Elasticsearch 分布式搜索引擎 -- 初识elasticsearch（了解ES倒排索引es的一些概念安装eskibana）

Posted 2022-04-01 CodeJiao

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Elasticsearch 分布式搜索引擎 -- 初识elasticsearch（了解ES倒排索引es的一些概念安装eskibana）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

1. 初识elasticsearch
2. 安装elasticsearch、kibana

1. 初识elasticsearch

1.1了解ES

1.1.1 elasticsearch的作用

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

例如：

在GitHub搜索代码
在电商网站搜索商品
在百度搜索bug解决方案
在打车软件搜索附近的车

1.1.2 ELK技术栈

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：

而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

1.1.3 elasticsearch和lucene

elasticsearch底层是基于lucene来实现的。

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址。

elasticsearch的发展历史：

2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。

1.1.4 为什么不是其他搜索技术

目前比较知名的搜索引擎技术排名：

Elasticsearch:开源的分布式搜索引擎
Splunk:商业项目
Solr: Apache的开源搜索引擎

虽然在早期，Apache Solr是最主要的搜索引擎技术，但随着发展elasticsearch已经渐渐超越了Solr，独占鳌头：

1.1.5 小结

1.2 倒排索引

倒排索引的概念是基于mysql这样的正向索引而言的。

1.2.1 正向索引

那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：

如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。

但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"

2）逐行获取数据，比如id为1的数据

3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件

4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万级时，就是一场灾难。

1.2.2 倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息。
词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条。

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引

如图：

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：

用户输入条件"华为手机"进行搜索。
对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。
拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。
拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

如图：

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

1.2.3 正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

是不是恰好反过来了？

那么两者方式的优缺点是什么呢？

正向索引：

优点：
- 可以给多个字段创建索引
- 根据索引字段搜索、排序速度非常快
缺点：
- 根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引：

优点：
- 根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
缺点：
- 只能给词条创建索引，而不是字段
- 无法根据字段做排序

1.2.4 小结

1.3 ES的一些概念

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

1.3.1 文档和字段

elasticsearch是面向文档（Document）存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：

而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。

1.3.2 索引和映射

索引（Index）：就是相同类型的文档的集合。
映射(mapping)：索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

例如：

所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

1.3.3 mysql与elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

是不是说，我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢？

并不是如此，两者各自有自己的擅长支出：

Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中，往往是两者结合使用：

对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性

1.4 小结

2. 安装elasticsearch、kibana

为什么安装了elasticsearch还要安装kibana？

kibana里面提供了一个DevTools工具，可以让我们非常方便的去编写elasticsearch里面的DSL语句，从而更好的去操作elasticsearch。

2.1 创建网络

因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

docker network create 网络名

示例：

2.2 加载镜像

命令行执行下面的命令，这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像。

拉取elasticsearch镜像

docker pull elasticsearch:7.12.1

拉取kibana镜像

docker pull kibana:7.12.1

2.3 部署elasticsearch

运行docker命令，部署单点es：

docker run -d \\
	--name es \\
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \\
    -e "discovery.type=single-node" \\
    -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \\
    -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \\
    --privileged \\
    --network es-net \\
    -p 9200:9200 \\
    -p 9300:9300 \\
elasticsearch:7.12.1

命令解释：

-e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
-e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
-e "discovery.type=single-node"：非集群模式
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
-v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
--privileged：授予逻辑卷访问权
--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
-p 9200:9200：端口映射配置

运行结果：

在浏览器中输入：http://yourIp:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

说明：

YourIp是你的镜像仓库所在的电脑的ip。

我们先查看linux的ip：

这是我电脑ip

192.168.135.130

2.4 部署kibana

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

2.4.1 部署kibana

运行docker命令，部署kibana

docker run -d \\
--name kibana \\
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \\
--network=es-net \\
-p 5601:5601  \\
kibana:7.12.1

--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
-p 5601:5601：端口映射配置