ElasticStack技术栈
如果你没有听说过 Elastic Stack，那你一定听说过 ELK ，实际上 ELK 是三款软件的简称，分别是Elasticsearch、 Logstash、Kibana 组成，在发展的过程中，又有新成员 Beats 的加入，所以就形成了Elastic Stack。所以说，ELK 是旧的称呼，Elastic Stack 是新的名字。
全系的 ElasticStack 技术栈包括：
Elasticsearch 基于 Java，是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful 风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
Logstash 基于 Java，是一个开源的用于收集,分析和存储日志的工具。
Kibana 基于 nodejs，也是一个开源和免费的工具，Kibana 可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以汇总、分析和搜索重要数据日志。
Beats 是 elastic 公司开源的一款采集系统监控数据的代理 agent，是在被监控服务器上以客户端形式运行的数据收集器的统称，可以直接把数据发送给 Elasticsearch 或者通过 Logstash 发送给 Elasticsearch，然后进行后续的数据分析活动。Beats由如下组成:
Beats和Logstash其实都可以进行数据的采集，但是目前主流的是使用Beats进行数据采集，然后使用 Logstash进行数据的分割处理等，早期没有Beats的时候，使用的就是Logstash进行数据的采集。
官网：https://www.elastic.co/
ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful Web 接口。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，但是想要完成搜索工作的创建是非常困难的。我们希望搜索解决方案要运行速度快，我们希望能有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP来索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够从一台开始并扩展到数百台，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。因此我们利用Elasticsearch来解决所有这些问题及可能出现的更多其它问题。
ElasticSearch 是 Elastic Stack 的核心，同时 Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。
Elasticsearch 的发展是非常快速的，所以在 ES5.0 之前，ELK 的各个版本都不统一，出现了版本号混乱的状态，所以从 5.0 开始，所有 Elastic Stack 中的项目全部统一版本号。本篇将基于 6.5.4 版本进行学习。
到官网下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/
因为我们需要部署在 Linux 下，为了以后迁移 ElasticStack 环境方便，我们就使用 Docker 来进行部署，首先我们拉取一个带有 ssh 的 Centos 镜像
# 拉取镜像
docker pull moxi/centos_ssh
# 制作容器
docker run --privileged -d -it -h ElasticStack --name ElasticStack -p 11122:22 -p 9200:9200 -p 5601:5601 -p 9300:9300 -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro moxi/centos_ssh /usr/sbin/init然后直接远程连接 11122 端口即可
因为 ElasticSearch 不支持 root 用户直接操作，因此我们需要创建一个elsearch用户
# 添加新用户
useradd elsearch
# 创建一个soft目录，存放下载的软件
mkdir /soft
# 进入，然后通过xftp工具，将刚刚下载的文件拖动到该目录下
cd /soft
# 解压缩
tar -zxvf elasticsearch-7.9.1-linux-x86_64.tar.gz
#重命名
mv elasticsearch-7.9.1/ elsearch因为刚刚我们是使用 root 用户操作的，所以我们还需要更改一下 /soft 文件夹的所属，改为 elsearch 用户
chown elsearch:elsearch /soft/ -R
然后在切换成 elsearch 用户进行操作
# 切换用户
su - elsearch然后我们就可以对我们的配置文件进行修改了
# 进入到 elsearch下的config目录
cd /soft/elsearch/config然后找到下面的配置
#打开配置文件
vim elasticsearch.yml
#设置ip地址，任意网络均可访问
network.host: 0.0.0.0 在 Elasticsearch 中如果network.host 不是 localhost 或者127.0.0.1 的话，就会认为是生产环境，而生产环境的配置要求比较高，我们的测试环境不一定能够满足，一般情况下需要修改两处配置，如下：
# 修改jvm启动参数
vim conf/jvm.options
#根据自己机器情况修改
-Xms128m
-Xmx128m然后在修改第二处的配置，这个配置要求我们到宿主机器上来进行配置
# 到宿主机上打开文件
vim /etc/sysctl.conf
# 增加这样一条配置，一个进程在VMAs(虚拟内存区域)创建内存映射最大数量
vm.max_map_count=655360
# 让配置生效
sysctl -p首先我们需要切换到 elsearch 用户
su - elsearch
然后在到 bin目录下，执行下面
# 进入bin目录
cd /soft/elsearch/bin
# 后台启动
./elasticsearch -d启动成功后，访问下面的 URL
http://202.193.56.222:9200/
如果出现了下面的信息，就表示已经成功启动了
如果你在启动的时候，遇到过问题，那么请参考下面的错误分析~
如果出现下面的错误信息
java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.initializeNatives(Bootstrap.java:111)
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:178)
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:393)
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:170)
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.execute(Elasticsearch.java:161)
at org.elasticsearch.cli.EnvironmentAwareCommand.execute(EnvironmentAwareCommand.java:86)
at org.elasticsearch.cli.Command.mainWithoutErrorHandling(Command.java:127)
at org.elasticsearch.cli.Command.main(Command.java:90)
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:126)
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:92)
For complete error details, refer to the log at /soft/elsearch/logs/elasticsearch.log
