docker安装部署Elasticsearch（ES）以及相关配置

Elasticsearch简介

mysql用作持久化存储，ES用作检索
基本概念：index库>type表>document文档

index索引（相当于MySQL的数据库）

动词：相当于mysql的insert
名词：相当于mysql的db

Type类型（相当于MySQL的数据表）

在index中，可以定义一个或多个类型
类似于mysql的table，每一种类型的数据放在一起

Document文档（相当于MySQL中的数据）

保存在某个index下，某种type的一个数据document，文档是json格式的，document就像是mysql中的某个table里面的内容。每一行对应的列叫属性
在这里插入图片描述

安装部署

1、安装elastic search

dokcer中安装elastic search

（1）下载ealastic search（存储和检索）和kibana（可视化检索）

docker pull elasticsearch:7.4.2
docker pull kibana:7.4.2

注意：版本要统一，尽量不给自己找麻烦

（2）配置

# 将docker里的目录挂载到linux的/mydata目录中
# 修改/mydata就可以改掉docker里的
mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data# es可以被远程任何机器访问
echo "http.host: 0.0.0.0" >/mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml# 递归更改权限，es需要访问
chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/

（3）启动Elastic search

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e  "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \
-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 说明：
# 9200是用户交互端口 9300是集群心跳端口
# -e指定是单阶段运行
# -e指定占用的内存大小，生产时可以设置32G查看启动日志
docker logs elasticsearch# 设置开机启动
docker update elasticsearch --restart=always

坑点：
因为容器里的文件映射到了外面，所以删除容器和新建容器数据还在第一次查docker ps启动了，第二次查的时候发现关闭了，docker logs elasticsearch
http://192.168.56.10:9200
数据挂载到外面，但是访问权限不足；把/mydata/elasticsearch下文件夹的权限设置好，上面已经设置过了

（4）安装kibana

遇到了更新阿里源也下载不下来kibana镜像的情况，先在别的网络下载下来后传到虚拟机

docker save -o kibana.tar kibana:7.4.2 
docker load -i kibana.tar 
# 如何通过其他工具链接ssh
vim /etc/ssh/sshd_config修改 PasswordAuthentication yes
# 重启网络
systemctl restart sshd.service  或 service sshd restart
# 连接192.168.56.10:22端口成功，用户名root，密码vagrant
也可以通过vagrant ssh-config查看ip和端口，此时是127.0.0.1:2222

（5）启动kibana：

# kibana指定了了ES交互端口9200  # 5600位kibana主页端口
docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.56.10:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.4.2# 设置开机启动kibana
docker update kibana  --restart=always

（6）测试

查看elasticsearch版本信息： http://192.168.56.10:9200：

{"name": "66718a266132","cluster_name": "elasticsearch","cluster_uuid": "xhDnsLynQ3WyRdYmQk5xhQ","version": {"number": "7.4.2","build_flavor": "default","build_type": "docker","build_hash": "2f90bbf7b93631e52bafb59b3b049cb44ec25e96","build_date": "2019-10-28T20:40:44.881551Z","build_snapshot": false,"lucene_version": "8.2.0","minimum_wire_compatibility_version": "6.8.0","minimum_index_compatibility_version": "6.0.0-beta1"},"tagline": "You Know, for Search"
}

ES常用命令

访问Kibana： http://192.168.56.10:5601/app/kibana

1、检索es信息

（1）GET /_cat/nodes：查看所有节点
如：http://192.168.56.10:9200/_cat/nodes
可以直接浏览器输入上面的url，也可以在kibana中输入GET /_cat/nodes

127.0.0.1 12 97 3 0.00 0.01 0.05 dilm * 66718a26613266718a266132代表结点
*代表是主节点

（2）GET /_cat/health：查看es健康状况
如： http://192.168.56.10:9200/_cat/health

1613741055 13:24:15 elasticsearch green 1 1 0 0 0 0 0 0 - 100.0%

注：green表示健康值正常
（3）GET /_cat/master：查看主节点
如： http://192.168.56.10:9200/_cat/master

