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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>ElasticSearch 小白从入门到精通</h1>
<h3>什么是 ElasticSearch</h3>
<p>ElasticSearch 简称为 ES，网址为：</p>
<blockquote>
<p><a href="https://www.elastic.co/">https://www.elastic.co/</a></p>
</blockquote>
<p>ES 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于文本、数字、地理空间、结构化数据、非结构化数据等数据的搜索。ES 是在 Apache Lucene 的基础上完成开发。由 Elastic 于 2010 年发布。ES 通过其简单的 REST 风格的 API、分布式特性、速度和可扩容闻名世界。是 Elastic Stack 的核心组件。Elastic Stack 是一套用于数据采集、扩充、保存、分析、可视化的开源工具。Elastic Stack 称之为 ELK。目前 ELK 包含一系列丰富的轻量数据采集代理，这些代理被称之为 Beats。</p>
<h4>ES 的用途</h4>
<p>主要有以下的用途：</p>
<ul>
<li>应用程序搜索</li>
<li>网站搜索</li>
<li>企业搜索</li>
<li>日志处理</li>
<li>基础设施指标和容器监测</li>
<li>应用程序性能监测</li>
<li>地理空间数据分析和可视化</li>
<li>安全分析</li>
<li>业务分析</li>
</ul>
<h4>工作原理</h4>
<p>从多个来源输入到 ES 中，数据在 ES 中进行索引和解析，标准化并充实这些数据。这些数据在 ES 中索引完成之后，用户就可以针对他们的数据进行复杂的查询，并使用聚合来检索这些数据，在 Kibana 中，用户可以创建数据可视化面板，并对 ELK 进行管理。</p>
<h4>索引</h4>
<p>ES 索引是指相互关联的文档集合。ES 是会以 JSON 文档的形式保存数据，每个文档都会在一组键值对中建立联系。</p>
<p>ES 使用的是一种倒排序索引的数据结构。这个结构可以允许十分快速的进行全文本的搜索。</p>
<p>在索引的过程中，ES 会保存文档并构建倒排序索引，这样用户就可以实时的对文档数据进行搜索。索引是在添加过程中就启动的。</p>
<h4>Logstash</h4>
<p>Logstash 是 ELK 的核心菜品，可以对数据进行聚合和处理。并将数据发送到 ES 中。Logstash 是一个开源的服务器端数据处理管道。</p>
<h4>Kibana</h4>
<p>Kibana 是一款 ES 的数据可视化和管理工具，可以提供直方图，线形图，饼状图，地图。Kibana 还包含 Canvas 和 Elastic Maps 等应用程序。Canvas 可以基于用户创建动态信息。Elastic Maps 可以对空间数据进行可视化处理。</p>
<h4>为什么要使用 ES</h4>
<ul>
<li><strong>ES 很快</strong>：ES 是在 Lucene 基础上构建，所以全文本搜索相当的出色。ES 还是一个实时搜索平台。文档索引操作到文档变为可搜索之间速度很快。</li>
<li><strong>ES 具有分布式的特征</strong>：ES 中保存的文档分布在不同的容器中，这些容器为分片，可以对分片进行复制并形成冗余副本。ES 可以扩充到数百台，并处理 PB 级别的数据。</li>
<li><strong>ES 包含一系列广泛的功能</strong>：ES 拥有大量的内置功能，方便用户管理数据。</li>
<li><strong>ES 简化了数据采集，可视化报告的过程</strong>：通过与 Beats 和 Logstash 集成，用户可以在 ES 中索引数据并处理数据，</li>
</ul>
<h3>ES 搭建</h3>
<p>安装镜像：</p>
<pre><code>docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.2
</code></pre>
<p>启动容器：</p>
<pre><code>docker run -d --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.3.2
</code></pre>
<p>修改配置：</p>
<pre><code>#进入 docker 容器内部
docker exec -it es /bin/bash
#打开配置文件
vim config/elasticsearch.yml
### 加入跨域配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
</code></pre>
<p>进入容器，安装分词器：</p>
<pre><code>docker exec -it es /bin/bash
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.3.2/elasticsearch-analysis-ik-7.3.2.zip
</code></pre>
<p>重启 ES：</p>
<pre><code>docker restart es
</code></pre>
<p>测试：</p>
<p><img src="assets/199ad3c0-cee2-11eb-bfdf-b9d6bba95aa3" alt="在这里插入图片描述" /></p>
<p>查看分词器是否安装上：</p>
<p><img src="assets/25ebc030-cee2-11eb-ac3e-190fba44d759" alt="在这里插入图片描述" /></p>
