es筆記一之es安裝與介紹

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首先介紹一下 es，全名為 Elasticsearch，它定義上不是一種資料庫，是一種搜索引擎。

我們可以把海量數據都放到 es 里然後提供搜索操作，但是 MySQL 也同樣可以提供搜索，為什麼要用 es 呢？

一個是因為它搜索快，使用倒排索引的方式將數據分詞之後存儲數據，查詢的時候直接根據搜索關鍵詞找到相關數據。

另一個是因為它可以提供一些 MySQL 做不到或者比較耗時的模糊搜索，這個我們後續再介紹。

1、es 和 kibana 的安裝

es 和 kibana 的安裝這裡可以直接看我之前的一篇博客文章，講的很詳細，或者去官網找相應的安裝步驟。

es和kibana安裝

這裡我們使用的是 7.6.0 版本。

kibana 是一個界面工具，可以用於在瀏覽器界面直接操作 es。

2、es 層級和結構介紹

首先，我們進入 kibana 界面，創建一條數據，然後根據這條數據來介紹 es 中結構的層級關係。

進入 kibana 的輸入界面，輸入：

PUT /customer/_doc/1
{
  "name": "John Doe"
}

點擊 PUT 命令同行右邊的三角形，或者按住 ctrl + enter 確認，我們就完成了一次數據的創建。

然後輸入下麵的命令查看這條數據的詳情：

GET /customer/_doc/1

通過數據的存儲和查看，我們可以差不多瞭解 es 中數據的操作方式是 restful 風格的，可以通過 GET、PUT、POST、DELETE 的方式來實現數據的增刪改查。

然後看一下我們通過 GET 方式獲得的數據情況，如下：

{
  "_index" : "customer",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "John Doe"
  }
}

在這個數據結構中，有一些東西是可以和 MySQL 等資料庫的結構對應起來的，比如 index 對應 MySQL 中的 database，type 對應 MySQL 中的 table，而 source 中的數據則對應於 MySQL 中一條條的數據。

但是 es 中 source 中的這些欄位，比如 name，可以不預先定義，也可以預先定義，這一點不同於 MySQL，es 甚至可以直接寫入值，es 會自動為其找到對應的欄位屬性從而定義。

比如我們前面 PUT 的這條數據，查看 customer 這個資料庫 index 的結構，可以看到 es 根據值為其自動創建了屬性為 keyword。（es 中欄位的各個屬性我們後面再介紹）

怎麼查看 es 中 index 各個欄位的屬性呢，比如 customer，如下操作：

GET /customer/_mapping

index 和 type 也一樣，如果創建數據的時候不存在，那麼 es 也會自動為我們創建相應的層級結構。

3、es 欄位介紹

es 中的欄位類型挺多的，一般電腦語言有的 es 中也有。

keyword

常用於存儲結構化內容，比如email地址，電話號碼，名稱等等

text

文本類型，常用於保存大段文本，然後可以進行分詞搜索等操作

integer

整數

long

浮點型數據

date

日期格式，比如 '2022-01-01 12:00:00'

boolean

布爾型，true/false

數組

es 中沒有單獨的數組類型，但是當我們確定將某個欄位作為數組之後，可以直接將其作為數組使用，但是添加的元素必須是相同的，這個我們後面再介紹。

上面這些欄位的含義和使用，這裡只是做一個簡單的介紹，後面尤其是和 Python 連接使用的時候，我們再對其使用方法做具體詳細的介紹。

4、數據準備

在接下來的筆記中，我們將介紹 es 中各種搜索操作，在此之前，我們這裡需要手動寫入一批數據，具體操作如下。

首先我們去獲取一個數據文件，那上面有一批供我們查詢使用的數據，這個文件之前在官方文檔提供的 github 地址，我去看了下，已經不存在了，所以這裡我截取一批數據還是放到名為 accounts.json 文檔里，文檔等會兒我放在文章末尾，可供拷貝。

我們將這個文件放在某個目錄下，然後當前目錄執行下麵的語句導入到我們在本地啟動的 es 中：

curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "localhost:9200/bank/_bulk?pretty&refresh" --data-binary "@accounts.json"

然後進入 kibana，查看所有資料庫，可以看到已經多了一個名為 bank 的資料庫：

GET /_cat/indices

這是 json 文件的地址：accounts.json

下一篇筆記我們開始介紹 es 的搜索。

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