089F76WwSaiJcO6Crk7MpA 127.0.0.1 127.0.0.1 66718a266132主节点唯一编号
虚拟机地址

（4）GET/_cat/indicies：查看所有索引，等价于mysql数据库的show databases;
如：http://192.168.56.10:9200/_cat/indices

green  open .kibana_task_manager_1   DhtDmKrsRDOUHPJm1EFVqQ 1 0 2 3 40.8kb 40.8kb
green  open .apm-agent-configuration vxzRbo9sQ1SvMtGkx6aAHQ 1 0 0 0   230b   230b
green  open .kibana_1                rdJ5pejQSKWjKxRtx-EIkQ 1 0 5 1 18.2kb 18.2kb这3个索引是kibana创建的

2、新增文档

保存一个数据，保存在哪个索引的哪个类型下（哪张数据库哪张表下），保存时用唯一标识指定

# # 在customer索引下的external类型下保存1号数据
PUT customer/external/1# POSTMAN输入
http://192.168.56.10:9200/customer/external/1{"name":"John Doe"
}

PUT和POST区别

POST新增。如果不指定id，会自动生成id。指定id就会修改这个数据，并新增版本号；
- 可以不指定id，不指定id时永远为创建
- 指定不存在的id为创建
- 指定存在的id为更新，而版本号会根据内容变没变而觉得版本号递增与否
PUT可以新增也可以修改。PUT必须指定id；由于PUT需要指定id，我们一般用来做修改操作，不指定id会报错
- 必须指定id
- 版本号总会增加

怎么记：put和java里map.put一样必须指定key-value。而post相当于mysql insert

seq_no和version的区别：
每个文档的版本号"_version" 起始值都为1 每次对当前文档成功操作后都加1
而序列号"_seq_no"则可以看做是索引的信息在第一次为索引插入数据时为0，每对索引内数据操作成功一次sqlNO加1，并且文档会记录是第几次操作使它成为现在的情况的
可以参考https://www.cnblogs.com/Taeso/p/13363136.html

下面是在postman中的测试数据：
在这里插入图片描述

创建数据成功后，显示201 created表示插入记录成功。

返回数据：
带有下划线开头的，称为元数据，反映了当前的基本信息。

{"_index": "customer", 表明该数据在哪个数据库下；"_type": "external", 表明该数据在哪个类型下；"_id": "1",  表明被保存数据的id；"_version": 1,  被保存数据的版本"result": "created", 这里是创建了一条数据，如果重新put一条数据，则该状态会变为updated，并且版本号也会发生变化。"_shards": {"total": 2,"successful": 1,"failed": 0},"_seq_no": 0,"_primary_term": 1
}

下面选用POST方式：
添加数据的时候，不指定ID，会自动的生成id，并且类型是新增：

{"_index": "customer","_type": "external","_id": "5MIjvncBKdY1wAQm-wNZ","_version": 1,"result": "created","_shards": {"total": 2,"successful": 1,"failed": 0},"_seq_no": 11,"_primary_term": 6
}

再次使用POST插入数据，不指定ID，仍然是新增的：

{"_index": "customer","_type": "external","_id": "5cIkvncBKdY1wAQmcQNk","_version": 1,"result": "created","_shards": {"total": 2,"successful": 1,"failed": 0},"_seq_no": 12,"_primary_term": 6
}

添加数据的时候，指定ID，会使用该id，并且类型是新增：

{"_index": "customer","_type": "external","_id": "2","_version": 1,"result": "created","_shards": {"total": 2,"successful": 1,"failed": 0},"_seq_no": 13,"_primary_term": 6
}

再次使用POST插入数据，指定同样的ID，类型为updated

{"_index": "customer","_type": "external","_id": "2","_version": 2,"result": "updated","_shards": {"total": 2,"successful": 1,"failed": 0},"_seq_no": 14,"_primary_term": 6
}

3、查看文档

GET /customer/external/1
http://192.168.56.10:9200/customer/external/1

{"_index": "customer","_type": "external","_id": "1","_version": 10,"_seq_no": 18,//并发控制字段，每次更新都会+1，用来做乐观锁"_primary_term": 6,//同上，主分片重新分配，如重启，就会变化"found": true,"_source": {"name": "John Doe"}
}