<h3>ES 查询</h3>
<h4>空查询</h4>
<p>空查询将会返回一个索引库中所有文档：</p>
<pre><code>curl -X GET "localhost:9200/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{}
'
</code></pre>
<p>在一个或者多个索引库或者所有的 _type 中查询：</p>
<pre><code>GET /index_2014*/type1,type2/_search
{}
</code></pre>
<p>使用分页：</p>
<pre><code>GET /_search
{
"from": 30,
"size": 10
}
</code></pre>
<h4>查询表达式</h4>
<p>只需要在查询上，将语句传递给 queue 参数：</p>
<pre><code>GET /_search
{
"query": YOUR_QUERY_HERE
}
</code></pre>
<h5><strong>查询语句的结构</strong></h5>
<p>一个查询的典型结构：</p>
<pre><code>{
QUERY_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,...
}
}
</code></pre>
<p>针对某个字段：</p>
<pre><code>{
QUERY_NAME: {
FIELD_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,...
}
}
}
</code></pre>
<p>如果想要使用 match 查询 tewwt 字段中包含 elasticsesh 的内容。</p>
<pre><code>curl -X GET "localhost:9200/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query": {
"match": {
"tweet": "elasticsearch"
}
}
}
'
</code></pre>
<h5><strong>合并查询</strong></h5>
<p>分为叶子语句，被用于将查询字符串和字段进行对比，复合语句用于合并其他查询语句。</p>
<p>例如下面语句：找出信件正文包含 business opportunity 的星标邮件，或者在邮件正文包含 business opportunity 的非垃圾邮件：</p>
<pre><code>{
"bool": {
"must": { "match": { "email": "business opportunity" }},
"should": [
{ "match": { "starred": true }},
{ "bool": {
"must": { "match": { "folder": "inbox" }},
"must_not": { "match": { "spam": true }}
}}
],
"minimum_should_match": 1
}
}
</code></pre>
<h4>常用查询</h4>
<h5><strong>match_all 查询</strong></h5>
<p>该查询匹配所有文档：</p>
<pre><code>{ "match_all": {}}
</code></pre>
<h5><strong>match 查询</strong></h5>
<p>用于使用分词器进行查询：</p>
<pre><code>{ "match": { "tweet": "About Search" }}
</code></pre>
<h5><strong>multi_match 查询</strong></h5>
<p>用于在多个字段上执行相同更多 match 查询：</p>
<pre><code>{
"multi_match": {
"query": "full text search",
"fields": [ "title", "body" ]
}
}
</code></pre>
<h5><strong>range 查询</strong></h5>
<p>用于找出在指定区间内的数字或者时间：</p>
<pre><code>{
"range": {
"age": {
"gte": 20,
"lt": 30
}
}
}
</code></pre>
<h5><strong>term 查询</strong></h5>
<p>用于进行精确匹配：</p>
<pre><code>{ "term": { "age": 26 }}
{ "term": { "date": "2014-09-01" }}
{ "term": { "public": true }}
{ "term": { "tag": "full_text" }}
</code></pre>
<h5><strong>terms 查询</strong></h5>
<p>用于进行多值匹配：</p>
<pre><code>{ "terms": { "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ] }}
</code></pre>
<h5><strong>exists 查询和 missing 查询</strong></h5>
<p>用于查询在指定字段中有值或者无值的文档：</p>
<pre><code>{
"exists": {
"field": "title"
}
}
</code></pre>
<h3>ES 索引</h3>
<h4>创建一个索引</h4>
<pre><code>PUT /my_index
{
"settings": { ... any settings ... },
"mappings": {
"type_one": { ... any mappings ... },
"type_two": { ... any mappings ... },
...
