Es图形化软件使用之ElasticSearch-head、Kibana，Elasticsearch之-倒排索引操作、映射管理、文档增删改查

今日内容概要

  • ElasticSearch之-ElasticSearch-head
  • ElasticSearch之-安装Kibana
  • Elasticsearch之-倒排索引
  • Elasticsearch之-索引操作
  • Elasticsearch之-映射管理
  • Elasticsearch的文档增删查改(CURD)

内容详细

1、ElasticSearch之-ElasticSearch-head

# 本质都是 c s 架构的软件   

# es:web服务端封装了一些restful接口   --b s架构
	-docker
    
# mysql，redis---》自定制的 tcp 协议  --b s架构


# 服务端装好了
# 装客户端
	-浏览器--->只能发get请求
	-postman
	-ElasticSearch-head 第三方用nodejs写的的客户端
	-Kibana 官方提供的
    
    

# head的安装
# 地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head，可以用git下载，或者下载zip

# 解压后切换到目录下
cd elasticsearch-head-master
# 通过npm安装依赖
npm install
# 启动
npm run start
#在浏览器里打开
http://localhost:9100/
    
    
# 使用ElasticSearch-head连接服务端
	-es是一个web后端
	-ElasticSearch-head在跑在一个端口上，会有跨域问题
	-解决跨域问题---》es的配置文件中加入允许跨域
    

# 跨域的配置---》es 的 config目录下的 elasticsearch.yml 添加下面两句：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

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2、ElasticSearch之-安装Kibana

# 可视化客户端---》在浏览器中访问

# 重点：
	-es版本需要跟Kibana完全一一对应
  
  
# 使用步骤
	-官方下载，解压
	https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/kibana-7-5-0
	
    -配置Kibana---》指定连接的es服务端是什么
	E:\es\kibana-7.5.0-windows-x86_64\config\kibana.yml:
	server.port: 5601
	server.host: "127.0.0.1"
	server.name: lqz
	elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200/"]
      
	-启动即可
	cd到 安装路径的 bin路径 启动： ./kibana
 
  
# 会在es中创建一些索引，我们不需要管，也不要删掉


# head 用来看es的数据
# kibana 增删查改数据

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3、Elasticsearch之-倒排索引

# 面试es重点：倒排索引  keywords和text区别
	keyword不分词，直接建索引  
	text要分词，再建索引
    
# 倒排索引：通过关键字建立索引查询文档，存的时候对关键字建立索引
	文章id---》文章内容  ---》正向索引
    
	关键词1
	关键词2 ---》文章内容1，文章内容2---》倒排索引
	关键词3



# 总结
	- 反向索引又叫倒排索引，是根据文章内容中的关键字建立索引
    
	- 搜索引擎原理就是建立反向索引
    
	- Elasticsearch 在 Lucene 的基础上进行封装，实现了分布式搜索引擎
    
	- Elasticsearch 中的索引、类型和文档的概念比较重要，类似于 MySQL 中的数据库、表和行
    
	- Elasticsearch 也是 Master-slave 架构，也实现了数据的分片和备份
    
	- Elasticsearch 一个典型应用就是 ELK 日志分析系统

4、Elasticsearch之-索引操作(增删改查)

# 索引对等 mysql的数据库

### 新增索引  建立一个lqz索引，有5个分片，每个分片一个副本
PUT lqz
{
  "settings": {
    "index":{
      "number_of_shards":5,
      "number_of_replicas":1
    }
  }
}


### 查看索引
# 获取lqz2索引的配置信息
GET lqz/_settings

# 获取所有索引的配置信息
GET _all/_settings
# 同上
GET _settings

# 获取lqz和lqz2索引的配置信息
GET lqz,lqz2/_settings


### 修改索引 (一般不改)
PUT lqz/_settings
{
  "number_of_replicas": 2
}


### 删除索引
DELETE lqz

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5、Elasticsearch之-映射管理

# 等同于原来 mysql中建表语句

# es 6.x之前，一个索引下可以有多个类型  --->一个库下可以有多个表
# 6.x 可以使用多个类型，但不能创建了
# es 6.x以后，一个索引下只能有一个类型  --->一个库下只能有一个表


# 在es中，索引没有，类型没有，可以直接插入文档--》插入文档后，自动创建索引和类型
# mysql必须先建库，再建表，再插入数据

    
##### 创建类型
# 6.x之前的建立类型
PUT books  # 给books索引，建立一个类型book类型，无论索引是否存在
{
  "mappings": {
    "book":{
      "properties":{
        "title":{
          "type":"text"
        },
        "price":{
          "type":"integer"
        },
        "addr":{
          "type":"keyword"
        },
        "company":{
          "properties":{
            "name":{"type":"text"},
            "company_addr":{"type":"text"},
            "employee_count":{"type":"integer"}
          }
        },
        "publish_date":{"type":"date","format":"yyy-MM-dd"}
       
