Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式的全文搜索引擎,基于restful web接口。

Windows下的安装

下载Elasticsearch 6.2.2的zip包,并解压到指定目录,下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-6-2-2

安装中文分词插件,在elasticsearch-6.2.2\bin目录下执行以下命令;(在目录结构前输入cmd空格,即可直接进入cmd)

elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.2.2/elasticsearch-analysis-ik-6.2.2.zip

运行bin目录下的elasticsearch.bat启动Elasticsearch;

下载Kibana,作为访问Elasticsearch的客户端,下载6.2.2版本的zip包,并解压到指定目录,

下载地址:https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.2.2-windows-x86_64.zip

版本需对应,否则可能出现版本冲突

运行bin目录下的kibana.bat,启动Kibana的用户界面

访问http://localhost:5601  即可打开Kibana的用户界面:

选择Dev Tools 可输入ES语句操作ES

相关概念

  • Near Realtime(近实时):Elasticsearch是一个近乎实时的搜索平台,这意味着从索引文档到可搜索文档之间只有一个轻微的延迟(通常是一秒钟)。

  • Cluster(集群):群集是一个或多个节点的集合,它们一起保存整个数据,并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能。每个群集都有自己的唯一群集名称,节点通过名称加入群集。

  • Node(节点):节点是指属于集群的单个Elasticsearch实例,存储数据并参与集群的索引和搜索功能。可以将节点配置为按集群名称加入特定集群,默认情况下,每个节点都设置为加入一个名为elasticsearch的群集。

  • Index(索引):索引是一些具有相似特征的文档集合,类似于MySql中数据库的概念。

  • Type(类型):类型是索引的逻辑类别分区,通常,为具有一组公共字段的文档类型,类似MySql中表的概念。注意:在Elasticsearch 6.0.0及更高的版本中,一个索引只能包含一个类型。

  • Document(文档):文档是可被索引的基本信息单位,以JSON形式表示,类似于MySql中行记录的概念。

  • Shards(分片):当索引存储大量数据时,可能会超出单个节点的硬件限制,为了解决这个问题,Elasticsearch提供了将索引细分为分片的概念。分片机制赋予了索引水平扩容的能力、并允许跨分片分发和并行化操作,从而提高性能和吞吐量。

  • Replicas(副本):在可能出现故障的网络环境中,需要有一个故障切换机制,Elasticsearch提供了将索引的分片复制为一个或多个副本的功能,副本在某些节点失效的情况下提供高可用性。

集群状态查看

GET /_cat/health?v

查看节点状态  GET /_cat/nodes?v

查看所有索引信息 GET /_cat/indices?v

引操作索

创建索引并查看;

删除索引  DELETE /customer

文档操作

在索引中添加文档;

PUT /customer/doc/1
{
"name": "John Doe"
}

查看索引中的文档

GET /customer/doc/1

修改索引中的文档:

POST /customer/doc/1/_update
{
"doc": { "name": "Jane Doe" }
}

删除索引中的文档

DELETE /customer/doc/1

对索引中的文档进行批量操作

POST /customer/doc/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name": "John Doe" }
{"index":{"_id":"2"}}
{"name": "Jane Doe" }

数据搜索

需要准备数据,使用的是银行账户表的数据,数据结构如下

{"account_number": 0,"balance": 16623,"firstname": "Bradshaw","lastname": "Mckenzie","age": 29,"gender": "F","address": "244 Columbus Place","employer": "Euron","email": "bradshawmckenzie@euron.com","city": "Hobucken","state": "CO"
}

访问https://github.com/macrozheng/mall-learning/blob/master/document/json/accounts.json 下载数据

之后直接使用批量操作来导入数据

POST /bank/account/_bulk

.......下载的数据

GET /_cat/indices?v  之后查看索引

最简单的搜索,使用match_all来表示,例如搜索全部;

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

分页搜索,from表示偏移量,从0开始,size表示每页显示的数量;

GET /bank/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 0,
"size": 10
}

搜索排序,使用sort表示,例如按balance字段降序排列;

GET /bank/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": { "balance": { "order": "desc" } }
}

搜索并返回指定字段内容,使用_source表示,例如只返回account_numberbalance两个字段内容:

GET /bank/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["account_number", "balance"]
}

条件搜索,使用match表示匹配条件,例如搜索出account_number20的文档:

GET /bank/_search
{
"query": {
"match": {
"account_number": 20
}
}
}

更多用法请参考官方文档              Elasticsearch Guide | Elastichttps://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/index.html

参考macrozheng 开源项目ES文档

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