[root@e588039bc613 bin]# 2020-09-22 02:59:39,537121 UTC [536] ERROR CLogger.cc@310 Cannot log to named pipe /tmp/elasticsearch-5834501324803693929/controller_log_381 as it could not be opened for writing
2020-09-22 02:59:39,537263 UTC [536] INFO Main.cc@103 Parent process died - ML controller exiting就说明你没有切换成 elsearch 用户，因为不能使用 root 用户去操作 ElasticSearch
su - elsearch
[1]:max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least[65536]
解决方法：切换到 root 用户，编辑 limits.conf 添加如下内容
vi /etc/security/limits.conf
# ElasticSearch添加如下内容:
* soft nofile 65536
* hard nofile 131072
* soft nproc 2048
* hard nproc 4096[2]: max number of threads [1024] for user [elsearch] is too low, increase to at least
[4096]也就是最大线程数设置的太低了，需要改成 4096
#解决：切换到root用户，进入limits.d目录下修改配置文件。
vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
#修改如下内容：
* soft nproc 1024
#修改为
* soft nproc 4096[3]: system call filters failed to install; check the logs and fix your configuration
or disable system call filters at your own risk解决：Centos6 不支持 SecComp，而 ES5.2.0 默认 bootstrap.system_call_filter 为 true
vim config/elasticsearch.yml
# 添加
bootstrap.system_call_filter: false
bootstrap.memory_lock: false[elsearch@e588039bc613 bin]$ Exception in thread "main" org.elasticsearch.bootstrap.BootstrapException: java.nio.file.AccessDeniedException: /soft/elsearch/config/elasticsearch.keystore
Likely root cause: java.nio.file.AccessDeniedException: /soft/elsearch/config/elasticsearch.keystore
at java.base/sun.nio.fs.UnixException.translateToIOException(UnixException.java:90)
at java.base/sun.nio.fs.UnixException.rethrowAsIOException(UnixException.java:111)
at java.base/sun.nio.fs.UnixException.rethrowAsIOException(UnixException.java:116)
at java.base/sun.nio.fs.UnixFileSystemProvider.newByteChannel(UnixFileSystemProvider.java:219)
at java.base/java.nio.file.Files.newByteChannel(Files.java:375)
at java.base/java.nio.file.Files.newByteChannel(Files.java:426)
at org.apache.lucene.store.SimpleFSDirectory.openInput(SimpleFSDirectory.java:79)
at org.elasticsearch.common.settings.KeyStoreWrapper.load(KeyStoreWrapper.java:220)
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.loadSecureSettings(Bootstrap.java:240)
at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:349)
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:170)
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.execute(Elasticsearch.java:161)
at org.elasticsearch.cli.EnvironmentAwareCommand.execute(EnvironmentAwareCommand.java:86)
at org.elasticsearch.cli.Command.mainWithoutErrorHandling(Command.java:127)
at org.elasticsearch.cli.Command.main(Command.java:90)
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:126)
at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:92)我们通过排查，发现是因为 /soft/elsearch/config/elasticsearch.keystore 存在问题
chown elsearch:elsearch elasticsearch.keystore
[1]: the default discovery settings are unsuitable for production use; at least one of [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes] must be configured
ERROR: Elasticsearch did not exit normally - check the logs at /soft/elsearch/logs/elasticsearch.log继续修改配置 elasticsearch.yaml
# 取消注释，并保留一个节点
node.name: node-1
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]由于 ES 官方没有给 ES 提供可视化管理工具，仅仅是提供了后台的服务，elasticsearch-head 是一个为 ES 开发的一个页面客户端工具，其源码托管于Github
Github地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
head提供了以下安装方式
#拉取镜像
docker pull mobz/elasticsearch-head:5
#创建容器
docker create --name elasticsearch-head -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5
#启动容器
docker start elasticsearch-head通过浏览器进行访问：
注意：由于前后端分离开发，所以会存在跨域问题，需要在服务端做 CORS 的配置，如下：
vim elasticsearch.yml
http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*"若通过 Chrome 插件的方式安装不存在该问题
