ElasticSearch的安装与使用

ElasticSearch的安装与使用

docker安装

docker进行安装Elasticsearch

1.拉取镜像

docker pull elasticsearch:7.6.2

2.创建实例

mkdir -p /docker/elasticsearch/config
mkdir -p /docker/elasticsearch/data
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /docker/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
chmod -R 777 /docker/elasticsearch/ 
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx512m" \
-v /docker/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /docker/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /docker/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.6.2

docker进行安装Kibana

1.拉取镜像

docker pull kibana:7.6.2 可视化界面

2.创建实例

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://<你的虚拟机ip>:9200 -p 5601:5601 \
-d kibana:7.4.2

Elasticsearch的简单使用

倒排索引机制

进入kibana

• 进入 <你的ip地址>:5601
  

基础命令

GET /_cat/nodes
# 查看所有节点
GET /_cat/health
# 查看 es 健康状况
GET /_cat/master
# 查看主节点
GET /_cat/indices
# 查看所有索引

1.增加

• 在 test 索引下的 filed 类型下保存 1 号数据

PUT test/filed/1
{ 
	"name": "Your Name"
}

2.查询

• 去查询我们刚刚插入的数据

GET test/filed/1

• 结果：

{
  "_index" : "test",
  "_type" : "filed",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "Your Name"
  }
}

3.更新

POST test/filed/1/_update
{ 
	"doc":{ 
		"name": "Your Name1"
	}
}
POST test/filed/1
{ 
	"name": "Your Name2"
}
PUT test/filed/1
{ 
	"name": "Your Name3"
}

version有什么用？

4.删除

DELETE test/filed/1
DELETE test

5.批量操作

POST test/filed/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name":"Your Name1"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name":"Your Name2"}`

Elasticsearch进阶

SearchAPI

1. 通过使用 REST request URI 发送搜索参数（uri+检索参数）

GET /test_index/_search?q=name:John

2.通过使用 REST request body 来发送它们（uri+请求体）

POST /test_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "John"
    }
  }
}

Query DSL

1. 基本语法格式

• Elasticsearch的Query DSL使用JSON格式来构建查询。基本格式如下：

{
  "QUERY_NAME": {
    "ARGUMENT": "VALUE",
    "ARGUMENT": "VALUE",
    // ...其他参数
  }
}
对于字段特定的查询，格式如下：

{
  "QUERY_NAME": {
    "FIELD_NAME": {
      "ARGUMENT": "VALUE",
      // ...其他参数
    }
  }
}

2. 检索信息

• 查询所有文档

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

• 返回部分字段

GET /test_index/_search
{ "query": { "match_all": {} }, "_source": ["age", "balance"] }

3. Match 查询

GET /test_index/_search
{ "query": { "match": { "account_number": "20" } } }

• Match_phrase 查询

GET /test_index/_search
{ "query": { "match_phrase": { "address": "mill road" } } }
Match_phrase 查询用于短语匹配，不会对短语进行分词。

• Multi_match 查询

GET /test_index/_search
{ "query": { "multi_match": { "query": "mill", "fields": ["state", "address"] } } }

4.Bool 查询

GET /test_index/_search
{ "query": { "bool": { "must": [{ "match": { "address": "mill" } }, { "match": { "gender": "M" } }], "should": [{"match": { "address": "lane" }}], "must_not": [{"match": { "email": "baluba.com" }}] } } }

5.Filter 查询

• Filter 查询不返回相关性分数，适用于过滤操作。

GET /test_index/_search
{ "query": { "bool": { "must": [{"match": {"address": "mill"}}], "filter": {"range": {"balance": {"gte": 10000, "lte": 20000}}} } } }

6.Term 查询

• Term 查询用于精确匹配非字符串字段。

GET /test_index/_search
{ "query": { "bool": { "must": [{"term": {"age": {"value": "28"}}}, {"match": {"address": "990 Mill Road"}}] } } }

7. 聚合（Aggregations）

• 聚合用于从数据中提取统计信息。

GET /test_index/_search
{ "query": { "match": { "address": "mill" } }, "aggs": { "group_by_state": { "terms": { "field": "age" }

Mapping

1. 字段类型

• keyword：适合精确匹配，如用于过滤、排序和聚合。
• text：用于全文搜索，索引时会进行分词。
• integer、long、float、double：用于数字类型的字段。
• date：用于日期类型的字段。
• boolean：用于布尔类型的字段。
• ip、geo_point、geo_shape：用于地理信息字段。

2. 映射

#查看映射信息
GET /my-index/_mapping

#修改映射信息
#创建索引并指定映射：
PUT /my-index
{ "mappings": { "properties": { "age": { "type": "integer" }, "email": { "type": "keyword" }, "name": { "type": "text" } } } }

#添加新的字段映射：
PUT /my-index/_mapping
{ "properties": { "employee-id": { "type": "keyword", "index": false } } }

#更新映射：
#由于Elasticsearch不允许直接更新现有字段的映射，如果需要更新映射，通常的做法是创建一个新的索引并重新索引所有数据。

3.数据迁移

1.创建具有新映射的新索引。
2.使用 _reindex API将旧索引的数据迁移到新索引。
例如：

POST _reindex
{ "source": { "index": "twitter" }, "dest": { "index": "new_twitter" } }

• 对于包含多类型的旧索引，可以指定类型进行迁移：

POST _reindex
{ "source": { "index": "twitter", "type": "tweet" }, "dest": { "index": "tweets" } }

4.新版本改变