Elasticsearch7.*版本 1.入门

作者: 第二套广播体操 | 来源:发表于2019-07-29 14:55 被阅读0次

马桶🚽Java 上厕所就能看完的Java小知识！欢迎关注、点赞每周持续更新！
es版本变化剧烈国内关于7.*版本的教学很少我是个初学者经过自己的摸索总结出一份基于7版本的入门教程
帮助和我一样的同学从7入门免于各种错误提示之苦 (本文只提供语法的正确性如果觉得知识不全可查看其他人前几代es的教程)
本文结合黑马《Elasticsearch》笔记与JAVA-ElasticSearch入门到放弃(es6) 侵删
大多数技术笔记在此处更新欢迎您指出错误

ES安装

https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
1.下载好对应的文件压缩包
2.解压以后在bin目录下打开elasticsearch.bat 即可启动（注意：启动es会吃很多内存，内存不够需要修改就找到config文件目录下的jvm.options，打开找到（Xms：代表最小2G，Xmx代表最大2G），修改最小为200m，运行内存会变小。）
3.验证：访问：http://localhost:9200 默认端口

image
如果出现如上图所示结果即为成功

elasticsearch.yml

可配置信息

属性名	说明
cluster.name	配置elasticsearch的集群名称，默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。
node.name	节点名，es会默认随机指定一个名字，建议指定一个有意义的名称，方便管理
path.conf	设置配置文件的存储路径，tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹，rpm安装默认在/etc/ elasticsearch
path.data	设置索引数据的存储路径，默认是es根目录下的data文件夹，可以设置多个存储路径，用逗号隔开
path.logs	设置日志文件的存储路径，默认是es根目录下的logs文件夹
path.plugins	设置插件的存放路径，默认是es根目录下的plugins文件夹
bootstrap.memory_lock	设置为true可以锁住ES使用的内存，避免内存进行swap
network.host	设置bind_host和publish_host，设置为0.0.0.0允许外网访问
http.port	设置对外服务的http端口，默认为9200。
transport.tcp.port	集群结点之间通信端口
discovery.zen.ping.timeout	设置ES自动发现节点连接超时的时间，默认为3秒，如果网络延迟高可设置大些
discovery.zen.minimum_master_nodes	主结点数量的最少值 ,此值的公式为：(master_eligible_nodes / 2) + 1 ，比如：有3个符合要求的主结点，那么这里要设置为2

image

9300：集群节点间通讯接口
9200：客户端访问接口

Kibana安装

优秀的ES图形化管理工具有包括控制台和图表显示等简易操作
1.Kibana下载地址：https://www.elastic.co/downloads/kibana
2.解压并启动Kibana bin\kibana.bat(注意：使用Kibana要联网，不然一直出现warning错误)
3.默认访问地址：http://localhost:5601

image
如图所示界面即为成功

Discover：可视化查询分析器
Visualize：统计分析图表
Dashboard：自定义主面板（添加图表）
Timelion：Timelion是一个kibana时间序列展示组件（暂时不用）
Dev Tools：Console控制台（同CURL/POSTER，操作ES代码工具，代码提示，很方便）
Management：管理索引库(index)、已保存的搜索和可视化结果(save objects)、设置 kibana 服务器属性。

IK分词器

中文分词器，同lucene一样，在使用中文全文检索前，需要集成IK分词器。
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 找到和你es对应版本并下载zip文件
解压后的文件放置在es/plugins下
重启es测试

POST _analyze
{
  "analyzer":"ik_smart",
  "text":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
}

image

产生如图结果即为成功

使用入门

本质上也是储存数据所以许多概念与Mysql类似
索引（indices）--------------------------------数据库

文档（Document）----------------Row 行

字段（Field）-------------------Columns 列

概念	说明
索引库（indices)	indices是index的复数，代表许多的索引，
文档（document）	存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
字段（field）	文档中的属性
映射配置（mappings）	字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性