打开 Chrome 的应用商店，即可安装 https://chrome.google.com/webstore/detail/elasticsearch-head/ffmkiejjmecolpfloofpjologoblkegm
我们也可以新建索引
推荐使用 Chrome 插件的方式安装，如果网络环境不允许，就采用其它方式安装。
索引是 Elasticsearch 对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更小的部分。
可以把索引看成关系型数据库的表，索引的结构是为快速有效的全文索引准备的，特别是它不存储原始值。
Elasticsearch 可以把索引存放在一台机器或者分散在多台服务器上，每个索引有一或多个分片（shard），每个分片可以有多个副本（replica）。
所有文档写进索引之前都会先进行分析，如何将输入的文本分割为词条、哪些词条又会被过滤，这种行为叫做 映射（mapping）。一般由用户自己定义规则。
在 Elasticsearch 中，提供了功能丰富的 RESTful API 的操作，包括基本的 CRUD、创建索引、删除索引等操作。
在 Lucene 中，创建索引是需要定义字段名称以及字段的类型的，在 Elasticsearch 中提供了非结构化的索引，就是不需要创建索引结构，即可写入数据到索引中，实际上在 Elasticsearch 底层会进行结构化操作，此操作对用户是透明的。
PUT /haoke
{
"settings": {
"index": {
"number_of_shards": "2", #分片数
"number_of_replicas": "0" #副本数
}
}
}#删除索引
DELETE /haoke
{
"acknowledged": true
}URL 规则：POST /{索引}/{类型}/{id}
POST /haoke/user/1001
#数据
{
"id":1001,
"name":"张三",
"age":20,
"sex":"男"
}使用 postman 操作成功后
我们通过 ElasticSearchHead 进行数据预览就能够看到我们刚刚插入的数据了
说明：非结构化的索引，不需要事先创建，直接插入数据默认创建索引。不指定id插入数据：
在 Elasticsearch 中，文档数据是不能修改的，但是可以通过覆盖的方式进行更新。
PUT /haoke/user/1001
{
"id":1001,
"name":"张三",
"age":21,
"sex":"女"
}覆盖成功后的结果如下：
#注意：这里多了_update标识
POST /haoke/user/1001/_update
{
"doc":{
"age":23
}
}
在 Elasticsearch 中，删除文档数据，只需要发起 DELETE 请求即可，不用额外的参数
DELETE 1 /haoke/user/1001
需要注意的是，result 表示已经删除，version 也增加了。
如果删除一条不存在的数据，会响应 404
删除一个文档也不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除。Elasticsearch将会在你之后添加更多索引的时候才会在后台进行删除内容的清理。【相当于批量操作】
GET /haoke/user/BbPe_WcB9cFOnF3uebvr
#返回的数据如下
{
"_index": "haoke",
"_type": "user",
"_id": "BbPe_WcB9cFOnF3uebvr",
"_version": 8,
"found": true,
"_source": { #原始数据在这里
"id": 1002,
"name": "李四",
"age": 40,
"sex": "男"
}
}GET 1 /haoke/user/_search
注意，使用查询全部数据的时候，默认只会返回10条
#查询年龄等于20的用户
GET /haoke/user/_search?q=age:20结果如下：
Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。
POST /haoke/user/_search
#请求体
{
"query" : {
"match" : { #match只是查询的一种
"age" : 20
}
}
}实现：查询年龄大于30岁的男性用户。
POST /haoke/user/_search
#请求数据
{
"query": {
"bool": {
"filter": {
"range": {
"age": {
"gt": 30
}
}
},
"must": {
"match": {
"sex": "男"
}
}
}
}
}查询出来的结果
POST /haoke/user/_search
#请求数据
{
"query": {
"match": {
"name": "张三 李四"
}
}
}
POST /haoke/user/_search
#请求数据
{
"query": {
"match": {
"name": "张三 李四"
}
}
"highlight": {
"fields": {
"name": {}
}
}
}在 Elasticsearch 中，支持聚合操作，类似SQL中的group by操作。
POST /haoke/user/_search
{
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": {
"field": "age"
}
}
}
}结果如下，我们通过年龄进行聚合
在Elasticsearch中，文档以JSON格式进行存储，可以是复杂的结构，如：
{
"_index": "haoke",
"_type": "user",
"_id": "1005",
"_version": 1,
"_score": 1,
"_source": {
"id": 1005,
"name": "孙七",
"age": 37,
"sex": "女",
"card": {
"card_number": "123456789"
}
}
}其中，card是一个复杂对象，嵌套的Card对象
一个文档不只有数据。它还包含了元数据(metadata)——关于文档的信息。三个必须的元数据节点是：
索引(index)类似于关系型数据库里的“数据库”——它是我们存储和索引关联数据的地方。
提示：事实上，我们的数据被存储和索引在分片(shards)中，索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。然而，这只是一些内部细节——我们的程序完全不用关心分片。对于我们的程序而言，文档存储在索引(index)中。剩下的细节由Elasticsearch关心既可。
在应用中，我们使用对象表示一些“事物”，例如一个用户、一篇博客、一个评论，或者一封邮件。每个对象都属于一个类(class)，这个类定义了属性或与对象关联的数据。user 类的对象可能包含姓名、性别、年龄和Email地址。在关系型数据库中，我们经常将相同类的对象存储在一个表里，因为它们有着相同的结构。同理，在Elasticsearch 中，我们使用相同类型(type)的文档表示相同的“事物”，因为他们的数据结构也是相同的。
每个类型(type)都有自己的映射(mapping)或者结构定义，就像传统数据库表中的列一样。所有类型下的文档被存储在同一个索引下，但是类型的映射(mapping)会告诉Elasticsearch不同的文档如何被索引。
_type 的名字可以是大写或小写，不能包含下划线或逗号。我们将使用blog 做为类型名。
id仅仅是一个字符串，它与_index 和_type 组合时，就可以在Elasticsearch中唯一标识一个文档。当创建一个文 档，你可以自定义_id ，也可以让Elasticsearch帮你自动生成（32位长度）
可以在查询url后面添加pretty参数，使得返回的json更易查看。
在响应的数据中，如果我们不需要全部的字段，可以指定某些需要的字段进行返回。通过添加 _source
GET /haoke/user/1005?_source=id,name
#响应
{
"_index": "haoke",
"_type": "user",
"_id": "1005",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"name": "孙七",
