谷粒商城微服务分布式高级篇ElasticSearch三——Dcoker安装ES及ES检索语法
2024-05-20 21:37:36
文章目录
- Docker安装ES&kibban
- Elasticsearch安装
- kibban安装
- IK分词器安装
- Nginx安装
- 检索
- 1、查看es中有哪些索引
- 2、增加一个索引(库)
- 3、删除一个索引
- 4、新增文档
- 5、直接用id查找
- 6、修改—整体替换
- 7、修改—某个字段
- 8、删除一个document
- 9、搜索全部数据
- 10、匹配条件查询(全部)
- 11、按分词查询
- 12、按分词子属性查询
- 13、按短语查询
- 14 、校正匹配分词
- 15 、过滤--查询后过滤
- 16、过滤--查询前过滤
- 17、过滤--按范围过滤
- 18、排序
- 19、分页查询
- 20、指定查询的字段
- 21、高亮
- 23、复杂查询
- 24、聚合
- 复杂检索
- 1、BulkAPI实现批量操作
- 2、聚合查询
- 3、子聚合
Docker安装ES&kibban
Elasticsearch安装
安装指定版本
docker pull elasticsearch:7.4.2
创建目录
注意这里路径要与启动时指定路径一致
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data
mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
授权
chmod 777 /mydata/elasticsearch/config/
chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/
启动并映射主机目录
docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms128m -Xmx512m" -v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -v/mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -d elasticsearch:7.4.2
参数解析：
-d 后台运行
–name docker容器名称
-p 映射端口
-e 环境变量
ES_JAVA_OPTS 内存大小
最后是刚刚pull下来的镜像和版本号
错误：
Caused by: java.nio.file.AccessDeniedException: /usr/share/elasticsearch/data/nodes
主机文件夹权限不够，无法写入
解决：
chmod 777 /mydata/elasticsearch/config/
chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/
虚拟机验证
curl http://localhost:9200
启动成功
{"name" : "1028c123ceae","cluster_name" : "docker-cluster","cluster_uuid" : "Wmkul_5uSI-erD8iF7hvow","version" : {"number" : "7.4.2","build_flavor" : "default","build_type" : "docker","build_hash" : "2f90bbf7b93631e52bafb59b3b049cb44ec25e96","build_date" : "2019-10-28T20:40:44.881551Z","build_snapshot" : false,"lucene_version" : "8.2.0","minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0","minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"},"tagline" : "You Know, for Search"
}
主机浏览器验证
浏览器输入http://localhost:9200/ 也是同样JSON
kibban安装
拉取
docker pull kibana:7.4.2
启动kibana并关联elasticsearch 修改ip为自己虚拟机ip地址
docker run -d -p 5601:5601 --link elasticsearch -e "ELASTICSEARCH_URL=http://虚拟机ip地址:9200" kibana:7.4.2
启动Kibana之后就能看到界面了
访问：虚拟机ip地址:5601
可以看到kibana英文页面，要设置成中文，因为没有挂载目录则需要进入kibana容器内部
1、进入容器
docker exec -it [你的容器id] /bin/bash
2、编辑kibana.yml
vi /usr/share/kibana/config/kibana.yml
3、在最后一行加入i18n.locale: zh-CN 注意冒号后边有个空格
4、保存后退出kibana容器
exit
5、重启kibana容器
docker restart [你的容器id]
6、访问kibana 开发工具页面
IK分词器安装
IK分词器GitHUb
如果启动时容器有映射文件到虚拟机 -v/mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
则可以直接在window下下载对应版本IK并解压上传到虚拟机映射目录即安装成功（一定需要对应es版本安装）
连接问题，设置密码登录，即可使用xftp上传文件
如果启动时没有映射目录
1、进入es容器内部plugins目录
docker exec -it 容器ID /bin/bash
2、下载安装包
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip
报错：wget: command not found
解决：yum -y install wget
解压
unzip 下载的文件
删除安装包
rm -rf *.zip
重名命为IK（可省略）
mv elasticsearch/ik
确定安装好了分词器，去到es的bin目录下
elasticsearch-plugin list
即可列出系统的分词器 安装成功
kibana验证（记得重启es容器）
创建索引，默认分词
PUT my_index
GET my_index/_analyze
{"text": "我是中国人"
}
结果
{"tokens" : [{"token" : "我","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "是","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "中国人","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "中国","start_offset" : 2,"end_offset" : 4,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "国人","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 4}]
}指定ik_smart
会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为中华人民共和国、人民大会堂
GET my_index/_analyze
{"analyzer": "ik_smart", "text": "我是中国人"
}
结果
{"tokens" : [{"token" : "我","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "是","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "中国人","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 2}]
}指定ik_max_word
会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、共和国、大会堂、大会、会堂等词语
GET my_index/_analyze
{"analyzer": "ik_max_word", "text": "我是中国人"
}
结果
{"tokens" : [{"token" : "我","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "是","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "中国人","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "中国","start_offset" : 2,"end_offset" : 4,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "国人","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 4}]
}Nginx安装
实现远程词库
为什么要用远程词库？
过滤一些不能够出现的词语，以及一些流行词语
实现方式：将远程词库放在Nginx中当静态资源使用，这样添加的词语不用重启两个服务都就可以直接使用
1、拉取nginx
docker pull nginx:1.10
2、启动nginx
docker run -p 80:80 --name nginx -d nginx:1.10
这里只是随便启动一个nginx，只是为了复制出配置
3、复制配置
将容器中文件复制到当前目录（.）注意是空格一个点
docker container cp nginx:/etc/nginx .
