间分配，es就启动不起来

解决办法

更改 jvm.options 文件：

改为合适的大小即可：

# 8.ES启动默认监听9200端口,访问9200
$ curl http://localhost:9200

开启远程访问

# 1.默认ES无法使用主机ip进行远程连接,需要开启远程连接权限
- 修改ES安装包中config/elasticsearch.yml配置文件
$ vim elasticsearch.yml

# 2.重新启动ES服务
- ./elasticsearch
# 错误主要是因为es默认是以集群方式启动 
- 启动出现如下错误:
	`bootstrap check failure [1] of [4]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65535]
	`bootstrap check failure [2] of [4]: max number of threads [3802] for user [chenyn] is too low, increase to at least [4096]
	`bootstrap check failure [3] of [4]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
	`bootstrap check failure [4] of [4]: the default discovery settings are unsuitable for production use; at least one of [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers

看你的系统报了哪几个错误，就修改对应的几个就可以了

# 3.解决错误-1
$ vim /etc/security/limits.conf
# 在最后面追加下面内容
*               soft    nofile          65536
*               hard    nofile          65536
*               soft    nproc           4096
*               hard    nproc           4096
# 退出重新登录检测配置是否生效:
ulimit -Hn
ulimit -Sn
ulimit -Hu
ulimit -Su
# 3.解决错误-2
#进入limits.d目录下修改配置文件。
$ vim /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
# 修改为 
启动ES用户名 soft nproc 4096

乌邦图系统只需要解决三和四错误即可

# 3.解决错误-3
# 编辑sysctl.conf文件
$ vim /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=655360 #centos7 系统
vm.max_map_count=262144 #ubuntu 系统
# 执行以下命令生效：
$ sysctl -p
# 3.解决错误-4
# 编辑elasticsearch.yml配置文件
#因为es默认以集群方式启动，所以我们需要先修改为单机节点启动
$ vim conf/elasticsearch.yml
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

# 4.重启启动ES服务,并通过浏览器访问
{
  "name": "localhost.localdomain",
  "cluster_name": "elasticsearch",
  "cluster_uuid": "OWh3xLYwR-6lZ_fQNhVY3A",
  "version": {
    "number": "7.14.0",
    "build_flavor": "default",
    "build_type": "tar",
    "build_hash": "dd5a0a2acaa2045ff9624f3729fc8a6f40835aa1",
    "build_date": "2021-07-29T20:49:32.864135063Z",
    "build_snapshot": false,
    "lucene_version": "8.9.0",
    "minimum_wire_compatibility_version": "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version": "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline": "You Know, for Search"
}

Docker方式安装

# 1.获取镜像
- docker pull elasticsearch:7.14.0

# 2.运行es---单机模式启动--指定堆大小，防止因为内存不足，一启动就被关闭
- docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300   -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m"  --name elasticsearch  -e "discovery.type=single-node"  elasticsearch:7.14.0

# 3.访问ES
- http://10.15.0.5:9200/

docker启动的es默认开启了远程访问

Kibana

简介

Kibana Navicat是一个针对Elasticsearch mysql的开源分析及可视化平台，使用Kibana可以查询、查看并与存储在ES索引的数据进行交互操作，使用Kibana能执行高级的数据分析，并能以图表、表格和地图的形式查看数据。

参考Mysql和Navicat的关系

安装

传统方式安装

# 1. 下载Kibana
- https://www.elastic.co/downloads/kibana

# 2. 安装下载的kibana
- $ tar -zxvf kibana-7.14.0-linux-x86_64.tar.gz 
  
# 3. 编辑kibana配置文件
- $ vim /Kibana 安装目录中 config 目录/kibana/kibana.yml

# 4. 修改如下配置
- server.host: "0.0.0.0"                		# 开启kibana远程访问
- elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]   #ES服务器地址

