Elasticsearch入门基本介绍与安装

Posted 2022-12-28 明湖起风了

视频学习：018-入门-JavaAPI-环境准备_哔哩哔哩_bilibili

介绍：

Elaticsearch：简称为 ES，ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。我们要是进行全文检索项目的开发，建议优先考虑elasticsearch。

全文索引：它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。

特点：

1、elasticsearch是一个基于Lucene的高扩展的分布式搜索服务器，支持开箱即用。
2、elasticsearch隐藏了Lucene的复杂性，对外提供Restful 接口来操作索引、搜索。 

安装

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch

这里我为了方便演示使用的是 elasticsearch-7.17.7 windows版，需要javaJDK1.8及以上。解压即安装完毕，解压后的 Elasticsearch 的目录结构如下 

bin	可执行脚本目录
config	配置目录
jdk	内置JDK目录
lib	类库
logs	日志目录
moudules	模块目录
plugins	插件目录

 启动：进入 bin 文件目录，点击 elasticsearch.bat 文件启动 ES 服务

注意:9300 端口为 Elasticsearch 集群间组件的通信端口，9200 端口为浏览器访问的 http协议 RESTful 端口。

浏览器输入地址：http://localhost:9200，测试：

 补充：

• 默认安装包带有 jdk 环境，如果系统配置 JAVA_HOME，那么使用系统默认的 JDK，如果没有配置使用自带的 JDK，一般建议使用系统配置的 JDK。
• 双击启动窗口闪退，通过路径访问追踪错误，如果是“空间不足”，请修改config/jvm.options 配置文件

# 设置 JVM 初始内存为 1G。此值可以设置与-Xmx 相同，以避免每次垃圾回收完成后 JVM 重新分配内存
# Xms represents the initial size of total heap space
# 设置 JVM 最大可用内存为 1G
# Xmx represents the maximum size of total heap space
-Xms1g
-Xmx1g

 安装Kibana

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

 下载后进行解压，目录如图：

修改中文：根目录下的 config 目录，打开 kibana.yml 文件添加：

# 默认端口
server.port: 5601
# ES 服务器的地址
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
# 索引名
kibana.index: ".kibana"
# 支持中文
i18n.locale: "zh-CN"

进入 bin 目录，双击 kibana.bat 启动服务

启动 Kibana 之前要启动 Elasticsearch

访问：http://localhost:5601/

kibana 会自动去访问 9200，也就是 elasticsearch 的端口号

名词概念：

索引（Index）

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母），并且当我们要对这个索引中的文档进行检索、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。

能搜索的数据必须有索引，这样的好处是可以提高查询速度，比如：新华字典前面的目录就是索引的意思，目录可以提高查询速度。

Elasticsearch 索引的精髓：一切设计都是为了提高搜索的性能。

类型（Type）

在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。

一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。不同的版本，类型发生了不同的变化

版本	Type
5.x	支持多种 type
6.x	支持多种 type
7.x	默认不再支持自定义索引类型（默认类型为：_doc）

文档（Document）

一个文档是一个可被检索的基础信息单元，也就是一条数据。

比如：你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以 JSON（javascript Object Notation）格式来表示，而 JSON 是一个到处存在的互联网数据交互格式。

在一个 index/type 里面，你可以存储任意多的文档。

字段（Field）

相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识。

映射（Mapping）

mapping 是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如：某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被检索等等。这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理 ES 里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。

分片（Shards）

一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有 10 亿文档数据的索引占据 1TB 的磁盘空间，而任一节点都可能没有这样大的磁盘空间。或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch 提供了将索引划分成多份的能力，每一份就称之为分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的「索引」，这个「索引」可以被放置到集群中的任何节点上。

分片很重要，主要有两方面的原因：

• 允许你水平分割/扩展你的内容容量
• 允许你在分片之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量

至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合和搜索请求，是完全由 Elasticsearch 管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的，无需过分关心。

如同完整的大数据，分割成多个小数据，分布到不同的地方，小数据就是分片，所有的分片合起来就是完整的数据

被混淆的概念是：一个 Lucene 索引，我们在 Elasticsearch 称作分片。一个 Elasticsearch 索引是分片的集合。当 Elasticsearch 在索引中搜索的时候，他发送查询到每一个属于索引的分片(Lucene 索引)，然后合并每个分片的结果到一个全局的结果集

副本（Replicas）

在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是 强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch 允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片(副本)。

复制分片之所以重要，有两个主要原因：

• 在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与 原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的
• 扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行

总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制 0 次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。默认情况下，Elasticsearch 中的每个索引被分片 1 个主分片和 1 个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有 1 个主分片和另外 1 个复制分片（1 个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有 2 个分片，我们需要根据索引需要确定分片个数.

副本就是分片的备份(分身)，和数据库的主从复制类似

分配（Allocation）

将分片分配给某个节点的过程，包括分配主分片或者副本。如果是副本，还包含从主分片复制数据的过程。这个过程是由 master 节点完成的。