56.windows docker 安装ES、Go操作ES

文章目录

  • 一、环境准备
    • 1、 docker安装ES
    • 2、启动容器
    • 3、图像化客户端工具ElasticSearch-Head
  • 二、Go ES连接与认证
    • 1、 连接ES
    • 2、配置ES认证
  • 三、索引的增删改查
  • 四、文档的增删改
    • 创建单个文档
    • 根据文档id删除文档
    • 批量删除文档
    • 批量创建文档
  • 五、文档查询
    • 列表查询
    • 精确匹配
    • 模糊匹配
    • 嵌套字段的搜索
  • 六、 更新文档

代码地址： https://gitee.com/lymgoforIT/golang-trick/tree/master/34-go-es

一、环境准备

1、 docker安装ES

首先需要先安装docker，这个网上教程很多，这里就默认docker已经安装好了。当然如果不想用docker的话，也可以和redis、kafka等组件一样，下载后加压、配置环境变量便可以开始使用了。

拉取elasticsearch的镜像

docker pull elasticsearch:7.12.0

在这里插入图片描述

创建docker容器挂载的目录

之所以在容器启动的时候要配置挂载的宿主机目录，是因为想要在宿主机（本机）上记录下来当前ES容器的配置信息，数据以及插件等，这样即使到时候我们把容器删了，重新用镜像生成容器时，只要挂载的还是这三个目录，那么即使镜像变了，端口变了，但是启动的容器和之前的会是一样的。

PS：挂载指是是宿主机（本机）的目录映射到容器中的某个目录，一方改动，另一方会相应的改动，通过容器启动时 -v 选项配置。

主要是三个目录：config 、data 、plugins，其实我们如果是自己安装ES，而不是通过docker安装的话，也是可以看到这三个目录的。

在这里插入图片描述
既然我们本次是用docker演示的，那就手动创建一下这三个目录吧，如下，放到了自己建的docker-es目录下
在这里插入图片描述
然后在config目录下建立配置文件elasticsearch.yml并写入内容 http.host: 0.0.0.0，表示监听本机上的所有IP地址, 也就是接收本机所有网卡发到本进程端口的请求
在这里插入图片描述

如果是linux的话，通过命令就可以完成上述步骤了，当然目录名字就稍微换了，毕竟linux没有盘符的概念

# linux的命令
mkdir -p /opt/es/config & mkdir -p /opt/es/data & mkdir -p /opt/es/pluginschmod 777 /opt/es/dataecho "http.host: 0.0.0.0" > /opt/es/config/elasticsearch.yml

2、启动容器

linux


docker run --name es -p 9200:9200  -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms84m -Xmx512m" -v /opt/es/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /opt/es/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /opt/es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -d elasticsearch:7.12.0

windows


docker run --name es -p 9200:9200  -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms84m -Xmx512m" -v D:\\GoDevKit\\ElasticSearch\\docker-es\\config\\elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v D:\\GoDevKit\\ElasticSearch\\docker-es\\data:/usr/share/elasticsearch/data -v D:\\GoDevKit\\ElasticSearch\\docker-es\\plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -d elasticsearch:7.12.0

解释：

  • docker run ：运行容器的命令
  • --name:启动后容器的名字
  • -p:端口映射，表示访问宿主机的9200端口，会映射访问到容器的9200端口，9200是外部访问es的restful端口，9300是es集群内部节点之间通信的端口。
  • -e ES_JAVA_OPTS="-Xms84m -Xmx512m": es是Java写的，这里是设置Java虚拟机相关参数
  • -v:目录挂载映射，这里也可以看到es容器是自带了那三个目录的，就像我们自己安装es一样，只是现在我们想将宿主机的三个目录与之映射，这样即使删除了容器，之前新建的容器只要还是挂载的宿主机这三个目录，那就还是会和原来的容器一样的。
  • -d:后台运行
  • 最后的参数时镜像名字

