ElasticSearch7.6入門

来源:https://www.cnblogs.com/JayZzzWh/archive/2022/08/22/16612815.html
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筆記記錄 B站狂神說Java的ElasticSearch課程：https://www.bilibili.com/video/BV17a4y1x7zq 一、ElasticSearch概述 官網：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch Elat ...


筆記記錄 B站狂神說Java的ElasticSearch課程：https://www.bilibili.com/video/BV17a4y1x7zq

一、ElasticSearch概述

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

Elaticsearch，簡稱為es，es是一個開源的高擴展的分散式全文檢索引擎，它可以近乎實時的存儲、檢索數據;本身擴展性很好，可以擴展到上百台伺服器，處理PB級別(大數據時代）的數據。es也使用java開發並使用Lucene作為其核心來實現所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的複雜性，從而讓全文搜索變得簡單。

據國際權威的資料庫產品評測機構DB Engines的統計，在2016年1月，ElasticSearch已超過Solr等，成為排名第一的搜索引擎類應用。

誰在使用：

1、維基百科,類似百度百科，全文檢索,高亮,搜索推薦/2
2、The Guardian (國外新聞網站) ,類似搜狐新聞,用戶行為日誌(點擊,瀏覽,收藏,評論) +社交網路數據(對某某新聞的相關看法) ,數據分析,給到每篇新聞文章的作者,讓他知道他的文章的公眾反饋(好,壞,熱門，垃圾,鄙視，崇拜)
3、Stack Overflow (國外的程式異常討論論壇) , IT問題,程式的報錯,提交上去,有人會跟你討論和回答,全文檢索,搜索相關問題和答案,程式報錯了,就會將報錯信息粘貼到裡面去,搜索有沒有對應的答案
4、GitHub (開源代碼管理),搜索 上千億行代碼
5、電商網站,檢索商品
6、日誌數據分析, logstash採集日誌, ES進行複雜的數據分析, ELK技術, elasticsearch+logstash+kibana
7、商品價格監控網站,用戶設定某商品的價格閾值,當低於該閾值的時候,發送通知消息給用戶,比如說訂閱牙膏的監控,如果高露潔牙膏的家庭套裝低於50塊錢,就通知我,我就去買
8、BI系統,商業智能, Business Intelligence。比如說有個大型商場集團，BI ,分析一下某某區域最近3年的用戶消費 金額的趨勢以及用戶群體的組成構成,產出相關的數張報表, **區,最近3年,每年消費金額呈現100%的增長,而且用戶群體85%是高級白領，開-個新商場。ES執行數據分析和挖掘, Kibana進行數據可視化
9、國內:站內搜索(電商,招聘,門戶,等等),IT系統搜索(OA,CRM,ERP,等等),數據分析(ES熱門
的一一個使用場景)

ES和Solr

ElasticSearch簡介

  • Elasticsearch是一個實時分散式搜索和分析引擎。 它讓你以前所未有的速度處理大數據成為可能。
  • 它用於全文搜索、結構化搜索、分析以及將這三者混合使用:
  • 維基百科使用Elasticsearch提供全文搜索並高亮關鍵字,以及輸入實時搜索(search-asyou-type)和搜索糾錯(did-you-mean)等搜索建議功能。
  • 英國衛報使用Elasticsearch結合用戶日誌和社交網路數據提供給他們的編輯以實時的反饋,以便及時瞭解公眾對新發表的文章的回應。
  • StackOverflow結合全文搜索與地理位置查詢,以及more-like-this功能來找到相關的問題和答案。
  • Github使用Elasticsearch檢索1300億行的代碼。
  • 但是Elasticsearch不僅用於大型企業，它還讓像DataDog以及Klout這樣的創業公司將最初的想法變成可擴展的解決方案。
  • Elasticsearch可以在你的筆記本上運行,也可以在數以百計的伺服器上處理PB級別的數據。
  • Elasticsearch是一個基於Apache Lucene(TM)的開源搜索引擎。無論在開源還是專有領域, Lucene可被認為是迄今為止最先進、性能最好的、功能最全的搜索引擎庫。
    • 但是, Lucene只是一個庫。 想要使用它,你必須使用Java來作為開發語言並將其直接集成到你的應用中,更糟糕的是, Lucene非常複雜,你需要深入瞭解檢索的相關知識來理解它是如何工作的。
  • Elasticsearch也使用Java開發並使用Lucene作為其核心來實現所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的複雜性,從而讓全文搜索變得簡單。

