精通系列ES的基本操作,ES安装,ES head + Kibana
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了精通系列ES的基本操作,ES安装,ES head + Kibana相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Java 之 ElasticSearch8.x.x 【一篇文章精通系列】【ES的基本操作,ES安装,ES head + Kibana】
一、ElasticSearch的安装
1、解压安装ES
声明:JDK1.8,最低要求! ElasticSearch客户端,界面工具! |
Java开发,ElasticSearch 的版本和我们之后对应的Java的核心jar包!版本对应!
官网:https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/
下载安装解压即可
2、熟悉目录
bin:启动文件
config:配置文件
log4j2:日志配置文件
jvm.options:Java虚拟机相关配置
elasticsearch.yml : elasticsearch的配置文件
lib: 相关jar包
logs:日志
models:功能模块
plugins:插件!ik分词器
3、启动ES
双击bin目录下的
启动成功,公开地址9200,通信地址:9300
访问:http://127.0.0.1:9200/ 发现无法访问
新版的ES默认开启了 ssl 认证。
在 ES/config/elasticsearch.yml
文件中把 xpack.security.http.ssl:enabled
设置成 false 即可
停止运行ES
修改config/elasticsearch.yml
顺便修改一下JVM的配置信息,修改config/jvm.options
-Xms512m
-Xmx2048m
重新启动ES
4、安装可视化界面(elasticsearch head)
(1)安装elasticsearch head
地址:https://github.com/mobz/elasticsearch-head
解压启动,在github上有启动方式
在启动之前确保安装了nodejs 环境,如果没有安装请看这里:
进入解压后的目录
在上面搜索框当中输入cmd
弹出cmd命令框
安装依赖
输入该命令:npm install
出现上面的内容则安装成功
启动项目:npm run start
启动成功访问:http://localhost:9100/
访问成功,但是是未连接状态
我们点击F12打开调试,抛出跨域的异常(跨域是指:跨端口,跨网站,跨IP)
(2)解决插件出现的跨域异常无法使用的问题
关闭:ElasticSearch
修改elasticsearch.yml开启跨域,设置任何人都可以访问
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
重新启动ES
回到9100端口,点击连接即可连接成功
(2)elasticsearch head基本操作
a、查看信息
b、建立索引
成功
索引相当于数据库,文档相当于(表,库当中的数据)
查询操作
5、了解ELK
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架,可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。Logstash是ELK的中央数据流引擎,用于从不同目标(文件/数据存储/MQ)收集的不同格式数据,经过过滤后支持输出到不同目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来,提供实时分析的功能。
市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称,但实际上ELK不仅仅适用于日志分析,它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景,日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。
6、安装Kibana
Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台,用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana ,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。
它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快述创建仪表板( dashboard )实时显示Elasticsearch查询动态。
设置Kibana非常简单,无需编码或者额外的基础架构,几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。
(1)下载解压Kibana
官网: https://www.elastic.co/cn/kibana
解压后的目录
(2)启动Kibana
启动成功
(3)访问:http://localhost:5601
(4)Kibana开发工具
打开开发工具,点击小三角运行查询
查询成功
查询测试
GET /.kibana_8.4.3_001
(5)汉化Kibana
,设置在config
下的kibana.yml
i18n.locale: "zh-CN"
重新启动Kibana
停止项目
重新启动
再次访问:http://localhost:5601
汉化成功
二、ElasticSearch的核心概念
1、基本概念
- 概念:
在前面的学习中,我们已经掌握了es是什么,同时也把es的服务已经安装启动,那么es是如何去存储数据,数据结构是什么,又是如何实现搜索的呢﹖我们先来聊聊ElasticSearch的相关概念吧!
集群,节点,索引,类型,文档,分片,映射是什么?
