ElasticSearch(一)

官网: https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/

是什么?

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。

业务场景

数字、文本、地理位置、结构化数据、非结构化数据。适用于所有数据类型。全文本搜索.

全文搜索功能

Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；

还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。

一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。

进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化，也收效甚微。建立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。

基于以上原因可以分析得出，在一些生产环境中，使用常规的搜索方式，性能是非常差的：

搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据。
文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多.
支持大量基于交互式文本的查询。
需求非常灵活的全文搜索查询。
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。
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。

为了解决结构化数据搜索和非结构化数据搜索性能问题，我们就需要专业，健壮，强大的全文搜索引擎.

这里说到的全文搜索引擎指的是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。

基于RESTful

REST 指的是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是 RESTful。Web 应用程序最重要的 REST 原则是，客户端和服务器之间的交互在请求之间是无状态的。从客户端到服务器的每个请求都必须包含理解请求所必需的信息。如果服务器在请求之间的任何时间点重启，客户端不会得到通知。此外，无状态请求可以由任何可用服务器回答，这十分适合云计算之类的环境。客户端可以缓存数据以改进性能。

在服务器端，应用程序状态和功能可以分为各种资源。资源是一个有趣的概念实体，它向客户端公开。资源的例子有：应用程序对象、数据库记录、算法等等。每个资源都使用 URI (Universal Resource Identifier) 得到一个唯一的地址。所有资源都共享统一的接口，以便在客户端和服务器之间传输状态。使用的是标准的 HTTP 方法，比如 GET、PUT、POST 和 DELETE。

在 REST 样式的 Web 服务中，每个资源都有一个地址。资源本身都是方法调用的目标，方法列表对所有资源都是一样的。这些方法都是标准方法，包括 HTTP GET、POST、 PUT、DELETE，还可能包括 HEAD 和 OPTIONS。简单的理解就是，如果想要访问互联网上的资源，就必须向资源所在的服务器发出请求，请求体中必须包含资源的网络路径，以及对资源进行的操作(增删改查)。

在哪下?

软件包下载

Elasticsearch 的官方地址：https://www.elastic.co/cn/

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch

下载压缩包后解压即可, 进入 bin 目录执行 elasticsearch.bat 即可启动.

docker

镜像下载

下载镜像

docker pull elasticsearch:7.4.2

运行镜像

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \
-v /usr/local/docker/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /usr/local/docker/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /usr/local/docker/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2

elasticsearch.yml

http.host: 0.0.0.0

docker-compose

elasticsearch:
    container_name: "elasticsearch"
    image: "elasticsearch:7.4.2"
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - "ES_JAVA_OPTS: -Xms512m -Xmx512m"
    logging:
      driver: "json-file"
      options:
        max-size: "1g"
    volumes:
      - /usr/local/docker/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
      - /usr/local/docker/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
      - /usr/local/docker/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
    restart: "always"

验证

访问: http://localhost:9200 提示如下信息表明 ElasticSearch 安装运行成功.

注意事项

Elasticsearch 是使用 java 开发的，且 7.8 版本的 ES 需要 JDK 版本 1.8 以上，默认安装包带有 jdk 环境，如果系统配置 JAVA_HOME，那么使用系统默认的 JDK，如果没有配置使用自带的 JDK，一般建议使用系统配置的 JDK。
双击启动窗口闪退，通过路径访问追踪错误，如果是“空间不足”，请修改 config/jvm.options 配置文件

# 设置 JVM 初始内存为 1G。此值可以设置与-Xmx 相同，以避免每次垃圾回收完成后 JVM 重新分配内存
# Xms represents the initial size of total heap space
# 设置 JVM 最大可用内存为 1G
# Xmx represents the maximum size of total heap space
-Xms1g
-Xmx1g

怎么玩?

基本概念

Elasticsearch 是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。

ES 里的 Index 可以看做一个库，而 Types 相当于表，Documents 则相当于表的行。这里 Types 的概念已经被逐渐弱化，Elasticsearch 6.X 中，一个 index 下已经只能包含一个 type，Elasticsearch 7.X 中, Type 的概念已经被删除了。

索引操作

基于 postman测试.