"id": 1005
}
}如不需要返回元数据，仅仅返回原始数据，可以这样：
GET /haoke/1 user/1005/_source
GET /haoke/user/1005/_source?_1 source=id,name如果我们只需要判断文档是否存在，而不是查询文档内容，那么可以这样：
HEAD /haoke/user/1005通过发送一个head请求，来判断数据是否存在
HEAD 1 /haoke/user/1006
当然，这只表示你在查询的那一刻文档不存在，但并不表示几毫秒后依旧不存在。另一个进程在这期间可能创建新文档。
有些情况下可以通过批量操作以减少网络请求。如：批量查询、批量插入数据。
POST /haoke/user/_mget
{
"ids" : [ "1001", "1003" ]
}结果：
如果，某一条数据不存在，不影响整体响应，需要通过found的值进行判断是否查询到数据。
POST /haoke/user/_mget
{
"ids" : [ "1001", "1006" ]
}也就是说，一个数据的存在不会影响其它数据的返回
在Elasticsearch 中，支持批量的插入、修改、删除操作，都是通过 bulk 的 api 完成的。
请求格式如下：（请求格式不同寻常）
{ action: { metadata }}
{ request body }
{ action: { metadata }}
{ request body }
...批量插入数据：
{"create":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":2001}}
{"id":2001,"name":"name1","age": 20,"sex": "男"}
{"create":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":2002}}
{"id":2002,"name":"name2","age": 20,"sex": "男"}
{"create":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":2003}}
{"id":2003,"name":"name3","age": 20,"sex": "男"}
注意最后一行的回车：
{"delete":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":2001}}
{"delete":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":2002}}
{"delete":{"_index":"haoke","_type":"user","_id":2003}}由于 delete 没有请求体，所以 action 的下一行直接就是下一个 action。
和 SQL 使用 LIMIT 关键字返回只有一页的结果一样，Elasticsearch 接受 from 和 size 参数：
如果你想每页显示5个结果，页码从1到3，那请求如下：
GET /_search?size=5
GET /_search?size=5&from=5
GET /_search?size=5&from=10应该当心分页太深或者一次请求太多的结果。结果在返回前会被排序。但是记住一个搜索请求常常涉及多个分 片。每个分片生成自己排好序的结果，它们接着需要集中起来排序以确保整体排序正确。
GET /haoke/user/_1 search?size=1&from=2为了理解为什么深度分页是有问题的，让我们假设在一个有 5 个主分片的索引中搜索。当我们请求结果的第一 页（结果1到10）时，每个分片产生自己最顶端10个结果然后返回它们给请求节点(requesting node)，它再 排序这所有的50个结果以选出顶端的10个结果。
现在假设我们请求第 1000 页 — 结果10001到10010。工作方式都相同，不同的是每个分片都必须产生顶端的 10010个结果。然后请求节点排序这50050个结果并丢弃50040个！
你可以看到在分布式系统中，排序结果的花费随着分页的深入而成倍增长。这也是为什么网络搜索引擎中任何 语句不能返回多于1000个结果的原因。
前面我们创建的索引以及插入数据，都是由 Elasticsearch 进行自动判断类型，有些时候我们是需要进行明确字段类型的，否则，自动判断的类型和实际需求是不相符的。
自动判断的规则如下：
如果你要像之前旧版版本一样兼容自定义 type ,需要将 include_type_name=true 携带
put http://202.193.56.222:9200/itcast?include_type_name=true
{
"settings":{
"index":{
"number_of_shards":"2",
"number_of_replicas":"0"
}
},
"mappings":{
"person":{
"properties":{
"name":{
"type":"text"
},
"age":{
"type":"integer"
},
"mail":{
"type":"keyword"
},
"hobby":{
"type":"text"
}
}
}
}
}查看映射
GET /itcast/_mapping
POST /itcast/_bulk
{"index":{"_index":"itcast","_type":"person"}}
{"name":"张三","age": 20,"mail": "111@qq.com","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球"}
{"index":{"_index":"itcast","_type":"person"}}
{"name":"李四","age": 21,"mail": "222@qq.com","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球、篮球"}
{"index":{"_index":"itcast","_type":"person"}}
{"name":"王五","age": 22,"mail": "333@qq.com","hobby":"羽毛球、篮球、游泳、听音乐"}
{"index":{"_index":"itcast","_type":"person"}}
{"name":"赵六","age": 23,"mail": "444@qq.com","hobby":"跑步、游泳"}
{"index":{"_index":"itcast","_type":"person"}}
{"name":"孙七","age": 24,"mail": "555@qq.com","hobby":"听音乐、看电影"}
POST /itcast/person/_search
{
"query":{
"match":{
"hobby":"音乐"
}
}
}term 主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)：
{ "term": { "age": 26 }}
{ "term": { "date": "2014-09-01" }}
{ "term": { "public": true }}
{ "term": { "tag": "full_text" }}示例
POST /itcast/person/_search
{
"query":{
"term":{
"age":20
}
}
}terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去 做匹配：
{
"terms":{
"tag":[
"search",
"full_text",
"nosql"
]
}
}示例：
POST /itcast/person/_search
{
"query":{
"terms":{
"age":[
20,
21
]
}
}
}range 过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：
{
"range":{
"age":{
"gte":20,
"lt":30
}
}
}范围操作符包含：
示例：
POST /itcast/person/_search
{
"query":{
"range":{
"age":{
"gte":20,