Solr簡介

  • Solr是Apache下的一個頂級開源項目,採用Java開發,它是基於Lucene的全文搜索伺服器。Solr提供了比Lucene更為豐富的查詢語言,同時實現了可配置、可擴展，並對索引、搜索性能進行了優化
  • Solr可以獨立運行,運行在letty. Tomcat等這些Selrvlet容器中 , Solr 索引的實現方法很簡單,用POST方法向Solr伺服器發送一個描述Field及其內容的XML文檔, Solr根據xml文檔添加、刪除、更新索引。Solr 搜索只需要發送HTTP GET請求,然後對Solr返回xml、json等格式的查詢結果進行解析,組織頁面佈局。
  • Solr不提供構建UI的功能, Solr提供了一個管理界面,通過管理界面可以查詢Solr的配置和運行情況。
  • Solr是基於lucene開發企業級搜索伺服器,實際上就是封裝了lucene.
  • Solr是一個獨立的企業級搜索應用伺服器,它對外提供類似於Web-service的API介面。用戶可以通過http請求,向搜索引擎伺服器提交-定格式的文件,生成索引;也可以通過提出查找請求,並得到返回結果。

ElasticSearch與Solr比較

當單純的對已有數據進行搜索時，Solr更快

當實時建立索引時，Solr會產生io阻塞，查詢性能較差，ElasticSearch具有明顯的優勢

隨著數據量的增加，Solr的搜索效率會變得更低，而ElasticSearch卻沒有明顯的變化

轉變我們的搜索基礎設施後從Solr ElasticSearch，我們看見一個即時~ 50x提高搜索性能！

總結

1、es基本是開箱即用(解壓就可以用!) ,非常簡單。Solr安裝略微複雜一丟丟!
2、Solr 利用Zookeeper進行分散式管理,而Elasticsearch自身帶有分散式協調管理功能。
3、Solr 支持更多格式的數據,比如JSON、XML、 CSV ,而Elasticsearch僅支持json文件格式。
4、Solr 官方提供的功能更多,而Elasticsearch本身更註重於核心功能，高級功能多有第三方插件提供，例如圖形化界面需要kibana友好支撐
5、Solr 查詢快,但更新索引時慢(即插入刪除慢) ，用於電商等查詢多的應用;

  • ES建立索引快(即查詢慢) ，即實時性查詢快，用於facebook新浪等搜索。
  • Solr是傳統搜索應用的有力解決方案，但Elasticsearch更適用於新興的實時搜索應用。

6、Solr比較成熟，有一個更大，更成熟的用戶、開發和貢獻者社區，而Elasticsearch相對開發維護者較少,更新太快,學習使用成本較高。

二、ElasticSearch安裝

JDK8，最低要求

使用Java開發，必須保證ElasticSearch的版本與Java的核心jar包版本對應！（Java環境保證沒錯）

這裡在windows上進行安裝

Windows下安裝

ElasticSearch安裝

下載地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/

歷史版本下載：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

解壓即可（儘量將ElasticSearch相關工具放在統一目錄下）

bin 啟動文件目錄
config 配置文件目錄
    1og4j2 日誌配置文件
    jvm.options java 虛擬機相關的配置(預設啟動占1g記憶體，內容不夠需要自己調整)
    elasticsearch.ym1 elasticsearch 的配置文件! 預設9200埠!跨域!
1ib 
    相關jar包
modules 功能模塊目錄
plugins 插件目錄
    ik分詞器
啟動ElasticSearch

一定要檢查自己的java環境是否配置好



安裝可視化界面

elasticsearch-head

使用前提：需要安裝nodejs

elasticsearch-head下載地址

https://github.com/mobz/elasticsearch-head

2、安裝

解壓即可（儘量將ElasticSearch相關工具放在統一目錄下）

3、啟動elasticsearch-head
cd elasticsearch-head# 安裝依賴npm install# 啟動npm run start# 訪問http://localhost:9100/

安裝依賴

運行

訪問

存在跨域問題（只有當兩個頁面同源，才能交互）

同源（埠，主機，協議三者都相同）

https://blog.csdn.net/qq_38128179/article/details/84956552

開啟跨域（在elasticsearch解壓目錄config下elasticsearch.yml中添加）

# 開啟跨域
http.cors.enabled: true
# 所有人訪問
http.cors.allow-origin: "*"

重啟elasticsearch

再次連接

如何理解上圖：

  • 如果你是初學者

    • 索引 可以看做 “資料庫”
    • 類型 可以看做 “表”
    • 文檔 可以看做 “庫中的數據（表中的行）”