启动成功：
在这里插入图片描述

通过docker desktop可以看到容器正在运行中了

在这里插入图片描述

访问本机的9200端口

在这里插入图片描述

并且可以看到我们创建的data空目录中也就有一些数据了

在这里插入图片描述

3、图像化客户端工具ElasticSearch-Head

ElasticSearch-Head的安装和使用可以参考：https://www.cnblogs.com/xuwenjin/p/8792919.html

1、elasticsearch-head是一个基于node.js的前端工程，所以需要先安装node.js，下载地址：https://nodejs.org/en/download，下载完成后，基本就是无脑式下一步即可，安装完成后使用node -v查看版本判断是否安装成功。
在这里插入图片描述
2、安装grunt为全局命令，grunt是基于node.js的项目构建工具

npm install -g grunt-cli

将grunt需要的一些jar包也安装上，需要联网下载，可能需要一点时间

npm instll

3、下载elasticsearch-head配置包，下载地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

下载后，进入到该目录中，打开cmd，输入npm run start

在这里插入图片描述

打开浏览器连接，绿色表示连接成功了，事实上第一次操作是连接不上的，因为9100去连接9200端口，属于跨域了，是会被拒绝了，所以需要在elasticsearch.yml配置文件中加上允许跨域连接的配置

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

在这里插入图片描述

然后通过docker desktop 重启重启容器，就可以看到连接成功啦

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

二、Go ES连接与认证

安装依赖包

go get github.com/olivere/elastic/v7

1、 连接ES

对于连接操作，我们一般都是会定义一个包级别的变量，然后提供一个显示的Init方法，然后在main方法中初始化，如下

es_connect.go

package coreimport ("fmt""github.com/olivere/elastic/v7"
)var EsClient *elastic.Clientfunc InitEsConn() {client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://127.0.0.1:9200"), // ES服务器地址// 我们的ES是通过docker启动的，所以会有docker为其分配的IP地址，但是我们想用本机的，然后通过端口映射访问到docker中的，所以这里设置false，表示跳过IP检查elastic.SetSniff(false),elastic.SetBasicAuth("", ""),)if err != nil {panic(any(err))}EsClient = clientfmt.Println(EsClient)
}

main.go

package mainimport "golang-trick/34-go-es/core"func main() {core.InitEsConn()
}

运行后，可以看到连接成功

在这里插入图片描述

2、配置ES认证

不需要认证的情况

  • 服务器自己使用，9200，9300端口不对外开放
  • 本身跑在127.0.0.1上

需要认证的情况：

  • ES需要对外提供服务的，我们总不能让外部也能随意通过ip:端口的方式随意的访问到我们的ES数据，所以需要配置认证

配置认证的方式参考：https://blog.csdn.net/qq_38669698/article/details/130529829

  1. 启用认证，由于我们配置了目录映射，所以改宿主机的elasticsearch.yml文件即可，添加如下内容
#添加如下内容
#http.cors.allow-headers: Authorization #这个配置改为下面的
http.cors.allow-headers: Authorization,X-Requested-With,Content-Length,Content-Type
xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true

在这里插入图片描述

2.保存后，重启ES

docker restart es

在这里插入图片描述

  1. 设置用户密码

a. 上一步重启ES容器后，进入容器：

docker exec -it es /bin/bash

b. 进入容器后，执行以下命令

./bin/elasticsearch-setup-passwords interactive

出现：Initiating the setup of passwords for reserved users elastic,apm_system,kibana,logstash_system,beats_system,remote_monitoring_user.
You will be prompted to enter passwords as the process progresses.
Please confirm that you would like to continue [y/N]

上边英文大概的意思是：你如果确定开启密码的话，需要设置以下六种账户的密码（建议设置成一样的）

Please confirm that you would like to continue [y/N]yEnter password for [elastic]: 
Reenter password for [elastic]: 
Enter password for [apm_system]: 
Reenter password for [apm_system]: 
Enter password for [kibana]: 
Reenter password for [kibana]: 
Enter password for [logstash_system]: 
Reenter password for [logstash_system]: 
Enter password for [beats_system]:Reenter password for [beats_system]: 
Enter password for [remote_monitoring_user]: 
Reenter password for [remote_monitoring_user]: 
Changed password for user [apm_system]
Changed password for user [kibana]
Changed password for user [logstash_system]
Changed password for user [beats_system]
Changed password for user [remote_monitoring_user]
Changed password for user [elastic]