"lte":22
}
}
}
}exists 查询可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL 条件
{
"exists": {
"field": "title"
}
}这两个查询只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。示例：
POST /haoke/user/_search
{
"query": {
"exists": { #必须包含
"field": "card"
}
}
}match 查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。
如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match 一下查询字符：
{
"match": {
"tweet": "About Search"
}
}如果用match 下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你 给定的值：
{ "match": { "age": 26 }}
{ "match": { "date": "2014-09-01" }}
{ "match": { "public": true }}
{ "match": { "tag": "full_text" }}这些参数可以分别继承一个查询条件或者一个查询条件的数组：
{
"bool":{
"must":{
"term":{
"folder":"inbox"
}
},
"must_not":{
"term":{
"tag":"spam"
}
},
"should":[
{
"term":{
"starred":true
}
},
{
"term":{
"unread":true
}
}
]
}
}前面讲过结构化查询，Elasticsearch也支持过滤查询，如term、range、match等。
示例：查询年龄为20岁的用户。
POST /itcast/person/_search
{
"query":{
"bool":{
"filter":{
"term":{
"age":20
}
}
}
}
}做精确匹配搜索时，最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。
分词就是指将一个文本转化成一系列单词的过程，也叫文本分析，在Elasticsearch中称之为Analysis。
举例：我是中国人 --> 我/是/中国人
指定分词器进行分词
POST /_analyze
{
"analyzer":"standard",
"text":"hello world"
}结果如下
指定索引分词
POST /itcast/_analyze
{
"analyzer": "standard",
"field": "hobby",
"text": "听音乐"
}中文分词的难点在于，在汉语中没有明显的词汇分界点，如在英语中，空格可以作为分隔符，如果分隔不正确就会造成歧义。如：
常用中文分词器，IK、jieba、THULAC等，推荐使用 IK分词器。
IK Analyzer 是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer 已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IK Analyzer 3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对 Lucene 的默认优化实现。
采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有80万字/秒的高速处理能力 采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。优化的词典存储，更小的内存占用。
IK分词器 Elasticsearch 插件地址：
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
首先下载到最新的ik分词器，下载完成后，使用xftp工具，拷贝到服务器上
#安装方法：将下载到的 es/plugins/ik 目录下
mkdir es/plugins/ik
#解压
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.9.1.zip
#重启
./bin/elasticsearch我们通过日志，发现它已经成功加载了 ik 分词器插件
POST /_analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "我是中国人"
}我们发现 ik 分词器已经成功分词完成
全文搜索两个最重要的方面是：
ES 7.4 默认不在支持指定索引类型，默认索引类型是_doc
http://202.193.56.222:9200/itcast?include_type_name=true
{
"settings":{
"index":{
"number_of_shards":"1",
"number_of_replicas":"0"
}
},
"mappings":{
"person":{
"properties":{
"name":{
"type":"text"
},
"age":{
"type":"integer"
},
"mail":{
"type":"keyword"
},
"hobby":{
"type":"text",
"analyzer":"ik_max_word"
}
}
}
}
}然后插入数据
POST http://202.193.56.222:9200/itcast/_bulk
{"index":{"_index":"itcast","_type":"person"}}
{"name":"张三","age": 20,"mail": "111@qq.com","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球"}
{"index":{"_index":"itcast","_type":"person"}}
{"name":"李四","age": 21,"mail": "222@qq.com","hobby":"羽毛球、乒乓球、足球、篮球"}
{"index":{"_index":"itcast","_type":"person"}}
{"name":"王五","age": 22,"mail": "333@qq.com","hobby":"羽毛球、篮球、游泳、听音乐"}
{"index":{"_index":"itcast","_type":"person"}}
{"name":"赵六","age": 23,"mail": "444@qq.com","hobby":"跑步、游泳、篮球"}
{"index":{"_index":"itcast","_type":"person"}}
{"name":"孙七","age": 24,"mail": "555@qq.com","hobby":"听音乐、看电影、羽毛球"}
POST /itcast/person/_search
{
"query":{
"match":{
"hobby":"音乐"
}
},
"highlight":{
"fields":{
"hobby":{
}
}
}
}查询出来的结果如下，并且还带有高亮
检查字段类型
爱好 hobby 字段是一个 text 类型（ 指定了IK分词器），这意味着查询字符串本身也应该被分词。
分析查询字符串 。
将查询的字符串 “音乐” 传入IK分词器中，输出的结果是单个项 音乐。因为只有一个单词项，所以 match 查询执行的是单个底层 term 查询。
查找匹配文档 。
用 term 查询在倒排索引中查找 “音乐” 然后获取一组包含该项的文档，本例的结果是文档：3 、5 。
为每个文档评分 。
用 term 查询计算每个文档相关度评分 _score ，这是种将 词频（term frequency，即词 “音乐” 在相关文档的hobby 字段中出现的频率）和 反向文档频率（inverse document frequency，即词 “音乐” 在所有文档的hobby 字段中出现的频率），以及字段的长度（即字段越短相关度越高）相结合的计算方式。
POST /itcast/person/_search
{
