【业务功能篇81】微服务SpringCloud-ElasticSearch-Kibanan-docke安装-入门实战

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ElasticSearch

一、ElasticSearch概述

1.ElasticSearch介绍

  ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个Elastic Stack技术栈的核心。它可以近乎实时的存储，检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。

  ElasticSearch的底层是开源库Lucene，但是你没办法直接用Lucene，必须自己写代码去调用它的接口，Elastic是Lucene的封装，提供了REST API的操作接口，开箱即用。天然的跨平台。

  全文检索是我们在实际项目开发中最常见的需求了，而ElasticSearch是目前全文检索引擎的首选，它可以快速的存储，搜索和分析海量的数据，维基百科，GitHub，Stack Overflow都采用了ElasticSearch。

官方网站：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/

中文社区：https://elasticsearch.cn/explore/

2.ElasticSearch用途

  1. 搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据。
  2. 文件记录达到数十万或数百万个甚至更多。
  3. 支持大量基于交互式文本的查询。
  4. 需求非常灵活的全文搜索查询。
  5. 对高度相关的搜索结果的有特殊需求，但是没有可用的关系数据库可以满足。
  6. 对不同记录类型，非文本数据操作或安全事务处理的需求相对较少的情况。

3. ElasticSearch基本概念

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3.1 索引

  索引（indices）在这儿很容易和MySQL数据库中的索引产生混淆，其实是和MySQL数据库中的Databases数据库的概念是一致的。

3.2 类型

  类型(Type),对应的其实就是数据库中的 Table(数据表)，类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。

3.3 文档

  文档(Document),对应的就是具体数据行(Row)

3.4 字段

  字段(field)相对于数据表中的列，也就是文档中的属性。

4. 倒排索引

  Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好.

  倒排索引是搜索引擎的核心。搜索引擎的主要目标是在查找发生搜索条件的文档时提供快速搜索。ES中的倒排索引其实就是 lucene 的倒排索引，区别于传统的正向索引，倒排索引会再存储数据时将关键词和数据进行关联，保存到倒排表中，然后查询时，将查询内容进行分词后在倒排表中进行查询，最后匹配数据即可。

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具体拆解的案例

词记录
红海1，2，3，4，5
行动1，2，3
探索2，5
特别3，5
记录篇4
特工5

保存的对应的记录为

1-红海行动

2-探索红海行动

3-红海特别行动

4-红海记录篇

5-特工红海特别探索

分词：将整句分拆为单词

检索信息：

  1. 红海特工行动?
  2. 红海行动？

二、ElasticSearch相关安装

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1.Elasticsearch安装

  ElasticSearch安装就相当于安装MySQL数据库。

下载对应的镜像文件

docker pull elasticsearch:7.4.2

创建需要挂载的目录

mkdir -p /mydata/elasticsearch/config

mkdir -p /mydata/elasticsearch/data

echo “http.host : 0.0.0.0” >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

安装ElasticSearch容器

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e “discovery.type=single-node” -e ES_JAVA_OPTS=“-Xms64m -Xmx128m” -v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -d elasticsearch:7.4.2

启动异常：

elasticsearch.yml配置文件的 : 两边需要添加空格

还有就是访问的文件权限问题：

image.png

没有权限我们就添加权限就可以了

chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/

然后我们就可以启动容器了

docker start 容器编号

image.png

然后测试访问：http://192.168.56.100:9200

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看到这个效果表示安装成功！

2.Kibana安装

  Kibana的安装就相当于安装MySQL的客户端SQLYog。

下载镜像文件

docker pull kibana:7.4.2

启动容器的命令

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.56.100:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.4.2

测试访问：http://192.168.56.100:5601

image.png

如果查看日志：docker logs 容器编号

image.png

那么我们就手动的进入容器中修改ElasticSearch的服务地址

docker exec -it 容器编号 /bin/bash

进入config目录

cd config

修改kibana.yml文件中的ElasticSearch的服务地址

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然后我们重启Kibana服务

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看到如下界面表示安装启动成功

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三、ElasticSearch入门

1._cat

_cat接口说明
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查看所有索引信息

/_cat/indices?v 查看所有的索引信息

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es 中会默认提供上面的几个索引，表头的含义为：

字段名含义说明
healthgreen(集群完整) yellow(单点正常、集群不完整) red(单点不正常)
status是否能使用
index索引名
uuid索引统一编号
pri主节点几个
rep从节点几个
docs.count文档数
docs.deleted文档被删了多少
store.size整体占空间大小
pri.store.size主节点占

2.索引操作

索引就相当于我们讲的关系型数据库MySQL中的 database

2.1 创建索引

PUT /索引名

参数可选：指定分片及副本，默认分片为3，副本为2。

{"settings": {"number_of_shards": 3,"number_of_replicas": 2}
}

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2.2 查看索引信息

GET /索引名

image.png

或者，我们可以使用*来查询所有索引具体信息

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2.3 删除索引

DELETE /索引名称

image.png

3.文档操作

文档相当于数据库中的表结构中的Row记录

3.1 创建文档

PUT /索引名称/类型名/编号

数据

{"name":"bobo"
}

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提交方式描述
PUT提交的id如果不存在就是新增操作，如果存在就是更新操作，id不能为空
POST如果不提供id会自动生成一个id,如果id存在就更新，如果id不存在就新增

POST /索引名称/类型名/编号

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3.2 查询文档

GET /索引/类型/id

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返回字段的含义

字段含义
_index索引名称
_type类型名称
_id记录id
_version版本号
_seq_no并发控制字段，每次更新都会+1，用来实现乐观锁
_primary_term同上，主分片重新分配，如重启，就会发生变化
found找到结果
_source真正的数据内容

乐观锁： ?if_seq_no=0&if_primary_term=1

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3.3 更新文档

  前面的POST和PUT添加数据的时候，如果id存在就会执行更新文档的操作，当然我们也可以通过POST方式提交，然后显示的跟上_update来实现更新

POST /索引/类型/id/_update

{"doc":{"name":"bobo666"}
}

这种方式来更新，只是这种方式的更新如果数据没有变化则不会操作。

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如果更新的数据和文档中的数据是一样的，那么POST方式提交是不会有任何操作的

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3.4 删除文档

DELETE /索引/类型/id

DELETE /索引

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3.5 测试数据

_bulk批量操作，语法格式

{action:{metadata}}\n
{request body }\n
{action:{metadata}}\n
{request body }\n

案例

POST /bobo/system/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name":"dpb"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name":"dpb2"}

image.png

复杂点的案例：

POST /_bulk
{"delete":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"create":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"title":"My first bolg post ..."}
{"index":{"_index":"website","_type":"blog"}}
{"title":"My second blog post ..."}
{"update":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"doc":{"title":"My updated blog post ..."}}

官方测试数据：https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/master/docs/src/test/resources/accounts.json

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