索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引
分片（shard）：数据拆分后的各个部分
副本（replica）：每个分片的复制

要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。

创建索引库（数据库）

"number_of_shards": 1 分片数
"number_of_replicas": 1 副本数

PUT people
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 1
  }

}

返回结果

{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "people"
}

删索引库

DELETE people

查询索引库

GET  people

结果：

{
  "people" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : { },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1564308107803",
        "number_of_shards" : "1",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "zQYt9-BXR9yuQOLNugAabg",
        "version" : {
          "created" : "7020099"
        },
        "provided_name" : "item"
      }
    }
  }
}

查询索引库是否存在

HEAD people

返回

200 - OK

创建映射关系(数据库列)

type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
index：是否索引，默认为true
store：是否存储，默认为false
analyzer：分词器，这里的ik_max_word即使用ik分词器

PUT people/_mapping
{
  "properties": {
    "name": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word"
    },
    "age": {
      "type": "integer",
      "index": "false"
    },
    "sex": {
      "type": "keyword"
    }
  }
}

如果再次创建不通话映射则为新增映射

查询映射关系

GET people/_mapping

返回结果

{
  "people" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "age" : {
          "type" : "integer",
          "index" : false
        },
        "name" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "ik_max_word"
        },
        "sex" : {
          "type" : "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

添加更新数据

我们也可以直接添加数据这样系统会给我们默认生成一套映射关系
如果_doc 后面不指定id数会默认生成随机id

POST people/_doc/1
{
  "name" : "小明",
  "age" : 18,
  "sex": "男"
}

使用相同的代码更改部分即可更改

POST people/_doc/1
{
  "name" : "小红",
  "age" : 18,
  "sex": "女"
}

通过查询获取id 然后更新即可

获取数据

GET people/_doc/1

或者查询所有

GET people/_search

{
  "_index" : "people",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 3,
  "_seq_no" : 2,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "小红",
    "age" : 18,
    "sex" : "女"
  }
}

删除数据

通过查询id进行删除即可

DELETE people/_doc/1

查询功能

我们添加小王2 和小男

POST people/_doc/2
{
  "name" : "小王2",
  "age" : 22,
  "sex": "男"
}

POST people/_doc/3
{
  "name" : "小男",
  "age" : 22,
  "sex": "男"
}

全部查询

基本语法

GET /索引库名/_search
{
    "query":{
        "查询类型":{
            "查询条件":"查询条件值"
        }
    }
}

返回结果

time_out：是否超时
_shards：分片信息
hits：搜索结果总览对象
total：搜索到的总条数
max_score：所有结果中文档得分的最高分
hits：搜索结果的文档对象数组，每个元素是一条搜索到的文档信息
_index：索引库
_type：文档类型
_id：文档id
_score：文档得分
_source：文档的源数据

默认查询所有的people下的数据

GET people/_search

返回结果

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "people",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "小红",
          "age" : 18,
          "sex" : "女"
        }
      },
      {
        "_index" : "people",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "-idVPGwBetwbYuu2n6UB",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "小王",
          "age" : 22,
          "sex" : "男"
        }
      }
    ]
  }
}

查询所有的people下的数据

GET people/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

匹配查询

查询name是小王2的字段默认情况为or （即包含小王字段的也会查询到）

GET people/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "小王2"
    }
  }
}

返回结果(部分)

  "hits" : [
      {
        "_index" : "people",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "-idVPGwBetwbYuu2n6UB",
        "_score" : 0.52354836,
        "_source" : {
          "name" : "小王",
          "age" : 22,
          "sex" : "男"
        }
      },
      {
        "_index" : "people",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.39019167,
        "_source" : {
          "name" : "小王2",
          "age" : 22,
          "sex" : "男"
        }
      }
    ]

如果我们只想要小王2 则通过更改关联关系(此时我们只能查询到小王2)

GET people/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name":{"query": "小王2","operator": "and"}
    }
  }
}