创建索引

对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库

对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库在 Postman 中，向 ES 服务器发 PUT 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

{
 "acknowledged"【响应结果】: true, # true 操作成功
 "shards_acknowledged"【分片结果】: true, # 分片操作成功
 "index"【索引名称】: "shopping"
}
# 注意：创建索引库的分片数默认 1 片，在 7.0.0 之前的 Elasticsearch 版本中，默认 5 片

查看所有索引

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v

这里请求路径中的_cat 表示查看的意思，indices 表示索引，所以整体含义就是查看当前 ES 服务器中的所有索引，就好像 MySQL 中的 show tables 的感觉，服务器响应结果如下

health status index                    uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   bank                     bG3U501nTYKIH1kiZ_k30A   1   1       1000            0    414.3kb        414.3kb
green  open   .kibana_task_manager_1   92geESKMTj2Fz8A759yNSw   1   0          2            0     30.5kb         30.5kb
green  open   .apm-agent-configuration WKGG17MqRv2ePq4XszZudg   1   0          0            0       283b           283b
green  open   .kibana_1                SDZLdXbHTHm23Z5oof4RoQ   1   0          8            0     21.9kb         21.9kb
yellow open   users                    s6k-WhMjSVOcA6bc3nfP_Q   1   1          1            0      4.6kb          4.6kb
yellow open   shopping                 0CQYtSvNQuSelstwmQXDHQ   1   1          0            0       230b           230b

表头	含义
health	当前服务器健康状态: green(集群完整) yellow(单店正常, 集群不完整) red(单点不正常)
status	索引打开, 关闭状态
index	索引名
uuid	索引统一编号
pri	主分片数量
rep	副本数量
docs.count	可用文档数量
docs.deleted	文档删除状态(逻辑删除)
story.size	主分片和副分片整体占用空间大小
pri.store.size	主分片占用空间大小

查看单个索引

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

{
 "shopping"【索引名】: { 
 "aliases"【别名】: {},
 "mappings"【映射】: {},
 "settings"【设置】: {
 "index"【设置 - 索引】: {
 "creation_date"【设置 - 索引 - 创建时间】: "1614265373911",
 "number_of_shards"【设置 - 索引 - 主分片数量】: "1",
 "number_of_replicas"【设置 - 索引 - 副分片数量】: "1",
 "uuid"【设置 - 索引 - 唯一标识】: "eI5wemRERTumxGCc1bAk2A",
 "version"【设置 - 索引 - 版本】: {
 "created": "7080099"
 },
 "provided_name"【设置 - 索引 - 名称】: "shopping"
 }
 }
 }
}

删除索引

在 Postman 中，向 ES 服务器发 DELETE 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

{
    "acknowledged": true
}

再次查询索引,返回索引不存在:

{
    "error": {
        "root_cause": [
            {
                "type": "index_not_found_exception",
                "reason": "no such index [shopping]",
                "resource.type": "index_or_alias",
                "resource.id": "shopping",
                "index_uuid": "_na_",
                "index": "shopping"
            }
        ],
        "type": "index_not_found_exception",
        "reason": "no such index [shopping]",
        "resource.type": "index_or_alias",
        "resource.id": "shopping",
        "index_uuid": "_na_",
        "index": "shopping"
    },
    "status": 404
}

文档操作

创建文档

不带id

索引已经创建好了，接下来我们来创建文档，并添加数据。这里的文档可以类比为关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为 JSON 格式.

在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc

请求体内容为：

{
 "title":"小米12S Ultra",
 "category":"小米",
 "images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
 "price":6999.00
}

此处发送请求的方式必须为 POST，不能是 PUT，否则会发生错误.

报错的原因分析

因为 ES 是基于 RESTful 的风格实现了请求处理, 而在 RESTful 中, PUT 操作是幂等性的操作, 也就是每次操作返回的结果都是一样的, 而 POST 操作的话是非幂等性的操作. 当我们在不指定 ID 的情况下, 每次添加文档 ES 会自动帮我们生成一个 ID. 这就意味着每次添加返回的是不一样的数据也就是非幂等性的操作, 这种情况下使用 PUT 请求的话违反了 RESTful 操作的风格, 所以报错.