}
}
</code></pre>
<p>此刻，ES 会自动创建一个索引。</p>
<h4>删除一个索引</h4>
<pre><code>DELETE /my_index
</code></pre>
<h4>索引设置</h4>
<ul>
<li>number_of_shards：每个索引的主分片数</li>
<li>number_of_replicas：每个主分片的副本数</li>
</ul>
<p>创建只有 一个主分片，没有副本的小索引：</p>
<pre><code>PUT /my_temp_index
{
"settings": {
"number_of_shards" : 1,
"number_of_replicas" : 0
}
}
</code></pre>
<h4>配置分析器</h4>
<p>standard 分析器是用于全文字段的默认分析器，包含以下部分：</p>
<ul>
<li>standard 分词器，通过单词边界分割输入的文本。</li>
<li>standard 语汇单元过滤器，目的是整理分词器触发的语汇单元（但是目前什么都没做）。</li>
<li>lowercase 语汇单元过滤器，转换所有的语汇单元为小写。</li>
<li>stop 语汇单元过滤器，删除停用词—对搜索相关性影响不大的常用词，如 a、the、and、is。</li>
</ul>
<p>在下面的例子中，创建了一个新的分析器 es_std，并使用预定义的西班牙语停用词列表。</p>
<pre><code>PUT /spanish_docs
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"es_std": {
"type": "standard",
"stopwords": "_spanish_"
}
}
}
}
}
</code></pre>
<p>进行测试：</p>
<pre><code>curl -X GET "localhost:9200/spanish_docs/_analyze?analyzer=es_std&pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
El veloz zorro marrón
'
</code></pre>
<p>通过结果进行查看：</p>
<pre><code>{
"tokens" : [
{ "token" : "veloz", "position" : 2 },
{ "token" : "zorro", "position" : 3 },
{ "token" : "marrón", "position" : 4 }
]
}
</code></pre>
<h4>自定义分析器</h4>
<p>在 analysis 下的相应位置设置字符过滤器，分词过滤器，词单元过滤器。</p>
<pre><code>PUT /my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"char_filter": { ... custom character filters ... },
"tokenizer": { ... custom tokenizers ... },
"filter": { ... custom token filters ... },
"analyzer": { ... custom analyzers ... }
}
}
}
</code></pre>
<p>接着创建一个自定义分析器，用于清楚 html 部分，将 & 映射为 and：</p>
<pre><code>"char_filter": {
"&_to_and": {
"type": "mapping",
"mappings": [ "&=> and "]
}
}
</code></pre>
<p>使用标准分词器讽刺，小写词条使用小写过滤，使用自定义停止词过滤器移除自定义的停止词列表中包含的词。</p>
<pre><code>"filter": {
"my_stopwords": {
"type": "stop",
"stopwords": [ "the", "a" ]
}
}
</code></pre>
<p>最后使用分析器，自定义组合过滤器和分词器。</p>
<pre><code>"analyzer": {
"my_analyzer": {
"type": "custom",
"char_filter": [ "html_strip", "&_to_and" ],
"tokenizer": "standard",
"filter": [ "lowercase", "my_stopwords" ]
}
}
</code></pre>
<p>总和如下所示：</p>
<pre><code>curl -X PUT "localhost:9200/my_index?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"settings": {
"analysis": {
"char_filter": {
"&_to_and": {
"type": "mapping",
"mappings": [ "&=> and "]
}},
"filter": {
"my_stopwords": {
"type": "stop",
"stopwords": [ "the", "a" ]
}},
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"type": "custom",
"char_filter": [ "html_strip", "&_to_and" ],
"tokenizer": "standard",
"filter": [ "lowercase", "my_stopwords" ]
}}
}}}
'
</code></pre>
<p>测试一下：</p>
<pre><code>curl -X GET "localhost:9200/my_index/_analyze?analyzer=my_analyzer&pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
The quick & brown fox
'
</code></pre>
<p>可以看到结果如下所示：</p>
<pre><code>{
"tokens" : [
{ "token" : "quick", "position" : 2 },
{ "token" : "and", "position" : 3 },
{ "token" : "brown", "position" : 4 },
{ "token" : "fox", "position" : 5 }
]
}
</code></pre>
<p>最后，把这个分词器用在 string 字段上：</p>