docker container cp 容器:容器文件 虚拟机位置------复制容器文件到虚拟机 虚拟机位置使用点（.）代表当前位置
可以在nginx目录下看到复制成功的配置
drwxr-xr-x. 2 root root 4096 3月 28 2017 conf.d
-rw-r--r--. 1 root root 1007 1月 31 2017 fastcgi_params
-rw-r--r--. 1 root root 2837 1月 31 2017 koi-utf
-rw-r--r--. 1 root root 2223 1月 31 2017 koi-win
-rw-r--r--. 1 root root 3957 1月 31 2017 mime.types
lrwxrwxrwx. 1 root root 22 1月 31 2017 modules -> /usr/lib/nginx/modules
-rw-r--r--. 1 root root 643 1月 31 2017 nginx.conf
-rw-r--r--. 1 root root 636 1月 31 2017 scgi_params
-rw-r--r--. 1 root root 664 1月 31 2017 uwsgi_params
-rw-r--r--. 1 root root 3610 1月 31 2017 win-utf
4、停止删除nginx容器
[root@daihao mydata]# docker stop 5d
5d
[root@daihao mydata]# docker rm 5d
5d
5、修改文件名
[root@daihao mydata]# ls
elasticsearch nginx
[root@daihao mydata]# mv nginx conf
[root@daihao mydata]# ls
conf elasticsearc
[root@daihao mydata]# mkdir nginx
[root@daihao mydata]# ls
conf elasticsearch nginx
[root@daihao mydata]# mv conf nginx/
[root@daihao mydata]# ls
elasticsearch nginx
[root@daihao mydata]# cd nginx/
[root@daihao nginx]# ls
conf
6、运行容器挂载目录
docker run -p 80:80 --name nginx -v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html -v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx -v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx -d nginx:1.10
7、测试
在/mydata/nginx/html下新建一个index.html
vi index.html
键入任意html
浏览器测试 ip:80
创建fenci.txt 自定义分词文件键入想要分词的词语如 乔碧罗
[root@daihao nginx]# cd html/
[root@daihao html]# ls
index.html
[root@daihao html]# mkdir es
[root@daihao html]# ls
es index.html
[root@daihao html]# cd es
[root@daihao es]# vi fenci.txt
测试：http://192.168.175.130/es/fengci.txt
修改 IKAnalyzer.cfg.xml
[root@daihao es]# cd /mydata/
[root@daihao mydata]# ls
elasticsearch nginx
[root@daihao mydata]# cd elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2/
[root@daihao elasticsearch-analysis-ik-7.4.2]# ls
commons-codec-1.9.jar config httpclient-4.5.2.jar plugin-descriptor.properties
commons-logging-1.2.jar elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.jar httpcore-4.4.4.jar plugin-security.policy
[root@daihao elasticsearch-analysis-ik-7.4.2]# cd config/
[root@daihao config]# ls
extra_main.dic extra_single_word_full.dic extra_stopword.dic main.dic quantifier.dic suffix.dic
extra_single_word.dic extra_single_word_low_freq.dic IKAnalyzer.cfg.xml preposition.dic stopword.dic surname.dic
[root@daihao config]# vi IKAnalyzer.cfg.xml
修改远程词库地址为nginx文件地址
重启es容器
docker restart id
kibana测试
GET my_index/_analyze
{"analyzer": "ik_max_word", "text": "乔碧罗殿下"
}
结果
{"tokens" : [{"token" : "乔碧罗","start_offset" : 0,"end_offset" : 3,"type" : "CN_WORD","position" : 0},{"token" : "殿下","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 1}]
}
成功~~~
安装可能使用命令可参见Linux命令记录