设置最小匹配度查询

如果满足其中的50% 岂可视为查询正确小王和小王2都会查询出来
如果设置为100% 则只会查出小王2

GET people/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name":{"query": "小王2","minimum_should_match": "50%"}
    }
  }
}

多字段查询

我们在sex 和name中查询带 “男”字的信息

GET people/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "男"
      , "fields": ["name","sex"]
    }
  }
}

返回结果

"hits" : [
      {
        "_index" : "people",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "-idVPGwBetwbYuu2n6UB",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "小王",
          "age" : 22,
          "sex" : "男"
        }
      },
      {
        "_index" : "people",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "小王2",
          "age" : 22,
          "sex" : "男"
        }
      },
      {
        "_index" : "people",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "小男",
          "age" : 22,
          "sex" : "男"
        }
      }
    ]

词条匹配（精确查找）

term 查询被用于精确值匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些未分词的字符串
terms 就是查询多个

GET people/_search
{
 "query": {
   "terms": {
     "sex": [
       "男","女"
     ]
   }
 }

结果(部分)

"hits" : [
    {
      "_index" : "people",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "1",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "name" : "小红",
        "age" : 18,
        "sex" : "女"
      }
    },
    {
      "_index" : "people",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "-idVPGwBetwbYuu2n6UB",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "name" : "小王",
        "age" : 22,
        "sex" : "男"
      }
    },
    {
      "_index" : "people",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "2",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "name" : "小王2",
        "age" : 22,
        "sex" : "男"
      }
    },
    {
      "_index" : "people",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "3",
      "_score" : 1.0,
      "_source" : {
        "name" : "小男",
        "age" : 22,
        "sex" : "男"
      }
    }
  ]

结果过滤

我们只需要name字段

GET people/_search
 {
   
   "query": {
     "terms": {
       "sex": [
         "男","女"
       ]
     }
   },"_source": "name"
 }

我们不需要带有age 的信息

GET people/_search
 {
   
   "query": {
     "terms": {
       "sex": [
         "男","女"
       ]
     }
   },"_source": {
     "excludes": "age"
   }
 }

我们只需要性别和名字

  GET people/_search
  {
    
    "query": {
      "terms": {
        "sex": [
          "男","女"
        ]
      }
    },"_source": {
      "includes": ["name","sex"]
    }
  }

返回结果(部分)

 "hits" : [
      {
        "_index" : "people",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "sex" : "女",
          "name" : "小红"
        }
      },
      {
        "_index" : "people",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "-idVPGwBetwbYuu2n6UB",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "sex" : "男",
          "name" : "小王"
        }
      },
      {
        "_index" : "people",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "sex" : "男",
          "name" : "小王2"
        }
      },
      {
        "_index" : "people",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "sex" : "男",
          "name" : "小男"
        }
      }
    ]

Elasticsearch7.*版本 1.入门

ES安装

elasticsearch.yml

Kibana安装

IK分词器

使用入门

创建索引库（数据库）

删索引库

查询索引库

查询索引库是否存在

创建映射关系(数据库列)

查询映射关系

添加更新数据

获取数据

删除数据

查询功能

全部查询

匹配查询

设置最小匹配度查询

多字段查询

词条匹配（精确查找）

结果过滤

相关文章

网友评论

延伸阅读

深度阅读

栏目导航

热点阅读

Elasticsearch

Java

Elasticsearch7.*版本 1.入门

ES安装

elasticsearch.yml

Kibana安装

IK分词器

使用入门

创建索引库（数据库）

删索引库

查询索引库

查询索引库是否存在

创建映射关系(数据库列)

查询映射关系

添加 更新数据

获取数据

删除数据

查询功能

全部查询

匹配查询

设置最小匹配度查询

多字段查询

词条匹配（精确查找）

结果过滤

相关文章

网友评论

延伸阅读

深度阅读

栏目导航

热点阅读

Elasticsearch

Java

添加更新数据