在这里插入图片描述

c.完成以上的设置后，需要再次重启ES容器
在这里插入图片描述

d. 验证

http://127.0.0.1:9200/

可以看到再次访问，就需要我们输入用户名和密码了，用户名是固定的elastic，密码则是我们自己设置的

在这里插入图片描述

现在执行我们开始的连接代码，也会报错了，因为没有给用户名和密码

在这里插入图片描述

此外，使用ES-Head连接时，也需要改为http://localhost:9100/?auth_user=elastic&auth_password=123456，即需要带上用户名和密码了

在这里插入图片描述

三、索引的增删改查

在这里插入图片描述

首先我们创建一个结构体User，用于后续封装从ES中查询的出来的数据，并设置一个mapping(定义索引下的字段约束，其中properties表示的就是索引下文档的各字段）

user.go ：类似MySQL中的Model，定义结构体，表名等。这里就是ES的Model，定义索引名和mapping等。

package modelimport "time"type User struct {Id       uint   `json:"id"`UserName string `json:"user_name"`NickName string `json:"nick_name"`//Age       int    `json:"age"`CreateAt string `json:"create_at"`Title    string    `json:"title"`
}func (u *User) Index() string{return "user_index"
}func (u *User) Mapping() string {return `
{"mappings": {"properties": {"nick_name": { "type": "text"},"user_name": { "type": "keyword" // 完整匹配},"age": { "type": "integer" // 完整匹配},"id": {"type": "integer"},"created_at":{"type": "date","null_value": "null","format": "[yyyy-MM-dd HH:mm:ss]"}}}
}
`
}

index.go :索引的创建、删除、判断索引是否已经存在

package indexsimport ("context""fmt""golang-trick/34-go-es/core""golang-trick/34-go-es/model"
)func CreateIndex(indexName string) error {// 索引不存在时，我们才创建,否则请求创建已经存在的索引会报错的if ExistsIndex(indexName) {// 删除已经存在的索引，然后新建索引err := DeleteIndex(indexName)if err != nil {return err}}index, err := core.EsClient.CreateIndex(indexName).                // 创建索引BodyString((&model.User{}).Mapping()). // 指定索引的mapping，类似mysql中的表各字段的一个类型和其他约束Do(context.Background())               // 执行if err != nil {fmt.Println(err)return err}fmt.Println(fmt.Printf("创建了索引,索引：%v", index))return nil
}func ExistsIndex(indexName string) bool {exists, _ := core.EsClient.IndexExists(indexName).Do(context.Background())return exists
}func DeleteIndex(indexName string) error {_, err := core.EsClient.DeleteIndex(indexName).Do(context.Background())fmt.Println("删除了索引")return err}

运行：

package mainimport ("golang-trick/34-go-es/core""golang-trick/34-go-es/indexs"
)func main() {core.InitEsConn()indexs.CreateIndex("user_index")
}

从ES-Head中可以看到索引和相关字段了
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

再次执行的话，会按我们的代码定义的方式，先删除原有的索引，然后创建新的索引

在这里插入图片描述

四、文档的增删改

创建单个文档

package docsimport ("context""fmt""golang-trick/34-go-es/core""golang-trick/34-go-es/model""time"
)func CreateDoc() {user := &model.User{Id:       10,UserName: "lym",NickName: "夜空中最亮的星",CreateAt: time.Now().Format("2006-01-02 15:03:04"), // 需要按照mapping中的约束格式传，否则报错Title:    "学习创建索引",}indexResp, err := core.EsClient.Index().                 // 表明是要对索引进行操作Index(user.Index()).     // 指定要操作的索引BodyJson(user).          // 文档的内容，会将结构体给我们转为JSON字符串Do(context.Background()) // 执行if err != nil {fmt.Println(err)return}fmt.Printf("%#v\n", indexResp)
}

运行：

package mainimport ("golang-trick/34-go-es/core""golang-trick/34-go-es/docs"
)func main() {core.InitEsConn()// indexs.CreateIndex("user_index")docs.CreateDoc()
}