乐观锁用法：通过“if_seq_no=1&if_primary_term=1”，当序列号匹配的时候，才进行修改，否则不修改。
实例：将id=1的数据更新为name=1，然后再次更新为name=2，起始1_seq_no=18，_primary_term=6

将name更新为1

PUT http://192.168.56.10:9200/customer/external/1?if_seq_no=18&if_primary_term=6
在这里插入图片描述

（2）将name更新为2，更新过程中使用seq_no=18

PUT http://192.168.56.10:9200/customer/external/1?if_seq_no=18&if_primary_term=6
结果为：

{"error": {"root_cause": [{"type": "version_conflict_engine_exception","reason": "[1]: version conflict, required seqNo [18], primary term [6]. current document has seqNo [19] and primary term [6]","index_uuid": "mG9XiCQISPmfBAmL1BPqIw","shard": "0","index": "customer"}],"type": "version_conflict_engine_exception","reason": "[1]: version conflict, required seqNo [18], primary term [6]. current document has seqNo [19] and primary term [6]","index_uuid": "mG9XiCQISPmfBAmL1BPqIw","shard": "0","index": "customer"},"status": 409
}

出现更新错误。

（3）查询新的数据

GET http://192.168.56.10:9200/customer/external/1

{"_index": "customer","_type": "external","_id": "1","_version": 11,"_seq_no": 19,"_primary_term": 6,"found": true,"_source": {"name": "1"}
}

能够看到_seq_no变为19

（4）再次更新，更新成功

PUT http://192.168.56.10:9200/customer/external/1?if_seq_no=19&if_primary_term=1

4、更新文档_update

POST customer/externel/1/_update
{"doc":{"name":"111"}
}
或者
POST customer/externel/1
{"doc":{"name":"222"}
}
或者
PUT customer/externel/1
{"doc":{"name":"222"}
}

不同：带有update情况下

POST操作会对比源文档数据，如果相同不会有什么操作，文档version不增加。
PUT操作总会重新保存并增加version版本

POST时带_update对比元数据如果一样就不进行任何操作。
看场景：

对于大并发更新，不带update
对于大并发查询偶尔更新，带update；对比更新，重新计算分配规则

（1）POST更新文档，带有_update

http://192.168.56.10:9200/customer/external/1/_update
在这里插入图片描述

如果再次执行更新，则不执行任何操作，序列号也不发生变化，返回：

{"_index": "customer","_type": "external","_id": "1","_version": 12,"result": "noop", // 无操作"_shards": {"total": 0,"successful": 0,"failed": 0},"_seq_no": 20,"_primary_term": 6
}

POST更新方式，会对比原来的数据，和原来的相同，则不执行任何操作（version和_seq_no）都不变。

（2）POST更新文档，不带_update

在更新过程中，重复执行更新操作，数据也能够更新成功，不会和原来的数据进行对比

{"_index": "customer","_type": "external","_id": "1","_version": 13,"result": "updated","_shards": {"total": 2,"successful": 1,"failed": 0},"_seq_no": 21,"_primary_term": 6
}

5、删除文档或索引

DELETE customer/external/1
DELETE customer

注：elasticsearch并没有提供删除类型的操作，只提供了删除索引和文档的操作。

实例：删除id=1的数据，删除后继续查询
DELETE http://192.168.56.10:9200/customer/external/1

{"_index": "customer","_type": "external","_id": "1","_version": 14,"result": "deleted","_shards": {"total": 2,"successful": 1,"failed": 0},"_seq_no": 22,"_primary_term": 6
}

再次执行DELETE http://192.168.56.10:9200/customer/external/1

{"_index": "customer","_type": "external","_id": "1","_version": 15,"result": "not_found","_shards": {"total": 2,"successful": 1,"failed": 0},"_seq_no": 23,"_primary_term": 6
}