"query":{
"match":{
"hobby":"音乐 篮球"
}
},
"highlight":{
"fields":{
"hobby":{
}
}
}
}可以看到，包含了“音乐”、“篮球”的数据都已经被搜索到了。可是，搜索的结果并不符合我们的预期，因为我们想搜索的是既包含“音乐”又包含“篮球”的用户，显然结果返回的“或”的关系。在Elasticsearch中，可以指定词之间的逻辑关系，如下：
POST /itcast/person/_search
{
"query":{
"match":{
"hobby":"音乐 篮球"
"operator":"and"
}
},
"highlight":{
"fields":{
"hobby":{
}
}
}
}通过这样的话，就会让两个关键字之间存在and关系了
前面我们测试了“OR” 和 “AND”搜索，这是两个极端，其实在实际场景中，并不会选取这2个极端，更有可能是选取这种，或者说，只需要符合一定的相似度就可以查询到数据，在Elasticsearch中也支持这样的查询，通过 minimum_should_match来指定匹配度，如：70%；示例如下：
{
"query":{
"match":{
"hobby":{
"query":"游泳 羽毛球",
"minimum_should_match":"80%"
}
}
},
"highlight": {
"fields": {
"hobby": {}
}
}
}
#结果：省略显示
"hits": {
"total": 4, #相似度为80%的情况下，查询到4条数据
"max_score": 1.621458,
"hits": [
}
#设置40%进行测试：
{
"query":{
"match":{
"hobby":{
"query":"游泳 羽毛球",
"minimum_should_match":"40%"
}
}
},
"highlight": {
"fields": {
"hobby": {}
}
}
}
#结果：
"hits": {
"total": 5, #相似度为40%的情况下，查询到5条数据
"max_score": 1.621458,
"hits": [
}相似度应该多少合适，需要在实际的需求中进行反复测试，才可得到合理的值。
在搜索时，也可以使用过滤器中讲过的 bool 组合查询，示例：
POST /itcast/person/_search
{
"query":{
"bool":{
"must":{
"match":{
"hobby":"篮球"
}
},
"must_not":{
"match":{
"hobby":"音乐"
}
},
"should":[
{
"match":{
"hobby":"游泳"
}
}
]
}
},
"highlight":{
"fields":{
"hobby":{
}
}
}
}上面搜索的意思是：搜索结果中必须包含篮球，不能包含音乐，如果包含了游泳，那么它的相似度更高。
结果：
评分的计算规则
bool 查询会为每个文档计算相关度评分 _score ， 再将所有匹配的 must 和 should 语句的分数 _score 求和，最后除以 must 和 should 语句的总数。
must_not 语句不会影响评分；它的作用只是将不相关的文档排除。
默认情况下，should 中的内容不是必须匹配的，如果查询语句中没有must，那么就会至少匹配其中一个。当然了，也可以通过minimum_should_match参数进行控制，该值可以是数字也可以的百分比。示例：
POST /itcast/person/_search
{
"query":{
"bool":{
"should":[
{
"match":{
"hobby":"游泳"
}
},
{
"match":{
"hobby":"篮球"
}
},
{
"match":{
"hobby":"音乐"
}
}
],
"minimum_should_match":2
}
},
"highlight":{
"fields":{
"hobby":{
}
}
}
}minimum_should_match为2，意思是should中的三个词，至少要满足2个。
有些时候，我们可能需要对某些词增加权重来影响该条数据的得分。如下：
搜索关键字为“游泳篮球”，如果结果中包含了“音乐”权重为10，包含了“跑步”权重为2。
POST /itcast/person/_search
{
"query":{
"bool":{
"must":{
"match":{
"hobby":{
"query":"游泳篮球",
"operator":"and"
}
}
},
"should":[
{
"match":{
"hobby":{
"query":"音乐",
"boost":10
}
}
},
{
"match":{
"hobby":{
"query":"跑步",
"boost":2
}
}
}
]
}
},
"highlight":{
"fields":{
"hobby":{
}
}
}
}ELasticsearch的集群是由多个节点组成的，通过cluster.name设置集群名称，并且用于区分其它的集群，每个节点通过node.name指定节点的名称。
在Elasticsearch中，节点的类型主要有4种：
master节点
配置文件中node.master属性为true(默认为true)，就有资格被选为master节点。master节点用于控制整个集群的操作。比如创建或删除索引，管理其它非master节点等。
data节点
配置文件中node.data属性为true(默认为true)，就有资格被设置成data节点。data节点主要用于执行数据相关的操作。比如文档的CRUD。
客户端节点
配置文件中node.master属性和node.data属性均为false。
该节点不能作为master节点，也不能作为data节点。
可以作为客户端节点，用于响应用户的请求，把请求转发到其他节点
部落节点
当一个节点配置tribe.*的时候，它是一个特殊的客户端，它可以连接多个集群，在所有连接的集群上执行 搜索和其他操作。
#启动3个虚拟机，分别在3台虚拟机上部署安装Elasticsearch
mkdir /itcast/es-cluster
#分发到其它机器
scp -r es-cluster elsearch@192.168.40.134:/itcast
#node01的配置：
cluster.name: es-itcast-cluster
node.name: node01
node.master: true
node.data: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.40.133","192.168.40.134","192.168.40.135"]
# 最小节点数
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
# 跨域专用
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#node02的配置：
cluster.name: es-itcast-cluster
node.name: node02
node.master: true
node.data: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.40.133","192.168.40.134","192.168.40.135"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#node03的配置：
cluster.name: es-itcast-cluster
node.name: node02
node.master: true
node.data: true
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.40.133","192.168.40.134","192.168.40.135"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#分别启动3个节点
./elasticsearch查看集群
为了将数据添加到 Elasticsearch，我们需要索引(index)——一个存储关联数据的地方。实际上，索引只是一个用来指向一个或多个分片(shards)的 逻辑命名空间 (logical namespace).