- elasticsearch是面向文档,关系行数据库和elasticsearch 客观的对比!。ES一切都是JSON
Relational DB | ElasticSearch |
---|---|
数据库(database) | 索引(indices) |
表(tables) | types(弃用) |
行(rows) | documents |
字段(columns) | fields |
elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库),每个索引中可以包含多个类型(表),每个类型下又包含多个文档(行),每个文档中又包含多个字段(列)。
物理设计:
elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片,每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移。
一个人就是一个集群!默认的集群名称ElasticSearch
逻辑设计:
一个索引类型中,包含多个文档,比如说文档1,文档2。当我们索引一篇文档时,可以通过这样的一各顺序找到它:索引>类型>文档ID,通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。
注意:ID不必是整数,实际上它是个字符串。
-
文档:
之前说elasticsearch是面向文档的,那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档,elasticsearch中,文档有几个重要属性:
· 自我包含,一篇文档同时包含字段和对应的值,也就是同时包含key:vallue
!(一行数据统称文档)
· 可以是层次型的,一个文档中包含自文档,复杂的逻辑实体就是这么来的!【就是一个JSON对象!java当中通过fastjson自动转换!】
· 灵活的结构,文档不依赖预先定义的模式,我们知道关系型数据库中,要提前定义字段才能使用,在elasticsearch中,对于字段是非常灵活的,有时候,我们可以忽略该字段,或者动态的添加一个新的字段。
尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段,但是,每个字段的类型非常重要,比如一个年龄字段类型,可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型,这也是为什么在elasticsearch中,类型有时候也称为映射类型。 -
类型:(ES8当中已经弃用-了解即可)
类型是文档的逻辑容器,就像关系型数据库一样,表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射,比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的,它们不需要拥有映射中所定义的所有字段,比如新增一个字段,那么elasticsearch是怎么做的呢?elasticsearch会自动的将新字段加入映射,但是这个字段的不确定它是什么类型,elasticsearch就开始猜,如果这个值是18,那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对,所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射,这点跟关系型数据库殊途同归了,先定义好字段,然后再使用,别整什么幺蛾子。 -
索引:
索引是映射类型的容器,elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合(相当于数据库)。
索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。
2、物理设计:节点和分片
一个集群至少有一个节点,而一个节点就是一个elasricsearch进程,节点可以有多个索引默认的,如果你创建索引,那么索引将会有个5个分片( primary shard ,又称主分片)构成的,每一个主分片会有一个副本( replica shard ,又称复制分片)
上图是一个有3个节点的集群,可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内,这样有利于某个节点挂掉了,数据也不至于丢失。实际上,一个分片是一个Lucene索引,一个包含倒排索引的文件目录,倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下,就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。不过,等等,倒排索引是什么鬼?
- 倒排索引
elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构,采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索,一个索引由文档中所有不重复的列表构成,对于每一个词,都有一个包含它的文档列表。
例如,现在有两个文档,每个文档包含如下内容:
Study every day,good good up to forever # 文档1包含的内容
To forever,study every day,good good up #文档2包含的内容
为了创建倒排索引,我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens),然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档:
term | doc_1 | doc_2 |
---|---|---|
Study | √ | x |
To | x | x |
every | √ | √ |
forever | √ | √ |
day | √ | √ |
study | x | √ |
good | √ | √ |
every | √ | √ |
to | √ | x |
up | √ | √ |
现在,我们试图搜索to forever,只需要查看包含每个词条的文档,
term | doc_1 | doc_2 |
---|---|---|
to | √ | x |
forever | √ | √ |
total(匹配度) | 2 | 1 |
两个文档都匹配,但是第一个文档比第二个匹配程度更高。
如果没有别的条件,现在,这两个包含关键字的文档都将返回。
再来看一个示例,比如我们通过博客标签来搜索博客文章。
那么倒排索引列表就是这样的一个结构:
左边博客文章为一行为一个文档,右边将对应的文档进行倒排索引,找到对应关键字,所在的文档id进行统计。
如果要搜索含有python标签的文章,那相对于查找所有原始数据而言,查找倒排索引后的数据将会快的多。
只需要查看标签这一栏,然后获取相关的文章ID即可。
elasticsearch的索引和Lucene的索引对比,
在elasticsearch中,索引这个词被频繁使用,这就是术语的使用。
在elasticsearch中,索引被分为多个分片,每份分片是一个Lucene的索引。
所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。
别问为什么,谁让elasticsearch使用Lucene作为底层呢!如无特指,说起索引都是指elasticsearch的索引。
接下来的一切操作都在kibana中Dev Tools下的Console里完成。基础操作!
