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【业务功能篇81】微服务SpringCloud-ElasticSearch-Kibanan-docke安装-入门实战

news 文章来源：https://blog.csdn.net/studyday1/article/details/132502634 2025/2/3 12:59:00

ElasticSearch

一、ElasticSearch概述

1.ElasticSearch介绍

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。

ElasticSearch的底层是开源库Lucene，但是你没办法直接用Lucene，必须自己写代码去调用它的接口，Elastic是Lucene的封装，提供了REST API的操作接口，开箱即用。天然的跨平台。

全文检索是我们在实际项目开发中最常见的需求了，而ElasticSearch是目前全文检索引擎的首选，它可以快速的存储，搜索和分析海量的数据，维基百科，GitHub，Stack Overflow都采用了ElasticSearch。

官方网站：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/

中文社区：https://elasticsearch.cn/explore/

2.ElasticSearch用途

搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据。
文件记录达到数十万或数百万个甚至更多。
支持大量基于交互式文本的查询。
需求非常灵活的全文搜索查询。
对高度相关的搜索结果的有特殊需求，但是没有可用的关系数据库可以满足。
对不同记录类型，非文本数据操作或安全事务处理的需求相对较少的情况。

3. ElasticSearch基本概念

3.1 索引

索引（indices）在这儿很容易和MySQL数据库中的索引产生混淆，其实是和MySQL数据库中的Databases数据库的概念是一致的。

3.2 类型

类型(Type),对应的其实就是数据库中的 Table(数据表)，类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。

3.3 文档

文档(Document),对应的就是具体数据行(Row)

3.4 字段

字段(field)相对于数据表中的列，也就是文档中的属性。

4. 倒排索引

Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好.

倒排索引是搜索引擎的核心。搜索引擎的主要目标是在查找发生搜索条件的文档时提供快速搜索。ES中的倒排索引其实就是 lucene 的倒排索引，区别于传统的正向索引，倒排索引会再存储数据时将关键词和数据进行关联，保存到倒排表中，然后查询时，将查询内容进行分词后在倒排表中进行查询，最后匹配数据即可。

具体拆解的案例

词	记录
红海	1，2，3，4，5
行动	1，2，3
探索	2，5
特别	3，5
记录篇	4
特工	5

保存的对应的记录为

1-红海行动

2-探索红海行动

3-红海特别行动

4-红海记录篇

5-特工红海特别探索

分词：将整句分拆为单词

检索信息：

红海特工行动?
红海行动？

二、ElasticSearch相关安装

1.Elasticsearch安装

ElasticSearch安装就相当于安装MySQL数据库。

下载对应的镜像文件

docker pull elasticsearch:7.4.2

创建需要挂载的目录

mkdir -p /mydata/elasticsearch/config

mkdir -p /mydata/elasticsearch/data

echo “http.host : 0.0.0.0” >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

安装ElasticSearch容器

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e “discovery.type=single-node” -e ES_JAVA_OPTS=“-Xms64m -Xmx128m” -v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -d elasticsearch:7.4.2

启动异常：

elasticsearch.yml配置文件的 : 两边需要添加空格

还有就是访问的文件权限问题：

没有权限我们就添加权限就可以了

chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/

然后我们就可以启动容器了

docker start 容器编号

然后测试访问：http://192.168.56.100:9200

看到这个效果表示安装成功！

2.Kibana安装

Kibana的安装就相当于安装MySQL的客户端SQLYog。

下载镜像文件

docker pull kibana:7.4.2

启动容器的命令

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.56.100:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.4.2

测试访问：http://192.168.56.100:5601

如果查看日志：docker logs 容器编号

那么我们就手动的进入容器中修改ElasticSearch的服务地址

docker exec -it 容器编号 /bin/bash

进入config目录

cd config

修改kibana.yml文件中的ElasticSearch的服务地址

然后我们重启Kibana服务

看到如下界面表示安装启动成功

三、ElasticSearch入门

1._cat

_cat接口	说明
GET /_cat/nodes	查看所有节点
GET /_cat/health	查看ES健康状况
GET /_cat/master	查看主节点
GET /_cat/indices	查看所有索引信息

/_cat/indices?v 查看所有的索引信息

es 中会默认提供上面的几个索引，表头的含义为：

字段名	含义说明
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

2.索引操作

索引就相当于我们讲的关系型数据库MySQL中的 database

2.1 创建索引

PUT /索引名

参数可选：指定分片及副本，默认分片为3，副本为2。

{"settings": {"number_of_shards": 3,"number_of_replicas": 2}
}

2.2 查看索引信息

GET /索引名

或者，我们可以使用*来查询所有索引具体信息

2.3 删除索引

DELETE /索引名称

3.文档操作

文档相当于数据库中的表结构中的Row记录

3.1 创建文档

PUT /索引名称/类型名/编号

数据

{"name":"bobo"
}

提交方式	描述
PUT	提交的id如果不存在就是新增操作，如果存在就是更新操作，id不能为空
POST	如果不提供id会自动生成一个id,如果id存在就更新，如果id不存在就新增

POST /索引名称/类型名/编号

3.2 查询文档

GET /索引/类型/id

返回字段的含义

字段	含义
_index	索引名称
_type	类型名称
_id	记录id
_version	版本号
_seq_no	并发控制字段，每次更新都会+1，用来实现乐观锁
_primary_term	同上，主分片重新分配，如重启，就会发生变化
found	找到结果
_source	真正的数据内容

乐观锁： ?if_seq_no=0&if_primary_term=1

3.3 更新文档

前面的POST和PUT添加数据的时候，如果id存在就会执行更新文档的操作，当然我们也可以通过POST方式提交，然后显示的跟上_update来实现更新

POST /索引/类型/id/_update

{"doc":{"name":"bobo666"}
}

这种方式来更新，只是这种方式的更新如果数据没有变化则不会操作。

如果更新的数据和文档中的数据是一样的，那么POST方式提交是不会有任何操作的

3.4 删除文档

DELETE /索引/类型/id

DELETE /索引

3.5 测试数据

_bulk批量操作，语法格式

{action:{metadata}}\n
{request body }\n
{action:{metadata}}\n
{request body }\n

案例

POST /bobo/system/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name":"dpb"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name":"dpb2"}

复杂点的案例：

POST /_bulk
{"delete":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"create":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"title":"My first bolg post ..."}
{"index":{"_index":"website","_type":"blog"}}
{"title":"My second blog post ..."}
{"update":{"_index":"website","_type":"blog","_id":"123"}}
{"doc":{"title":"My updated blog post ..."}}

官方测试数据：https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/master/docs/src/test/resources/accounts.json