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

要注意的是，这样查看显示的数据是不全的，比如上面就没有显示title和create_at字段，可以点击文档，查看JSON样式的完整数据

在这里插入图片描述

如果是mapping里面没有的字段，文档也是可以创建成功的，并且会加上该字段，如上面的title字段在mapping中就是没有的，但是也保存到文档中成功了。

根据文档id删除文档

// 注意：这里的id是文档id，不是文档内容中的id字段
func DeleteDoc(id string) {deleteResp, err := core.EsClient.Delete().                       // 获取一个DeleteService对象Index((&model.User{}).Index()). // 指明索引Id(id).Refresh("true"). // 删除后，索引会过一会才刷新，这里传true，索引会立即刷新，删除操作我们一般都传trueDo(context.Background())if err != nil { // 如果文档不存在，会报404错误fmt.Println(err)return}fmt.Printf("%#v\n", deleteResp)}

执行：

package mainimport ("golang-trick/34-go-es/core""golang-trick/34-go-es/docs"
)func main() {core.InitEsConn()// indexs.CreateIndex("user_index")//docs.CreateDoc()docs.DeleteDoc("d6ldWYwBwPESsKz-qasv")
}

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

批量删除文档

批量删除需要用到Bulk对象，将要操作的文档放入Bulk中，然后一次性提交给ES服务器执行

在这里插入图片描述

执行前我们又插入了两条数据，用于测试
在这里插入图片描述

根据文档ID列表批量删除文档代码


// 注意：这里的id是文档id，不是文档内容中的id字段
// 传入文档id列表
func BatchDeleteDoc(ids []string) {bulkService := core.EsClient.Bulk(). // 获取BulkService对象Index((&model.User{}).Index()). // 指明要操作的索引Refresh("true")for _, id := range ids {bulk := elastic.NewBulkDeleteRequest().Id(id)bulkService.Add(bulk)}bulkResp, err := bulkService.Do(context.Background())if err != nil {fmt.Println(err)return}// 如果文档不存在，不会有错误，bulkResp.Succeeded()为空，否则就是删除成功的数量fmt.Printf("%#v\n", bulkResp.Succeeded()) }

执行：

package mainimport ("golang-trick/34-go-es/core""golang-trick/34-go-es/docs"
)func main() {core.InitEsConn()// indexs.CreateIndex("user_index")//docs.CreateDoc()//docs.DeleteDoc("d6ldWYwBwPESsKz-qasv")docs.BatchDeleteDoc([]string{"eKmUWYwBwPESsKz-8qsp", "eamVWYwBwPESsKz-DKve"})
}

批量删除成功

在这里插入图片描述

批量创建文档

与批量删除类似，只是添加到BulkService对象中的对象变为了BulkCreateRequest

func BatchCreateDoc() {userList := []model.User{{Id:       11,UserName: "lym",NickName: "夜空中最亮的星",CreateAt: time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"),},{Id:       12,UserName: "lym",NickName: "夜空中最亮的星",CreateAt: time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"),},}bulkService := core.EsClient.Bulk(). // 获取BulkService对象Index((&model.User{}).Index()). // 指明要操作的索引Refresh("true")for _, user := range userList {// 与批量删除主要就是这一行不同bulk := elastic.NewBulkCreateRequest().Doc(user)bulkService.Add(bulk)}bulkResp, err := bulkService.Do(context.Background())if err != nil {fmt.Println(err)return}fmt.Printf("%#v\n", bulkResp)}

执行：

package mainimport ("golang-trick/34-go-es/core""golang-trick/34-go-es/docs"
)func main() {core.InitEsConn()// indexs.CreateIndex("user_index")//docs.CreateDoc()//docs.DeleteDoc("d6ldWYwBwPESsKz-qasv")// docs.BatchDeleteDoc([]string{"eKmUWYwBwPESsKz-8qsp", "eamVWYwBwPESsKz-DKve"})docs.BatchCreateDoc()
}

在这里插入图片描述

五、文档查询

列表查询

返回结构如下，主要是res.Hits.Hits中的一条记录，是SearchHit对象，里面的Source为我们的文档数据，json.RawMessage就是[]byte的别名而已，所以可以直接转为string，或者反序列化到我们的结构体对象中
在这里插入图片描述