三、IK分词器
1、什么是IK分词器
分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如“我爱中国"会被分为"我"∵"爱"“中”"国”,这显然是不符合要求的,所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。
如果要使用中文,建议使用IK分词器。
IK提供了两个分词算法: ik_smart和ik_max_word ,其中ik_smart为最少切分,ik_max_word为最细粒度划分!一会我们测试!
2、安装,启动IK分词器
下载IK分词器
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
将其放入ElasticSearch 的插件当中,
在ElasticSearch的plugins目录下解压即可
重新启动ElasticSearch ,elasticsearch head,Kibana
在重新启动ElasticSearch 的时候我们可以看到IK分词器被加载了
3、elasticsearch-plugin
通过elasticsearch-plugin命令查看加载进来的插件
列出elasticsearch安装的插件列表
进入es的bin目录下
elasticsearch-plugin list
我们可以看到已经安装成功了ik分词器的插件
4、使用Kibana进行测试!,通过ik分词器进行基本的分词测试
(1)使用ik_smart分词器(最少切分)
(2)使用ik_max_word(最细粒度划分)
(3)问题???
在对‘我爱中华大地’进行分词的时候,将中华和大地拆分为两个词语,这样可以,但是我们更加希望可以将其识别为一个单词,不对齐进行分词
这种情况需要自己将对应的数据添加到分词器的字典当中!
5、ik分词器增加自己的配置!(自定义分词字典)
进入ik分词的目录当中
在elasticsearch-8.4.3-windows-x86_64\\elasticsearch-8.4.3\\plugins\\elasticsearch-analysis-ik-8.4.3\\config当中的
创建自定义词典
创建my.dic字典文件
编辑里面的内容
中华大地
蓝盒子itbluebox
config当中的IKAnalyzer.cfg.xml配置字典
<entry key="ext_dict">my.dic</entry>
重新启动ES再次测试
以后的话,我们需要自己配置 分词就在自定义的dic文件中进行配置即可
四、ElasticSearch 索引的基本操作
1、Rest风格说明
一种软件架构风格,而不是标准,只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁,更有层次,更易于实现缓存等机制。
基本Rest命令说明
method | url地址 | 描述 |
---|---|---|
PUT | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id | 创建文档(指定文档id ) |
POST | localhost:9200/索引名称/类型名称 | 创建文档(随机文档id ) |
POST | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update | 修改文档 |
DELETE | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id | 删除文档 |
GET | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id | 查询文档通过文档id |
POST | localhost:9200/索引名称/类型名称/_search | 查询所有数据 |
2、创建索引
打开
elasticsearch head
(1)删除一些索引
(2)创建索引(添加数据的同时创建索引库)
PUT /索引名/默认数据类型/id
请求体
打开Kibana
输入以下内容创建索引
PUT /test1/_doc/1
"name":"itbluebox",
"age":3
返回值
"_index": "test1",
"_id": "1",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards":
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
,
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
创建索引成功
— 拓展如果您使用的是8.0之前的版本,请这样创建
PUT /索引名/~类型名~/id
请求体
PUT /test1/type1/1
"name":"itbluebox",
"age":3
(3)查看索引
在head当中查看
多了一个索引
查看索引
数据浏览
索引创建成功,并成功添加索引
(4)字段类型
那么name这个字段用不用指定类型呢。毕竟我们关系型数据库是需要指定类型的啊!