这里选择将 node02 停止：
接下来，测试将 node01 停止，也就是将主节点停止。
node01 节点：
./node01/1 bin/elasticsearch重启之后，发现 node01 可以正常加入到集群中，集群状态依然为绿色：
特别说明：如果在配置文件中 discovery.zen.minimum_master_nodes 设置的不是 N/2+1 时，会出现脑裂问题，之前宕机 的主节点恢复后不会加入到集群。
首先，来看个问题：
shard = hash(routing) % number_1 of_primary_shards
其中：
这就是为什么创建了主分片后，不能修改的原因。
新建、索引和删除请求都是写（write）操作，它们必须在主分片上成功完成才能复制分片上
客户端接收到成功响应的时候，文档的修改已经被应用于主分片和所有的复制分片。你的修改生效了。
文档能够从主分片或任意一个复制分片被检索。
对于全文搜索而言，文档可能分散在各个节点上，那么在分布式的情况下，如何搜索文档呢？
搜索，分为2个阶段，
在Elasticsearch中，为java提供了2种客户端，一种是REST风格的客户端，另一种是Java API的客户端
Elasticsearch提供了2种REST客户端，一种是低级客户端，一种是高级客户端。
POST /haoke/house/_bulk
{"index":{"_index":"haoke","_type":"house"}}
{"id":"1001","title":"整租 · 南丹大楼 1居室 7500","price":"7500"}
{"index":{"_index":"haoke","_type":"house"}}
{"id":"1002","title":"陆家嘴板块，精装设计一室一厅，可拎包入住诚意租。","price":"8500"}
{"index":{"_index":"haoke","_type":"house"}}
{"id":"1003","title":"整租 · 健安坊 1居室 4050","price":"7500"}
{"index":{"_index":"haoke","_type":"house"}}
{"id":"1004","title":"整租 · 中凯城市之光+视野开阔+景色秀丽+拎包入住","price":"6500"}
{"index":{"_index":"haoke","_type":"house"}}
{"id":"1005","title":"整租 · 南京西路品质小区 21213三轨交汇 配套齐* 拎包入住","price":"6000"}
{"index":{"_index":"haoke","_type":"house"}}
{"id":"1006","title":"祥康里 简约风格 *南户型 拎包入住 看房随时","price":"7000"}创建项目，加入依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>org.example</groupId>
<artifactId>Study_ElasticSearch_Code</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<configuration>
<source>7</source>
<target>7</target>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
<version>6.8.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
<artifactId>jackson-databind</artifactId>
<version>2.11.1</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>编写测试类
/**
* 使用低级客户端 访问
*
* @author: 陌溪
* @create: 2020-09-23-16:33
*/
public class ESApi {
private RestClient restClient;
private static final ObjectMapper MAPPER = new ObjectMapper();
/**
* 初始化
*/
public void init() {
RestClientBuilder restClientBuilder = RestClient.builder(new HttpHost("202.193.56.222", 9200, "http"));
this.restClient = restClientBuilder.build();
}
/**
* 查询集群状态
*/
public void testGetInfo() throws IOException {
Request request = new Request("GET", "/_cluster/state");
request.addParameter("pretty", "true");
Response response = this.restClient.performRequest(request);
System.out.println(response.getStatusLine());
System.out.println(EntityUtils.toString(response.getEntity()));
}
/**
* 根据ID查询数据
* @throws IOException
*/
public void testGetHouseInfo() throws IOException {
Request request = new Request("GET", "/haoke/house/Z3CduXQBYpWein3CRFug");
request.addParameter("pretty", "true");
Response response = this.restClient.performRequest(request);
System.out.println(response.getStatusLine());
System.out.println(EntityUtils.toString(response.getEntity()));
}
public void testCreateData() throws IOException {
Request request = new Request("POST", "/haoke/house");
Map<String, Object> data = new HashMap<>();
data.put("id", "2001");
data.put("title", "张江高科");
data.put("price", "3500");
// 写成JSON
request.setJsonEntity(MAPPER.writeValueAsString(data));
Response response = this.restClient.performRequest(request);
System.out.println(response.getStatusLine());
System.out.println(EntityUtils.toString(response.getEntity()));
}
// 搜索数据
public void testSearchData() throws IOException {
Request request = new Request("POST", "/haoke/house/_search");
String searchJson = "{\"query\": {\"match\": {\"title\": \"拎包入住\"}}}";
request.setJsonEntity(searchJson);
request.addParameter("pretty","true");
Response response = this.restClient.performRequest(request);
System.out.println(response.getStatusLine());
System.out.println(EntityUtils.toString(response.getEntity()));
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
ESApi esApi = new ESApi();
esApi.init();
// esApi.testGetInfo();
// esApi.testGetHouseInfo();
esApi.testCreateData();
}
}创建项目，引入依赖
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>6.8.5</version>
</dependency>编写测试用例
/**
* ES高级客户端
*
* @author: 陌溪
* @create: 2020-09-23-16:56
*/
public class ESHightApi {
private RestHighLevelClient client;
public void init() {
RestClientBuilder restClientBuilder = RestClient.builder(
new HttpHost("202.193.56.222", 9200, "http"));
this.client = new RestHighLevelClient(restClientBuilder);
}
public void after() throws Exception {
this.client.close();
}
/**
* 新增文档，同步操作
*