代码如下：

func FindDoc() {query := elastic.NewBoolQuery()res, err := core.EsClient.Search((&model.User{}).Index()). // 指定索引，且表明是查询操作Query(query). // 查询条件From(0). // 分页操作Size(10).Do(context.Background())if err != nil {fmt.Println(err)return}count := res.Hits.TotalHits.Valuefmt.Println(count)for _, hit := range res.Hits.Hits {fmt.Println(string(hit.Source))}
}

执行：

package mainimport ("golang-trick/34-go-es/core""golang-trick/34-go-es/docs"
)func main() {core.InitEsConn()// indexs.CreateIndex("user_index")//docs.CreateDoc()//docs.DeleteDoc("d6ldWYwBwPESsKz-qasv")// docs.BatchDeleteDoc([]string{"eKmUWYwBwPESsKz-8qsp", "eamVWYwBwPESsKz-DKve"})// docs.BatchCreateDoc()docs.FindDoc()
}

在这里插入图片描述

精确匹配

精确匹配只能对mapping中定义为keyword的字段生效,比如下面我们只能对user_name使用精确匹配，对nick_name字段无法使用，所以在设计索引时，如果已知后面会对某个字段进行精确匹配，应该将其设置为keyword类型

在这里插入图片描述

代码：

func FindDoc() {limit := 10page := 1from := (page - 1) * limit//query := elastic.NewBoolQuery()query := elastic.NewTermQuery("user_name", "lym")res, err := core.EsClient.Search((&model.User{}).Index()). // 指定索引，且表明是查询操作Query(query).                    // 查询条件From(from).                      // 分页操作Size(limit).Do(context.Background())if err != nil {fmt.Println(err)return}count := res.Hits.TotalHits.Valuefmt.Println(count)for _, hit := range res.Hits.Hits {fmt.Println(string(hit.Source))}
}

执行：
在这里插入图片描述
如果换成nick_name，即使写为了完全正确的夜空中最亮的星，也是匹配不到结果的，因为nick_name的type是text，不是keyword
在这里插入图片描述

模糊匹配

  • 主要是查text，也能查keyword

  • 模糊匹配keyword字段，是需要查完整的

  • 匹配text字段则不用，搜完整的也会搜出很多

代码：

查询对象换为NewMatchQuery即可

在这里插入图片描述

嵌套字段的搜索

我们在创建索引时，并没有指定title字段的mapping，但是因为在插入文档时，带了title字段，es会自动帮我们将其加入到mapping中，且是一个嵌套类型，如下

"title": {"type": "text","fields": {"keyword": {"type": "keyword","ignore_above": 256}}
}

因为title是text类型，只能模糊匹配，但是需要精确匹配的时候，也能通过title.keyword的形式进行精确匹配，如下

query := elastic.NewTermQuery("title.keyword", "学习创建索引2") // 精确匹配
//query := elastic.NewMatchQuery("title", "学习")  // 模糊匹配

六、 更新文档

更新文档，我们一般都是已经知道文档id了，所以就是根据文档id进行更新，传入map即可

更新前

在这里插入图片描述
代码：

func UpdateDoc(id string) {res, err := core.EsClient.Update().Index((&model.User{}).Index()).Id(id).Doc(map[string]any{"user_name": "lymUpdate",}).Do(context.Background())if err != nil {fmt.Println(err)return}fmt.Printf("%#v\n", res)
}

执行：

package mainimport ("golang-trick/34-go-es/core""golang-trick/34-go-es/docs"
)func main() {core.InitEsConn()// indexs.CreateIndex("user_index")//docs.CreateDoc()//docs.DeleteDoc("d6ldWYwBwPESsKz-qasv")// docs.BatchDeleteDoc([]string{"eKmUWYwBwPESsKz-8qsp", "eamVWYwBwPESsKz-DKve"})// docs.BatchCreateDoc()// docs.FindDoc()docs.UpdateDoc("eqmeWYwBwPESsKz-nasc")
}

更新后
在这里插入图片描述

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