<pre><code>curl -X PUT "localhost:9200/my_index/_mapping/my_type?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"analyzer": "my_analyzer"
}
}
}
'
</code></pre>
<h4>类型和映射</h4>
<h5><strong>Lucene 如何处理文档</strong></h5>
<p>在 Lucene 中一个文档由键值对组成。在索引文档的时候，每个字段的值都会添加到相关字段的倒排序中。</p>
<h5><strong>类型如何实现</strong></h5>
<p>每个文档的类型名称将会保存在 _type 字段上，当要检索字段的时候，ES 会自动在 _type 字段上检索。</p>
<p>例如在 User 类型中，name 字段会映射声明为 string 类型，并索引到 name 的倒排序中，需要使用 whitespace 分词器分析。</p>
<pre><code>"name": {
"type": "string",
"analyzer": "whitespace"
}
</code></pre>
<h5><strong>Lucene 索引的每个字段都包含一个单一的扁平的模式</strong></h5>
<p>在 Lucene 中，一个特定的字段可以映射到 string 类型或者是 number 类型，但是不能两者兼具。因为 ES 添加的优于 lucene 的额外机制（以元数据 _type 字段的形式。）在 ES 中所有类型都最终共享相同的映射。</p>
<pre><code>{
"data": {
"mappings": {
"people": {
"properties": {
"name": {
"type": "string",
},
"address": {
"type": "string"
}
}
},
"transactions": {
"properties": {
"timestamp": {
"type": "date",
"format": "strict_date_optional_time"
},
"message": {
"type": "string"
}
}
}
}
}
}
</code></pre>
<p>在上方中，<code>"name"/"address"</code> 和 <code>"timestamp"/"message"</code> 虽然是独立的，但是在 Lucene 中是一个映射。</p>
<pre><code>{
"data": {
"mappings": {
"_type": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
},
"name": {
"type": "string"
}
"address": {
"type": "string"
}
"timestamp": {
"type": "long"
}
"message": {
"type": "string"
}
}
}
}
</code></pre>
<p>对于整个索引，映射在本质上被 扁平化 成一个单一的、全局的模式。</p>
<h3>Java 连接 ES</h3>
<p>添加依赖：</p>
<pre><code> <!-- TransportClient 依赖包-->
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>transport</artifactId>
<version>6.2.2</version>
</dependency>
<!-- 测试包，与 JAVA 连接 ES 无关 -->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
</code></pre>
<p>创建 ES 集群：</p>
<p><img src="assets/f8f185b0-cee6-11eb-81e7-cb4b73a5fa4f" alt="在这里插入图片描述" /></p>
<p>连接 ES：</p>
<pre><code>package cn.zsm.es;
import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.common.transport.TransportAddress;
import org.elasticsearch.transport.client.PreBuiltTransportClient;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;
public class JavaEsTest {
private String IP;
private int PORT;
@Before
public void init(){
this.IP = "192.168.？.？";
this.PORT = 9300;
}
@Test
public void esClient(){
try {
Settings settings = Settings.builder().put("cluster.name", "my-application").build();
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings)
.addTransportAddresses(new TransportAddress(InetAddress.getByName(IP), PORT));
System.out.println(client.toString());
} catch (UnknownHostException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
</code></pre>
<p>测试结果：</p>
<p><img src="assets/1053b2a0-cee7-11eb-a372-c3e5da0127b2" alt="在这里插入图片描述" /></p>
<h3>总结</h3>
<p>在本场 Chat 中介绍了什么是 ES，以及 ES 的查询、ES 的索引，最后通过 Java 语言连接了 ES。</p>
</div>
</div>
<div>
<div style="float: left">
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</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<a class="off-canvas-overlay" onclick="hide_canvas()"></a>
</div>
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