GET http://192.168.56.10:9200/customer/external/1

{"_index": "customer","_type": "external","_id": "1","found": false
}

删除索引
实例：删除整个costomer索引数据
删除前，所有的索引http://192.168.56.10:9200/_cat/indices

green  open .kibana_task_manager_1   DhtDmKrsRDOUHPJm1EFVqQ 1 0 2 0 31.3kb 31.3kb
green  open .apm-agent-configuration vxzRbo9sQ1SvMtGkx6aAHQ 1 0 0 0   283b   283b
green  open .kibana_1                rdJ5pejQSKWjKxRtx-EIkQ 1 0 8 3 28.8kb 28.8kb
yellow open customer                 mG9XiCQISPmfBAmL1BPqIw 1 1 9 1  8.6kb  8.6kb

删除“ customer ”索引
DELTE http://192.168.56.10:9200/customer
响应：

{"acknowledged": true
}

删除后，所有的索引http://192.168.56.10:9200/_cat/indices

green open .kibana_task_manager_1   DhtDmKrsRDOUHPJm1EFVqQ 1 0 2 0 31.3kb 31.3kb
green open .apm-agent-configuration vxzRbo9sQ1SvMtGkx6aAHQ 1 0 0 0   283b   283b
green open .kibana_1                rdJ5pejQSKWjKxRtx-EIkQ 1 0 8 3 28.8kb 28.8kb

6、ES的批量操作——bulk

匹配导入数据
POST http://192.168.56.10:9200/customer/external/_bulk

两行为一个整体
{"index":{"_id":"1"}}
{"name":"a"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name":"b"}
注意格式json和text均不可，要去kibana里Dev Tools

语法格式：

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

这里的批量操作，当发生某一条执行发生失败时，其他的数据仍然能够接着执行，也就是说彼此之间是独立的。

bulk api以此按顺序执行所有的action（动作）。如果一个单个的动作因任何原因失败，它将继续处理它后面剩余的动作。当bulk api返回时，它将提供每个动作的状态（与发送的顺序相同），所以您可以检查是否一个指定的动作是否失败了。

实例1: 执行多条数据

POST /customer/external/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name":"John Doe"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name":"John Doe"}

执行结果

#! Deprecation: [types removal] Specifying types in bulk requests is deprecated.
{"took" : 318,  花费了多少ms"errors" : false, 没有发生任何错误"items" : [ 每个数据的结果{"index" : { 保存"_index" : "customer", 索引"_type" : "external", 类型"_id" : "1", 文档"_version" : 1, 版本"result" : "created", 创建"_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1,"status" : 201 新建完成}},{"index" : { 第二条记录"_index" : "customer","_type" : "external","_id" : "2","_version" : 1,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 1,"_primary_term" : 1,"status" : 201}}]
}

实例2：对于整个索引执行批量操作

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

运行结果：

#! Deprecation: [types removal] Specifying types in bulk requests is deprecated.
{"took" : 304,"errors" : false,"items" : [{"delete" : { 删除"_index" : "website","_type" : "blog","_id" : "123","_version" : 1,"result" : "not_found", 没有该记录"_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1,"status" : 404 没有该}},{"create" : {  创建"_index" : "website","_type" : "blog","_id" : "123","_version" : 2,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 1,"_primary_term" : 1,"status" : 201}},{"index" : {  保存"_index" : "website","_type" : "blog","_id" : "5sKNvncBKdY1wAQmeQNo","_version" : 1,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 2,"_primary_term" : 1,"status" : 201}},{"update" : { 更新"_index" : "website","_type" : "blog","_id" : "123","_version" : 3,"result" : "updated","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 3,"_primary_term" : 1,"status" : 200}}]
}

7、样本测试数据

准备了一份顾客银行账户信息的虚构的JSON文档样本。每个文档都有下列的schema（模式）。

{"account_number": 1,"balance": 39225,"firstname": "Amber","lastname": "Duke","age": 32,"gender": "M","address": "880 Holmes Lane","employer": "Pyrami","email": "amberduke@pyrami.com","city": "Brogan","state": "IL"
}

https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/master/docs/src/test/resources/accounts.json ，导入测试数据，

POST bank/account/_bulk 上面的数据

http://192.168.56.10:9200/_cat/indices
刚导入了1000条
yellow open bank                     99m64ElxRuiH46wV7RjXZA 1 1 1000 0 427.8kb 427.8kb