检索
1、查看es中有哪些索引
GET /_cat/indices?v
es 中会默认存在一个名为.kibana的索引
表头的含义
| 名 | 义 |
|---|---|
| health | green(集群完整) yellow(单点正常、集群不完整) red(单点不正常) |
| status | 是否能使用 |
| index | 索引名 |
| uuid | 索引统一编号 |
| pri | 主节点几个 |
| rep | 从节点几个 |
| docs.count | 文档数 |
| docs.deleted | 文档被删了多少 |
| store.size | 整体占空间大小 |
| pri.store.size | 主节点占 |
| cluster | 整个elasticsearch 默认就是集群状态，整个集群是一份完整、互备的数据。 |
| node | 集群中的一个节点，一般只一个进程就是一个node |
| shard | 分片，即使是一个节点中的数据也会通过hash算法，分成多个片存放，默认是5片。 |
| index | 相当于rdbms的database, 对于用户来说是一个逻辑数据库，虽然物理上会被分多个shard存放，也可能存放在多个node中。 |
| type | 类似于rdbms的table，但是与其说像table，其实更像面向对象中的class , 同一Json的格式的数据集合。 |
| Document(json) | 类似于rdbms的 row、面向对象里的object |
| field | 相当于字段、属性 |
2、增加一个索引(库)
PUT /movie_index
3、删除一个索引
ES 是不删除也不修改任何数据
DELETE /movie_index
4、新增文档
原有格式
PUT /index/type/id
保存在哪个索引（库）/ 哪个类型下 / 指定具体标识
注意
elasticsearch 在第一个版本的开始 每个文档都储存在一个索引中，并分配一个 映射类型，映射类型用于表示被索引的文档或者实体的类型，这样带来了一些问题 ，导致后来在 elasticsearch6.0.0 版本中一个文档只能包含一个映射类型，而在 7.0.0 中，映射类型则将被弃用，到了 8.0.0 中则将完全被删除。
所以使用type则会警告 但是不会报错
解释一下警告信息：
#! Deprecation: [types removal] Specifying types in document index requests is deprecated, use the typeless endpoints instead (/{index}/_doc/{id}, /{index}/_doc, or /{index}/_create/{id}).#!Deprecation: [types removal]不支持在文档索引请求中指定类型，而是使用无类型的端点(/{index}/_doc/{id}， /{index}/_doc，或/{index}/_create/{id})。
#! Deprecation: [types removal] Specifying types in search requests is deprecated.#!Deprecation: [types removal]不赞成在搜索请求中指定类型
就是告诉你_type快没用了。以后都不会有_type而是写死_doc
PUT /index/_doc/id
例：
PUT /movie_index/_doc/1
{"id": 1,"name": "红海行动","doubanScore": 8.5,"actorList": [{"id": 1,"name": "张译"},{"id": 2,"name": "海清"},{"id": 3,"name": "张涵予"}]
}
PUT /movie_index/_doc/2
{"id": 2,"name": "湄公河事件","doubanScore": 8.0,"actorList": [{"id": 3,"name": "张涵予"}]
}
PUT /movie_index/_doc/3
{"id": 3,"name": "红海事件","doubanScore": 5.0,"actorList": [{"id": 4,"name": "代号"}, {"id": 5,"name": "刘德华"}]
}
如果之前没建过index或者type，es 会自动创建。
5、直接用id查找
GET movie_index/_doc/1
6、修改—整体替换
和新增没有区别
PUT /movie_index/_doc/3
{"id": 3,"name": "红海事件","doubanScore": 5.0,"actorList": [{"id": 4,"name": "代号"}, {"id": 5,"name": "刘德华"}]
}
7、修改—某个字段
POST movie_index/_update/3/
{ "doc": {"doubanScore":"7.0"}
}
8、删除一个document
DELETE movie_index/_doc/3
9、搜索全部数据
GET movie_index/_doc/_search
结果
{"took" : 1, //耗费时间 毫秒"timed_out" : false, //是否超时"_shards" : {"total" : 1, //发送给全部1个分片"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 3, //命中3条数据"relation" : "eq"},"max_score" : 1.0,"hits" : [ //结果{"_index" : "movie_index","_type" : "_doc","_id" : "1","_score" : 1.0,"_source" : {"id" : 1,"name" : "红海行动","doubanScore" : 8.5,"actorList" : [{"id" : 1,"name" : "张1译"},{"id" : 2,"name" : "海清"},{"id" : 3,"name" : "张涵予"}]}},{"_index" : "movie_index","_type" : "_doc","_id" : "2","_score" : 1.0,"_source" : {"id" : 2,"name" : "湄公河事件","doubanScore" : 8.0,"actorList" : [{"id" : 3,"name" : "张涵予"}]}},{"_index" : "movie_index","_type" : "_doc","_id" : "3","_score" : 1.0,"_source" : {"id" : 3,"name" : "红海事件","doubanScore" : 5.0,"actorList" : [{"id" : 4,"name" : "代号"},{"id" : 5,"name" : "刘德华"}]}}]}