# 5. 启动kibana
- ./bin/kibana

# 6. 访问kibana的web界面  
- http://10.15.0.5:5601/   #kibana默认端口为5601

Docker方式安装

# 1.获取镜像
- docker pull kibana:7.14.0

# 2.运行kibana
- docker run -d  --name kibana -p 5601:5601 kibana:7.14.0

如果我们用docker方式启动kibana，需要先启动docker,然后进入启动的容器内部，修改配置文件，开启远程服务，并指定es服务的默认端口号

docker exec -it kibana bash
# 3.进入容器连接到ES,重启kibana容器,访问
- http://10.15.0.3:5601

# 4.基于数据卷加载配置文件方式运行
- a.从容器复制kibana配置文件出来
- b.修改配置文件为对应ES服务器地址
- c.通过数据卷加载配置文件方式启动
  ocker run -d -v /dhy/es:/config/kibana.yml  --name kibana -p 5601:5601 kibana:7.14.0

配置文件:

## Default Kibana configuration for docker target
server.host: "0"
server.shutdownTimeout: "5s"
elasticsearch.hosts: [ "http://110.40.155.17:9200" ]
monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true

出现这个问题:

  • 检查版本是否一致
  • 配置文件中es的地址是否使用的是localhost，改为服务器真实ip

compose方式安装

version: "3.8"
volumes:
  data:
  config:
  plugin:
networks:
  es:
services:
  #服务名
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.14.0
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    #网络
    networks:
      - "es"
    environment:
      - "discovery.type=single-node"
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data:/usr/share/elasticsearch/data
      - config:/usr/share/elasticsearch/config
      - plugin:/usr/share/elasticsearch/plugins

  kibana:
    image: kibana:7.14.0
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - "es"
    volumes:
      - ./kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml
# kibana配置文件 连接到ES
server.host: "0"
server.shutdownTimeout: "5s"
#es服务器地址,通过服务名访问,因为两者处于同一网络下面,可以通过服务名访问
elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]
monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true

核心概念

索引

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个商品数据的索引，一个订单数据的索引，还有一个用户数据的索引。一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母的)，并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。

映射

映射是定义一个文档和它所包含的字段如何被存储和索引的过程。在默认配置下，ES可以根据插入的数据自动地创建mapping，也可以手动创建mapping。 mapping中主要包括字段名、字段类型等

文档

文档是索引中存储的一条条数据。一条文档是一个可被索引的最小单元。ES中的文档采用了轻量级的JSON格式数据来表示。

类比法:

基本操作

索引

创建
# 1.创建索引
- PUT /索引名 ====> PUT /products
- 注意: 
		1.ES中索引健康转态  red(索引不可用) 、yellow(索引可用,存在风险)、green(健康)
		2.默认ES在创建索引时会为索引创建1个备份索引和一个primary索引
		
# 2.创建索引 进行索引分片配置
- PUT /products
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1, #指定主分片的数量
    "number_of_replicas": 0 #指定副本分片的数量
  }
}

查询
# 查询索引
- GET /_cat/indices?v

删除
# 3.删除索引
- DELETE /索引名 =====> DELETE /products
- DELETE /*     `*代表通配符,代表所有索引`

映射

创建

字符串类型: keyword 关键字 关键词 、text 一段文本

数字类型：integer long

小数类型：float double

布尔类型：boolean

日期类型：date

# 1.创建索引&映射
PUT /products
{ 
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0
  }, 
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type": "keyword"
      },
      "price":{
        "type": "double"
      },
      "created_at":{
        "type": "date"
      },
      "description":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

说明: ES中支持字段类型非常丰富，如：text、keyword、integer、long、ip 等。更多参见https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.15/mapping-types.html

查询
# 1.查看某个索引的映射
- GET /索引名/_mapping =====> GET /products/_mapping

文档

添加文档
POST /products/_doc/1 #指定文档id 
{
  "title":"iphone13",
  "price":8999.99,
  "created_at":"2021-09-15",
  "description":"iPhone 13屏幕采用6.1英寸OLED屏幕。"
}
POST /products/_doc/ #自动生成文档id
{
  "title":"iphone14",
  "price":8999.99,
  "created_at":"2021-09-15",
  "description":"iPhone 13屏幕采用6.8英寸OLED屏幕"
}
{
  "_index" : "products",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "sjfYnXwBVVbJgt24PlVU",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 3,
  "_primary_term" : 1
}
查询文档
GET /products/_doc/1
{
  "_index" : "products",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "title" : "iphone13",
    "price" : 8999.99,
    "created_at" : "2021-09-15",
    "description" : "iPhone 13屏幕采用6.1英寸OLED屏幕"
  }
}
删除文档
DELETE /products/_doc/1
{
  "_index" : "products",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "result" : "deleted",
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 2,
  "_primary_term" : 1
}
更新文档
PUT /products/_doc/sjfYnXwBVVbJgt24PlVU
{
  "title":"iphon15"
}