      }
    }
  }
}


#  6.x以后的建立类型-->不能建多个类型了，不需要指定类型，默认叫 _doc
PUT books
{
  "mappings": {
    "properties":{
      "title":{
        "type":"text"
      },
      "price":{
        "type":"integer"
      },
      "addr":{
        "type":"keyword"
      },
      "company":{
        "properties":{
          "name":{"type":"text"},
          "company_addr":{"type":"text"},
          "employee_count":{"type":"integer"}
        }
      },
      "publish_date":{"type":"date","format":"yyy-MM-dd"}
      
    }
  }
}



# python 没有基础数据类型---》对象 ---》整形可以无限长
# 字段类型  字段数据类型
	string类型：text，keyword
	数字类型：byte(int8->一个字节)，short(int16->2个字节)，integer(int32->4个字节)，long(int64-->8个字节)，float(float32),double(float64)
	日期类型：data
	布尔类型：boolean
	binary类型：binary
	复杂类型：object（实体，对象），nested（列表）
	geo类型：geo-point，geo-shape（地理位置）
	专业类型：ip，competion（搜索建议）
  
  
# 字段参数\映射参数---》字段有参数
属性	描述	适合类型
store	值为yes表示存储，no表示不存储，默认为yes	all
index	yes表示分析，no表示不分析，默认为true	text
null_value	如果字段为空，可以设置一个默认值，比如"NA"（传过来为空，不能搜索，na可以搜索）	all
analyzer	可以设置索引和搜索时用的分析器，默认使用的是standard分析器，还可以使用whitespace，simple。都是英文分析器	all
include_in_all	默认es为每个文档定义一个特殊域_all,它的作用是让每个字段都被搜索到，如果想让某个字段不被搜索到，可以设置为false	all
format	时间格式字符串模式	date



###### 查看映射 mapping  类型
# 查看books索引的mapping
GET books/_mapping
# 获取所有的mapping
GET _all/_mapping



#### 插入文档
# 测试数据1
PUT books/_doc/1
{
  "title":"大头儿子小偷爸爸",
  "price":100,  
  "addr":"北京天安门",
  "company":{
    "name":"我爱北京天安门",
    "company_addr":"我的家在东北松花江傻姑娘",
    "employee_count":10
  },
  "publish_date":"2019-08-19"
}


# 测试数据2
PUT books/_doc/2
{
  "title":"白雪公主和十个小矮人",
  "price":"99",
  "addr":"黑暗森里",
  "company":{
    "name":"我的家乡在上海",
    "company_addr":"朋友一生一起走",
    "employee_count":10
  },
  "publish_date":"2018-05-19"
}

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6、Elasticsearch的文档增删查改(CURD)

### 文档增
PUT lqz/_doc/1
{
  "name":"顾老二",
  "age":30,
  "from": "gu",
  "desc": "皮肤黑、武器长、性格直",
  "tags": ["黑", "长", "直"]
}


### 文档改
# 方式一：覆盖更新
PUT lqz/_doc/1
{
  "name":"lqz",
  "age":30,
}

# 方式二：真更新
POST lqz/_doc/1/_update
{
  "doc": {
    "desc": "皮肤很黄，武器很长，性格很直",
    "tags": ["很黄","很长", "很直"]
  }
}

POST lqz/_update/1
{
  "doc": {
    "desc": "xx，yy，zz",
    "tags": ["很黄","很长", "很直"]
  }
}



### 文档删
DELETE lqz/_doc/1



### 文档查（最复杂）
# 方式一：根据id
GET lqz/_doc/1

# 方式二：根据查询字符串
GET lqz/_search?q=from:gu
GET lqz/_search?q=age:29
  
# 方式三：结构化查询（常用，功能丰富）
GET lqz/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "gu"
    }
  }
}



#### 面试重点：term 和 match的区别
	- term代表完全匹配，不进行分词器分析
		term 查询的字段需要在mapping的时候定义好，否则可能词被分词。传入指定的字符串，查不到数据
        
	-match
		match的查询词会被分词，会把要搜索的词分词---》搜索
		存的时候，如果是text类型，会分词，建索引存储


# es是个存数据的地方
	-mysql---》存到es
	-pymysql取出mysql数据---》存到es中
	-查询数据
posted @ 2022-05-25 19:39  Deity_JGX  阅读(785)  评论(0)  编辑  收藏  举报