  • 這個head，我們只是把它

    當做可視化數據展示工具

    ，之後

    所有的查詢都在kibana中進行

    • 因為不支持json格式化，不方便

安裝kibana

Kibana是一個針對ElasticSearch的開源分析及可視化平臺,用來搜索、查看交互存儲在Elasticsearch索引中的數據。使用Kibana ,可以通過各種圖表進行高級數據分析及展示。Kibana讓海量數據更容易理解。它操作簡單,基於瀏覽器的用戶界面可以快速創建儀錶板( dashboard )實時顯示Elasticsearch查詢動態。設置Kibana非常簡單。無需編碼或者額外的基礎架構,幾分鐘內就可以完成Kibana安裝並啟動Elasticsearch索引監測。

kibana下載地址:

下載的版本需要與ElasticSearch版本對應

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

歷史版本下載：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/

2、安裝

解壓即可（儘量將ElasticSearch相關工具放在統一目錄下）

3、啟動

訪問

localhost:5601

4、開發工具

（Postman、curl、head、谷歌瀏覽器插件）

可以使用 Kibana進行測試

如果說，你在英文方面不太擅長，kibana是支持漢化的

5、kibana漢化

編輯器打開kibana解壓目錄/config/kibana.yml，添加

i18n.locale: "zh-CN"

重啟kibana

漢化成功

瞭解ELK

  • ELK是

    Elasticsearch、Logstash、 Kibana三大開源框架首字母大寫簡稱

    。市面上也被成為Elastic Stack。

    • 其中Elasticsearch是一個基於Lucene、分散式、通過Restful方式進行交互的近實時搜索平臺框架。
      • 像類似百度、谷歌這種大數據全文搜索引擎的場景都可以使用Elasticsearch作為底層支持框架，可見Elasticsearch提供的搜索能力確實強大,市面上很多時候我們簡稱Elasticsearch為es。
    • Logstash是ELK的中央數據流引擎,用於從不同目標(文件/數據存儲/MQ )收集的不同格式數據,經過過濾後支持輸出到不同目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。
    • Kibana可以將elasticsearch的數據通過友好的頁面展示出來 ,提供實時分析的功能。

  • 市面上很多開發只要提到ELK能夠一致說出它是一個日誌分析架構技術棧總稱 ,但實際上ELK不僅僅適用於日誌分析,它還可以支持其它任何數據分析和收集的場景,日誌分析和收集只是更具有代表性。並非唯一性。

收集清洗數據(Logstash) ==> 搜索、存儲(ElasticSearch) ==> 展示(Kibana)

三、ElasticSearch核心概念

概述

1、索引（ElasticSearch）

  • 包多個分片

2、欄位類型（映射）

  • 欄位類型映射（欄位是整型，還是字元型…）

3、文檔

4、分片（Lucene索引，倒排索引）

ElasticSearch是面向文檔，關係行資料庫和ElasticSearch客觀對比！一切都是JSON！

Relational DB ElasticSearch
資料庫（database） 索引（indices）
表（tables） types <慢慢會被棄用!>
行（rows） documents
欄位（columns） fields

elasticsearch（集群）中可以包含多個索引（資料庫） ,每個索引中可以包含多個類型（表） ,每個類型下又包含多個文檔（行） ,每個文檔中又包含多個欄位（列）。

物理設計:

elasticsearch在後臺把每個索引劃分成多個分片，每分分片可以在集群中的不同伺服器間遷移

一個人就是一個集群! ，即啟動的ElasticSearch服務，預設就是一個集群，且預設集群名為elasticsearch

邏輯設計:

一個索引類型中，包含多個文檔，比如說文檔1，文檔2。當我們索引一篇文檔時，可以通過這樣的順序找到它：索引 => 類型 => 文檔ID ，通過這個組合我們就能索引到某個具體的文檔。 註意：ID不必是整數，實際上它是個字元串。

文檔（”行“）

之前說elasticsearch是面向文檔的，那麼就意味著索引和搜索數據的最小單位是文檔，elasticsearch中，文檔有幾個重要屬性:

  • 自我包含，一篇文檔同時包含欄位和對應的值，也就是同時包含key:value !
  • 可以是層次型的，一個文檔中包含自文檔，複雜的邏輯實體就是這麼來的! {就是一個json對象 ! fastjson進行自動轉換 !}
  • 靈活的結構，文檔不依賴預先定義的模式，我們知道關係型資料庫中，要提前定義欄位才能使用，在elasticsearch中，對於欄位是非常靈活的，有時候,我們可以忽略該欄位，或者動態的添加一個新的欄位。

儘管我們可以隨意的新增或者忽略某個欄位，但是，每個欄位的類型非常重要，比如一個年齡欄位類型，可以是字元串也可以是整形。因為elasticsearch會保存欄位和類型之間的映射及其他的設置。這種映射具體到每個映射的每種類型，這也是為什麼在elasticsearch中，類型有時候也稱為映射類型。

類型（“表”）

類型是文檔的邏輯容器，就像關係型資料庫一樣，表格是行的容器。類型中對於欄位的定義稱為映射，比如name映射為字元串類型。我們說文檔是無模式的，它們不需要擁有映射中所定義的所有欄位，比如新增一個欄位，那麼elasticsearch是怎麼做的呢?

  • elasticsearch會自動的將新欄位加入映射，但是這個欄位的不確定它是什麼類型，elasticsearch就開始猜，如果這個值是18，那麼elasticsearch會認為它是整形。但是elasticsearch也可能猜不對，所以最安全的方式就是提前定義好所需要的映射，這點跟關係型資料庫殊途同歸了，先定義好欄位，然後再使用，別整什麼么蛾子。

索引（“庫”）

索引是映射類型的容器， elasticsearch中的索引是一個非常大的文檔集合。 索引存儲了映射類型的欄位和其他設置。然後它們被存儲到了各個分片上了。我們來研究下分片是如何工作的。

物理設計：節點和分片 如何工作

創建新索引

一個集群至少有一個節點，而一個節點就是一個elasricsearch進程，節點可以有多個索引預設的，如果你創建索引，那麼索引將會有個5個分片(primary shard ,又稱主分片)構成的，每一個主分片會有一個副本(replica shard，又稱複製分片)

上圖是一個有3個節點的集群，可以看到主分片和對應的複製分片都不會在同一個節點內，這樣有利於某個節點掛掉了，數據也不至於失。實際上，一個分片是一個Lucene索引（一個ElasticSearch索引包含多個Lucene索引） ，一個包含倒排索引的文件目錄，倒排索引的結構使得elasticsearch在不掃描全部文檔的情況下，就能告訴你哪些文檔包含特定的關鍵字。不過，等等，倒排索引是什麼鬼?

倒排索引（Lucene索引底層）

簡單說就是 按（文章關鍵字，對應的文檔<0個或多個>）形式建立索引，根據關鍵字就可直接查詢對應的文檔（含關鍵字的），無需查詢每一個文檔，如下圖

四、IK分詞器(elasticsearch插件)

IK分詞器：中文分詞器

分詞：即把一段中文或者別的劃分成一個個的關鍵字，我們在搜索時候會把自己的信息進行分詞，會把資料庫中或者索引庫中的數據進行分詞，然後進行一一個匹配操作，預設的中文分詞是將每個字看成一個詞（不使用用IK分詞器的情況下），比如“我愛狂神”會被分為”我”，”愛”，”狂”，”神” ，這顯然是不符合要求的，所以我們需要安裝中文分詞器ik來解決這個問題。

IK提供了兩個分詞演算法: ik_smart和ik_max_word ,其中ik_smart為最少切分, ik_max_word為最細粒度劃分!

1、下載

版本要與ElasticSearch版本對應

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

2、安裝

ik文件夾是自己創建的

加壓即可（但是我們需要解壓到ElasticSearch的plugins目錄ik文件夾下）

3、重啟ElasticSearch

載入了IK分詞器

4、使用 ElasticSearch安裝補錄/bin/elasticsearch-plugin 可以查看插件

E:\ElasticSearch\elasticsearch-7.6.1\bin>elasticsearch-plugin list

5、使用kibana測試

ik_smart：最少切分

ik_max_word：最細粒度劃分（窮盡詞庫的可能）

從上面看，感覺分詞都比較正常，但是大多數，分詞都滿足不了我們的想法，如下例

那麼，我們需要手動將該詞添加到分詞器的詞典當中

6、添加自定義的詞添加到擴展字典中

elasticsearch目錄/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

打開 IKAnalyzer.cfg.xml 文件，擴展字典

創建字典文件，添加字典內容

重啟ElasticSearch，再次使用kibana測試


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