}10、匹配条件查询(全部)
GET movie_index/_search
{"query":{"match_all": {}}
}
11、按分词查询
GET movie_index/_search
{"query":{"match": {"name":"红"}}
}
注意结果的评分
response
{"took" : 1,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 2,"relation" : "eq"},"max_score" : 0.48527452,"hits" : [{"_index" : "movie_index","_type" : "_doc","_id" : "1","_score" : 0.48527452,"_source" : {"id" : 1,"name" : "红海行动","doubanScore" : 8.5,"actorList" : [{"id" : 1,"name" : "张1译"},{"id" : 2,"name" : "海清"},{"id" : 3,"name" : "张涵予"}]}},{"_index" : "movie_index","_type" : "_doc","_id" : "3","_score" : 0.48527452,"_source" : {"id" : 3,"name" : "红海事件","doubanScore" : 5.0,"actorList" : [{"id" : 4,"name" : "代号"},{"id" : 5,"name" : "刘德华"}]}}]}
}
12、按分词子属性查询
GET movie_index/_search
{"query":{"match": {"actorList.name":"张"}}
}
13、按短语查询
GET movie_index/_search
{"query":{"match_phrase": {"name":"红海"}}
}
按短语查询，不再利用分词技术，直接用短语在原始数据中匹配
14 、校正匹配分词
GET movie_index/_search
{"query":{"fuzzy": {"name":"rad"}}
}
fuzzy查询，当一个单词都无法准确匹配，es通过一种算法对非常接近的单词也给与一定的评分，能够查询出来，但是消耗更多的性能。
中文测试不成功，创建了一个新的索引指定name为read,测试查找成功
15 、过滤–查询后过滤
GET movie_index/_search
{"query":{"match": {"name":"红"}},"post_filter":{"term": {"actorList.id": 1}}
}
16、过滤–查询前过滤
（推荐）
GET movie_index/_search
{ "query":{"bool":{"filter":[ {"term": { "actorList.id": "1" }},{"term": { "actorList.id": "3" }}], "must":{"match":{"name":"红"}}}}
}
17、过滤–按范围过滤
GET movie_index/_search
{"query": {"bool": {"filter": {"range": {"doubanScore": {"gte": 8}}}}}
}
关于范围操作符：
| 符号 | 含义 |
|---|---|
| gt | 大于 |
| lt | 小于 |
| gte | 大于等于 |
| lte | 小于等于 |
18、排序
GET movie_index/_search
{"query":{"match": {"name":"红海"}}, "sort": [{"doubanScore": {"order": "desc"}}]
}
19、分页查询
GET movie_index/_search
{"query": { "match_all": {} },"from": 1,"size": 1
}
20、指定查询的字段
GET movie_index/_search
{"query": { "match_all": {} },"_source": ["name", "doubanScore"]
}
21、高亮
GET movie_index/_search
{"query":{"match": {"name":"红海"}},"highlight": {"fields": {"name":{} }}}
结果有·
"highlight" : {"name" : ["<em>红</em><em>海</em>行动"]}
23、复杂查询
先过滤，后查询
GET movie_index/_search
{"query": {"bool": {"filter": [{"term": {"actorList.id": "1"}}, {"term": {"actorList.id": "3"}}],"must": [{"match": {"name": "红海"}}]}}
}
或
GET movie_index/_search
{"query": {"bool": {"filter": [{"terms": {"actorList.id": [1, 3]}}],"must": [{"match": {"name": "红海"}}]}}
}
24、聚合
PUT atguigu/_mapping/doc