说明: 这种更新方式是先删除原始文档,在将更新文档以新的内容插入。

POST /products/_doc/sjfYnXwBVVbJgt24PlVU/_update
{
    "doc" : {
        "title" : "iphon15"
    }
}

说明: 这种方式可以将数据原始内容保存,并在此基础上更新。

批量操作
POST /products/_doc/_bulk #批量索引两条文档
 	{"index":{"_id":"1"}}
  		{"title":"iphone14","price":8999.99,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 13屏幕采用6.8英寸OLED屏幕"}
	{"index":{"_id":"2"}}
  		{"title":"iphone15","price":8999.99,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 15屏幕采用10.8英寸OLED屏幕"}
POST /products/_doc/_bulk #更新文档同时删除文档
	{"update":{"_id":"1"}}
		{"doc":{"title":"iphone17"}}
	{"delete":{"_id":2}}
	{"index":{}}
		{"title":"iphone19","price":8999.99,"created_at":"2021-09-15","description":"iPhone 19屏幕采用61.8英寸OLED屏幕"}

index是新增文档，update是更新文档，delete是删除文档

说明:批量时不会因为一个失败而全部失败,而是继续执行后续操作,在返回时按照执行的状态返回!

批量操作不能回车和换行，一条数据必须在同一行

基操整理

#1.创建索引
PUT /dhylikexpy
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1
    , "number_of_replicas": 0
  }
}

#2.查询所有所有索引
GET /_cat/indices?v

#3.删除索引
DELETE /dhylikexpy

#4.创建索引时指定映射关系
PUT /dhylikexpy
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0
  }
  , "mappings": {
    "properties": {
      "id":{
        "type":"integer"
      },
      "name":{
        "type":"keyword"
      },
      "wish":{
        "type":"text"
      },
      "create_time":{
        "type":"date"
      }
    }
  }
}

#5.查看索引的映射
GET /dhylikexpy/_mapping

#6.添加文档---自动生成id
POST /dhylikexpy/_doc/
{
  "id": 1,
  "name": "大忽悠",
  "wish": "希望小朋友永远快乐",
  "create_time": "2022-03-03"
}

#指定文档id
POST /dhylikexpy/_doc/1
{
  "id": 1,
  "name": "大忽悠嘻嘻",
  "wish": "大忽悠嘿嘿",
  "create_time": "2022-03-03"
}

#7.查询某个索引下面的文档
GET /dhylikexpy/_doc/2

#8.删除文档
DELETE /dhylikexpy/_doc/3

#9.更新文档--先删除后插入
PUT /dhylikexpy/_doc/1
{
  "id": 520,
  "name": "dhy"
}
#在原始内容上进行更新操作
POST  /dhylikexpy/_doc/1/_update
{
  "doc":{
     "id": 520,
     "name": "dhyLikeXpy"
  }
}

#10.批量插入两条索引记录
POST /dhylikexpy/_doc/_bulk
{"index":{"_id":2}}
{"id":521,"name":"xpyLikeDhyToo"}
{"index":{"_id":3}}
{"id":522,"name":"xpy"}

#11.插入，更新，删除一起的批量操作
POST /dhylikexpy/_doc/_bulk
{"index":{"_id":4}}
{"id":522,"name":"CJDHY"}
{"update":{"_id":"2"}}
{"doc":{"name":"hhhhh"}}
{"delete":{"_id":3}}

版权说明 : 本文为转载文章, 版权归原作者所有 版权申明

原文链接 : https://cjdhy.blog.csdn.net/article/details/122978992

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