* @throws Exception
*/
public void testCreate() throws Exception {
Map<String, Object> data = new HashMap<>();
data.put("id", "2002");
data.put("title", "南京西路 拎包入住 一室一厅");
data.put("price", "4500");
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("haoke", "house")
.source(data);
IndexResponse indexResponse = this.client.index(indexRequest,
RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println("id->" + indexResponse.getId());
System.out.println("index->" + indexResponse.getIndex());
System.out.println("type->" + indexResponse.getType());
System.out.println("version->" + indexResponse.getVersion());
System.out.println("result->" + indexResponse.getResult());
System.out.println("shardInfo->" + indexResponse.getShardInfo());
}
/**
* 异步创建文档
* @throws Exception
*/
public void testCreateAsync() throws Exception {
Map<String, Object> data = new HashMap<>();
data.put("id", "2003");
data.put("title", "南京东路 最新房源 二室一厅");
data.put("price", "5500");
IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("haoke", "house")
.source(data);
this.client.indexAsync(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT, new
ActionListener<IndexResponse>() {
@Override
public void onResponse(IndexResponse indexResponse) {
System.out.println("id->" + indexResponse.getId());
System.out.println("index->" + indexResponse.getIndex());
System.out.println("type->" + indexResponse.getType());
System.out.println("version->" + indexResponse.getVersion());
System.out.println("result->" + indexResponse.getResult());
System.out.println("shardInfo->" + indexResponse.getShardInfo());
}
@Override
public void onFailure(Exception e) {
System.out.println(e);
}
});
System.out.println("ok");
Thread.sleep(20000);
}
/**
* 查询
* @throws Exception
*/
public void testQuery() throws Exception {
GetRequest getRequest = new GetRequest("haoke", "house",
"GkpdE2gBCKv8opxuOj12");
// 指定返回的字段
String[] includes = new String[]{"title", "id"};
String[] excludes = Strings.EMPTY_ARRAY;
FetchSourceContext fetchSourceContext =
new FetchSourceContext(true, includes, excludes);
getRequest.fetchSourceContext(fetchSourceContext);
GetResponse response = this.client.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println("数据 -> " + response.getSource());
}
/**
* 判断是否存在
*
* @throws Exception
*/
public void testExists() throws Exception {
GetRequest getRequest = new GetRequest("haoke", "house",
"GkpdE2gBCKv8opxuOj12");
// 不返回的字段
getRequest.fetchSourceContext(new FetchSourceContext(false));
boolean exists = this.client.exists(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println("exists -> " + exists);
}
/**
* 删除数据
*
* @throws Exception
*/
public void testDelete() throws Exception {
DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest("haoke", "house",
"GkpdE2gBCKv8opxuOj12");
DeleteResponse response = this.client.delete(deleteRequest,
RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println(response.status());// OK or NOT_FOUND
}
/**
* 更新数据
*
* @throws Exception
*/
public void testUpdate() throws Exception {
UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("haoke", "house",
"G0pfE2gBCKv8opxuRz1y");
Map<String, Object> data = new HashMap<>();
data.put("title", "张江高科2");
data.put("price", "5000");
updateRequest.doc(data);
UpdateResponse response = this.client.update(updateRequest,
RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println("version -> " + response.getVersion());
}
/**
* 测试搜索
*
* @throws Exception
*/
public void testSearch() throws Exception {
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("haoke");
searchRequest.types("house");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("title", "拎包入住"));
sourceBuilder.from(0);
sourceBuilder.size(5);
sourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS));
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse search = this.client.search(searchRequest,
RequestOptions.DEFAULT);
System.out.println("搜索到 " + search.getHits().totalHits + " 条数据.");
SearchHits hits = search.getHits();
for (SearchHit hit : hits) {
System.out.println(hit.getSourceAsString());
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
ESHightApi esHightApi = new ESHightApi();
esHightApi.init();
esHightApi.testCreate();
}
}本文由哈喽比特于3年以前收录，如有侵权请联系我们。
文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/XCQtY96zsHDXBZJIjEkIWw
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