ElasticSearch+Kibana

软件环境：docker、es7.6.1、kibana7.6.1

1、软件安装

1、安装es。

下载es镜像
新建es文件夹，并创建config、data、plugins3个映射子文件夹。
编写docker-compose.yml文件
启动容器
网页访问：http://47.10.11.41:9200/

docker pull elasticsearch:7.6.1

docker-compose.yml文件内容：

version: '3'
services:
    elasticsearch:
        container_name: es
        image: elasticsearch:7.6.1
        ports:
            - 9200:9200
            - 9300:9300
        restart: always
        network_mode: "host"
        privileged: true
        environment:
            - discovery.type=single-node
            - ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m
        volumes:
            - /data/docker/elasticsearch/config:/usr/share/elasticsearch/config
            - /data/docker/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
            - /data/docker/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins

docker-compose up -d

2、安装kibana

下载kibana镜像
新建kibana文件夹，并创建config子文件夹，在config文件夹中，新建kibana.yml文件
编写docker-compose.yml文件
启动容器
网页访问：http://47.10.11.41:5601/

docker pull kibana:7.6.1

kibana.yml文件内容(注意修改es的ip和端口)：

server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: [ "http://47.10.11.41:9200" ]

docker-compose.yml文件内容：

version: '3'
services:
  kibana:
    container_name: kibana
    image: kibana:7.6.1
    ports:
      - "5601:5601"
    restart: 'always'
    volumes:
    - /data/docker/kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml
    environment:
      - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://47.10.11.41:9200

docker-compose up -d

3、安装 IK 分词器

下载IK zip安装包：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
将zip解压到 es 的plugins文件夹下，修改config/IKAnalyzer.cfg.xml, 可以增加自定义的分词器

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
        <entry key="ext_dict">geovis.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
        <entry key="ext_stopwords"></entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

重启 es 服务即可

2、kibana调用es的rest接口

1、索引接口

# 创建索引
PUT test1
{
  "settings": {
    "index":{
      "number_of_shards":5,
      "number_of_replicas":1
    }
  }
}

# 查看索引
GET test1/_settings

# 删除索引
DELETE test1

2、文档接口

# 增加文档
POST test1/_doc/1
{
  "name": "aaa",
  "age": 10
}

# 查询文档
GET test1/_doc/1

# 修改文档(如果只填写部分属性，PUT会删除其他属性，而POST只会修改相应的属性，其他属性不动)
PUT test1/_doc/1
{
  "name": "bbb"
}

POST test1/_update/1
{
  "doc": {
    "name": "ccc"
  }
}

# 删除文档
DELETE test1/_doc/1

3、分词器接口

# 智能分词，不会重复
POST test2/_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "中科星图有限公司，简称geovis，位于陕西省西安市"
}

# 最细粒度的分词
POST test2/_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "中科星图有限公司，简称geovis，位于陕西省西安市"
}

4、多条件查询、过滤、排序、分页、高亮

#   term: 直接精确匹配
#   match: 会使用分词器解析（先分析文档，然后再通过分析的文档进行查询）

# keyword 类型的字段不会被分词器解析


# 查询、分页、排序、高亮、过滤 (不指定排序字段时，默认按照_score匹配度排序)
GET test1/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "java入门"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "highlight": {
    "pre_tags": "<p style='color:#ff0000' class='key'>",
    "post_tags": "</p>", 
    "fields": {
      "name": {}
    }
  },

  "from": 0,
  "size": 10
}

# must: 多条件查询，相当于sql中的 and
GET test1/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "java入门"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 25
          }
        }
      ]
    }
  }
}

# must+filter: 多条件查询，相当于sql中的 and 和 between
GET test1/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "java入门"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 25
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gte": 20,
            "lte": 30
          }
        }
      }
    }
  }
}

# must_not: 多条件查询，相当于sql中的 not
GET test1/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "age": 25
          }
        }
      ]
    }
  }
}

# should: 多条件查询，相当于sql中的 or
GET test1/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "name": "java入门"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 25
          }
        }
      ]
    }
  }
}