ElasticSearch基础用法

什么是ElasticSearch?

Elasticsearch是一个开源的、分布式的、实时的搜索和分析引擎。它允许用户近乎实时地存储、检索大量数据，并能够高效地对其进行全文搜索、聚合和分析。

部署ES和Kibana

通常采用docker-compose部署ES（ElasticSearch）服务是最方便的，这里不得不提到将ES数据可视化的客户端工具kibana。

Kibana是一个开源的数据分析和可视化平台，设计出来主要用于与Elasticsearch一起使用。用户可以用Kibana来搜索、查看和交互存放在Elasticsearch索引中的数据，通过各种不同的图表、表格和地图等来展示高级的数据分析与可视化。

下面我们将这两个服务一起部署，从dockerhub上获取到es和kibana的docker镜像，下面是docker-compose.yml。

version: '3'
services:es01:image: elasticsearch:7.14.1environment:- node.name=es01- cluster.name=data-cluster- bootstrap.memory_lock=true- cluster.initial_master_nodes=es01- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"ulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- /data/docker2/elastic/es01/data:/usr/share/elasticsearch/data- /data/docker2/elastic/es01/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml- /data/docker2/elastic/es01/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins- /data/docker2/elastic/es01/logs:/usr/share/elasticsearch/logs- /etc/localtime:/etc/localtimeports:- 9201:9200#networks:#  - elasticrestart: alwayskibana:image: kibana:7.14.1ports:- 5602:5601environment:SERVER_NAME: 10.88.7.123ELASTICSEARCH_HOSTS: '["http://10.88.7.123:9201"]'restart: always

注意：kibana中的‘SERVER_NAME’设置成ES服务的IP地址，‘ELASTICSEARCH_HOSTS’设置成ES服务的地址。

镜像和docker-compose.yml准备好后，执行命令创建容器并启动服务。

docker-compose up -d --build

确认ES和kibana服务是否启动成功：

# docker-compose psName                          Command               State                         Ports                      
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------                       
docker2_es01_1                /bin/tini -- /usr/local/bi ...   Up      0.0.0.0:9201->9200/tcp, 9300/tcp                 
docker2_kibana_1              /bin/tini -- /usr/local/bi ...   Up      0.0.0.0:5602->5601/tcp

浏览器访问kibana，http://{ip地址}:5602 ，如下图：

点击Dev tools进入工具集可以通过指令和ES集群进行交互。

Kibana的Dev Tools提供了多种工具，可以用于执行各种与Elasticsearch相关的操作，例如创建索引、修改映射、运行查询和聚合等。

这些工具使得开发人员和数据分析师能够轻松地与Elasticsearch集群进行交互，执行各种查询和操作，并进行实时分析和可视化。

Kibana Dev-tools中的常用操作指令

1、索引相关

# 1、创建索引
PUT /users
{"mappings": {"properties": {"UserName": {"type": "text","analyzer": "standard"},"Department": {"type": "keyword"},"Permissions": {"type": "keyword"}}}
}# 2、删除索引
DELETE /users# 3、获取集群中所有索引信息
GET /_cat/indices?v# 4、查询某个索引（users）信息
GET /users/_mapping# 5、索引增加字段
PUT /users/_mapping
{"properties": {"new_field": {"type": "text"}}
}

2、文档相关

# 1、增加文档
POST /users/_doc
{"UserName": "xiaoming","Department": "研发一部","Permissions": [],"status": "normal"
}# 2、删除文档（通过doc的id删除）
DELETE /users/_doc/X3K3SosB8OQmTd26aQgG# 3、分页查询文档
# 从第21条开始获取，一共获取20条记录；默认from为0，size为10
GET /users/_search
{"query": {"match_all": {}},"from": 20,"size": 20
}# 4、修改某个记录的字段值
# <index_name> 是索引名称，<document_type> 是文档类型（如果适用），<document_id> 是要修改的文档的ID。
POST /<index_name>/<document_type>/<document_id>/_update  
{  "doc": {  "<field_name>": "<new_value>"  }  
}# 5、 查询并删除
# 这里用到符合查询
POST /<index_name>/_delete_by_query
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"<field_name>": "<value>"}},{"match": {"<field_name2>": "<value2>"}}]}}
}# 6、 搜索并聚类
GET /<index_name>/_search
{"size": 0, "query": {"match": {"<field_name>": "<field_value>"}},"aggs": {"group_by_field": {"terms": {"field": "<要聚类的字段名>","size": <返回的聚类数量>}}}
}