添加成功返回的数据, ES 会自动生成一个id.

{
 "_index"【索引】: "shopping",
 "_type"【类型-文档】: "_doc",
 "_id"【唯一标识】: "Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G", #可以类比为 MySQL 中的主键，随机生成
 "_version"【版本】: 1,
 "result"【结果】: "created", #这里的 create 表示创建成功
 "_shards"【分片】: {
 "total"【分片 - 总数】: 2,
 "successful"【分片 - 成功】: 1,
 "failed"【分片 - 失败】: 0
 },
 "_seq_no": 0,
 "_primary_term": 1
}

自定义id

如果想要自定义唯一性标识，需要在创建时指定：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

{
    "_index": "shopping",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1", # 自定义的id
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 6,
    "_primary_term": 1
}

查看文档

查看文档时，需要指明文档的唯一性标识，类似于 MySQL 中数据的主键查询

在 Postman 中，向 ES 服务器发 GET 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

{
 "_index"【索引】: "shopping",
 "_type"【文档类型】: "_doc",
 "_id": "1",
 "_version": 2,
 "_seq_no": 2,
 "_primary_term": 2,
 "found"【查询结果】: true, # true 表示查找到，false 表示未查找到
 "_source"【文档源信息】: {
 "title": "华为手机",
 "category": "华为",
 "images": "http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
 "price": 4999.00
 }
}

修改文档

全文档修改

和新增文档一样，输入相同的 URL 地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖

在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

请求内容:

{
     "title":"华为手机",
     "category":"华为",
     "images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
     "price":4999.00
}

返回内容:

{
 "_index": "shopping",
 "_type": "_doc",
 "_id": "1",
 "_version"【版本】: 2,
 "result"【结果】: "updated", # updated 表示数据被更新
 "_shards": {
 "total": 2,
 "successful": 1,
 "failed": 0
 },
 "_seq_no": 2,
 "_primary_term": 2
}

修改指定字段

修改数据时，也可以只修改某一给条数据的局部信息

在 Postman 中，向 ES 服务器发 POST 请求：

http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1

或

http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1/_update

请求内容:

{ 
 "doc": {
 "price":3000.00
 } 
}

返回内容:

{
    "_index": "shopping",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1001",
    "_version": 12,
    "result": "updated",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 14,
    "_primary_term": 1
}

删除文档

删除一个文档不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除（逻辑删除）。

在 Postman 中，向 ES 服务器发 DELETE 请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

返回内容:

{
 "_index": "shopping",
 "_type": "_doc",
 "_id": "1",
 "_version"【版本】: 4, #对数据的操作，都会更新版本
 "result"【结果】: "deleted", # deleted 表示数据被标记为删除
 "_shards": {
 "total": 2,
 "successful": 1,
 "failed": 0
 },
 "_seq_no": 4,
 "_primary_term": 2
}

mapping 映射类型

官方描述: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/removal-of-types.html

在 Elasticsearch 7.0.0 或更高版本中创建的索引不再接受映射。在 6.x 中创建的索引将继续像以前一样在 Elasticsearch 6.x 中运行。在 7.0 的 API 中不推荐使用类型，对索引创建、放置映射、获取映射、放置模板、获取模板和获取字段映射 API 进行了重大更改。`default

posted @ 2022-07-31 14:33 李小龙他哥阅读(117) 评论(0) 编辑收藏举报

会员力量，点亮园子希望

刷新页面返回顶部

李小龙他哥

ElasticSearch(一)

是什么?

业务场景

全文搜索功能

基于RESTful

在哪下?

软件包下载

docker

镜像下载

下载镜像

运行镜像

elasticsearch.yml

docker-compose

验证

注意事项

怎么玩?

基本概念

索引操作

创建索引

查看所有索引

查看单个索引

删除索引

文档操作

创建文档

不带id

报错的原因分析

自定义id

查看文档

修改文档

全文档修改

修改指定字段

删除文档

mapping 映射类型

公告