- 字符串类型
text 、 keyword - 数值类型
long, integer, short, byte, double, float, half float, scaled float - 日期类型
date - te布尔值类型
boolean - 二进制类型
binary
(5)指定字段类型(创建规则,只创建索引不添加数据)
PUT /test2
"mappings":
"properties":
"name":
"type": "text"
,
"age":
"type": "long"
,
"birthday":
"type": "date"
在Kibana当中创建对应索引库
test2当做没有数据
3、获取索引信息、其他信息
可以通过GET请求,获取具体的信息
GET test2
(1)查看默认信息
创建新的索引并添加对应的信息
PUT /test3/_doc/1
"name":"蓝盒子itbluebox",
"age":13,
"birth":"2022-11-3"
在head当中查看
查看默认信息
GET test3
如果在创建创建索引的时候,文档的字典没有指定数据类型,ElasticSearch 帮助默认匹配类型
(2)获取一些信息(cat系列命令)
健康值
GET _cat/health
# 获取集群状态
GET _cat/health
# 当使用v参数是 会显示列名的详细信息
GET _cat/health?v
# 这里对照不加help的命令可以显示每一列的信息说明
GET _cat/health?help
# 显示所有的node信息
GET _cat/nodes?v
# 只显示ip和load_5m这两列
GET _cat/nodes?v&h=ip,load_5m
# 显示左右索引并按照存储大小排序
GET _cat/indices?v&s=store.size:desc
# 通过json格式显示输出
GET _cat/indices?v&format=json&pretty
# 列出说有templates,按照order降序,version降序
GET /_cat/templates?v&s=order:desc,version:desc
4、修改索引
(1)直接PUT覆盖(不推荐)(如果PUT的时候少字段会丢失数据)
PUT /test3/_doc/1
"name":"蓝盒子itbluebox123",
"age":13,
"birth":"2022-11-3"
PUT之后_version为2版本号增加了,
缺少字段PUT数据
PUT /test3/_doc/1
"name":"蓝盒子itbluebox123",
"birth":"2022-11-3"
在head当中查看,发现丢失数据,没有了age
(2)通过POST命令更新数据
执行一些PUT先把数据还原
PUT /test3/_doc/1
"name":"蓝盒子itbluebox",
"age":13,
"birth":"2022-11-3"
POST命令更新数据
POST /test3/_update/1
"doc":
"name":"法外狂徒张三111"
head当中查看
3、删除索引
DELETE test3
删除成功
head当中也没有了
4、删除文档
创建多条数据
PUT /test3/_doc/1
"name":"蓝盒子itbluebox111",
"age":13,
"birth":"2022-11-3"
PUT /test3/_doc/2
"name":"蓝盒子itbluebox222",
"age":13,
"birth":"2022-11-3"
PUT /test3/_doc/3
"name":"蓝盒子itbluebox333",
"age":13,
"birth":"2022-11-3"
删除id对应的文档
DELETE /test3/_doc/1
删除成功
四、ElasticSearch 文档的基本操作
基本操作
1、添加数据
新增加一条数据
PUT /itbluebox/_doc/1
"name": "蓝盒子itbluebox",
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"desc":"一顿操作猛如虎,一看工资两千五!!!",
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多创建一些用户数据
PUT /itbluebox/_doc/2
"name": "张三",
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"desc":"法外狂徒",
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PUT /itbluebox/_doc/3
"name": "李四",
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"name": "王五",
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"desc":"做弹弓玩、做木剑玩、做橡皮枪玩",
"tags":["滑板","羽毛球","喜欢篮球"]
2、查询数据 GET
(1)获取索引信息
GET itbluebox
(2)查询所有文档数据
GET itbluebox/_search
返回值:
"took": 0,
"timed_out": false,
"_shards":
"total": 1,
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以上是关于精通系列ES的基本操作,ES安装,ES head + Kibana的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章