{ "properties": { "interests": { "type": "text", "fielddata": true } }
}
复杂检索
1、BulkAPI实现批量操作
格式：
{action:{metadata}}\n
{requestbody}\n
action:(行为)
create:文档不存在时创建
update:更新文档
index:创建新文档或替换已有文档
delete:删除一个文档
metadata:_index,_type,_id
create和index的区别:
如果数据存在,使用create操作失败,会提示文档已经存在,使用index可以成功执行
银行员工数据json
2、聚合查询
格式
name 为聚合起一个名字
AGG_TYPE 聚合类型
"aggs": {"NAME": {"AGG_TYPE": {}}}
request
#搜索address包含mil1的所有人的年龄分布以及平均年龄GET bank/_search
{"query": {"match": {"address": "mill"}},"aggs": {"ageAgg": {"terms": {"field": "age","size": 10}}}
}
response
年龄38的有2个，年龄28的有1个，年龄32的有1个
{"took" : 54,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {...},"aggregations" : {"ageAgg" : {"doc_count_error_upper_bound" : 0,"sum_other_doc_count" : 0,"buckets" : [{"key" : 38,"doc_count" : 2},{"key" : 28,"doc_count" : 1},{"key" : 32,"doc_count" : 1}]}}
}对求出年龄聚合求一个平均值,工资平均值
request
GET bank/_search
{"query": {"match": {"address": "mill"}},"aggs": {"ageAgg": {"terms": {"field": "age","size": 10}},"ageVag":{"avg": {"field": "age"}},"balanceAvg":{"avg": {"field": "balance"}}}
}
response
"aggregations" : {"ageAgg" : {"doc_count_error_upper_bound" : 0,"sum_other_doc_count" : 0,"buckets" : [{"key" : 38,"doc_count" : 2},{"key" : 28,"doc_count" : 1},{"key" : 32,"doc_count" : 1}]},"balanceAvg" : {"value" : 25208.0},"ageVag" : {"value" : 34.0}}
3、子聚合
request
#按照年龄聚合并且请求这些年龄段的这些人的平均薪资
GET bank/_search
{"query": {"match_all": {}},"aggs": {"ageAgg": {"terms": {"field": "age","size": 100},"aggs": {"ageVag": {"avg": {"field": "balance"}}}}},"size":0
}
在aggs聚合里再进行一次聚合
（size=0 分页不看查出的数据，只看聚合）
response
31岁的有61个人，平均工资28312.918032786885
{"took" : 5,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 1000,"relation" : "eq"},"max_score" : null,"hits" : [ ]},"aggregations" : {"ageAgg" : {"doc_count_error_upper_bound" : 0,"sum_other_doc_count" : 0,"buckets" : [{"key" : 31,"doc_count" : 61,"ageVag" : {"value" : 28312.918032786885}}
}
request
#查出所有年龄分布,并且这些年龄段中M的平均薪资和F的平薪资以及这个年龄段的总体平均薪资GET bank/_search
{"query": {"match_all": {}},"aggs": {"ageAgg": {"terms": {"field": "age","size": 100},"aggs": {"genderAvg": {"terms": {"field": "gender.keyword"},"aggs": {"balanceAvg": {"avg": {"field": "balance"}}}},"ageBalanAvg": {"avg": {"field": "balance"}}}}},"size": 0
}
response
{"aggregations" : {"ageAgg" : {"doc_count_error_upper_bound" : 0,"sum_other_doc_count" : 0,"buckets" : [{"key" : 31,"doc_count" : 61,"ageBalanAvg" : {"value" : 28312.918032786885},"genderAvg" : {"doc_count_error_upper_bound" : 0,"sum_other_doc_count" : 0,"buckets" : [{"key" : "M","doc_count" : 35,"balanceAvg" : {"value" : 29565.628571428573}},{"key" : "F","doc_count" : 26,"balanceAvg" : {"value" : 26626.576923076922}}]}}
}
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