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文件链接#xff1a;https://pan.baidu.com/s/15kJtcHY-RAY3wzpJZIn4-w?pwd0k5a 提取码#xff1a;0k5a
有些软件对于安装路径有一定的要求#xff0c;例如#xff1a;路径中不能有空格#xff0c;不能有中文#xff0c;不能有特殊符号#xf…ElasticSearch快速入门
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有些软件对于安装路径有一定的要求例如路径中不能有空格不能有中文不能有特殊符号等等。
为了避免不必要的麻烦也懒得一一辨别踩坑我们人为作出「统一的约定」
解压版的软件一律安装在没中文、没空格的路径~~~ Elasticsearch 只有解压版本没有安装版 Elastic 官网https://www.elastic.co/cn/ Elastic 有一条完整的产品线及解决方案Elasticsearch、Kibana、Logstash 等前面说的三个就是大家常说的 ELK 技术栈。 Elasticsearch 具备以下特点
分布式无需人工搭建集群solr 就需要人为配置使用 Zookeeper 作为注册中心Restful 风格一切 API 都遵循 Restful 原则容易上手近实时搜索数据更新在 Elasticsearch 中几乎是完全同步的。 kibana 从 7.11 开始升级了 node.js 的版本因此从这个版本开始不再支持 win7也就是说win7 能使用的 kibana 的最后的版本是 7.10.2 。 1. 安装 Elasticsearch
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1.1 下载解压 1.2 配置
本步骤是可选操作:如果机子内存足够大也可以不改配置
我们进入 elasticsearch-7.11.1/config 目录
需要修改的配置文件有两个
elasticsearch.ymljvm.options
1.2.1 jvm.options
Elasticsearch 基于 Lucene 的而 Lucene 底层是 java 实现若本机内存不够需要配置 jvm 参数。
在jvm.options.d文件下创建配置文件文件后缀是options即可例如heap.options 内存占用太多了我们调小一些 -Xms512m
-Xmx512m1.2.2 elasticsearch.yml
elasticsearch.yml 配置文件暂时不用改动。
1.3 运行
进入 elasticsearch-7.11.1\bin 目录
双击 elasticsearch.bat启动成功时启动失败可以从下面的文章链接去解决问题会显示 started 字样并且可我们在浏览器中访问http://127.0.0.1:9200可见类似如下内容
{name : DESKTOP-T540P,cluster_name : elasticsearch,cluster_uuid : XvelzExUQgud2iqO9QLA4w,version : {number : 7.11.1,build_flavor : default,build_type : zip,build_hash : 747e1cc71def077253878a59143c1f785afa92b9,build_date : 2021-01-13T00:42:12.435326Z,build_snapshot : false,lucene_version : 8.7.0,minimum_wire_compatibility_version : 6.8.0,minimum_index_compatibility_version : 6.0.0-beta1},tagline : You Know, for Search
}启动如果出现闪退您可以看这篇文章解决elasticsearch.bat启动闪退的详细解决方案
2. elasicsearch 概念
2.1数据分类和查询方式
我们生活中的数据总体分为两种
#数据类型说明1结构化数据指具有固定格式或有限长度的数据如数据库元数据等。2非结构化数据指不定长或无固定格式的数据如邮件word文档等磁盘上的文件
结构化数据的查询方式
最常见的结构化数据也就是数据库中的数据。
结构化数据很容易查询因为结构化的数据存储是有规律的。以数据库数据为例它们有行有列有格式/类型连数据的长度都是固定的。
非结构化数据的查询方式 顺序扫描法Serial Scanning 想象一下你在 Word 文档中使用 Ctrl f 进行搜索。 所谓顺序扫描比如要找内容包含某一个字符串的文件就是一个文档一个文档的看对于每一个文档从头看到尾如果此文档包含此字符串则此文档为我们要找的文件接着看下一个文件直到扫描完所有的文件。 这个过程是相当慢的。 全文检索Full-text Search 将非结构化数据中的一部分信息提取出来重新组织使其变得有一定结构然后对此有一定结构的数据进行搜索从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息我们称之索引。 从非结构化数据中提取出来的信息通常也就是你所关注的核心信息或者是搜索关键字。 例如字典。字典有两套索引拼音表和部首检字表。拼音表就是提取的各个文字的读音信息而组成的索引部首检字表就是提取的各个文字的偏旁部首信息而组成的索引。 Note一份非结构化数据可以不止有一份索引。这种先建立索引再对索引进行搜索的过程就叫全文检索全文检索通常使用倒排索引来实现Full-text Search。 正排索引和倒排索引区别 正排索引由key查询实体的过程使用正排索引 倒排索引与正排索引相反由item查询key的过程使用倒排索引 举个例子 举个例子假设有3个网页
url1 - “我爱南京”
url2 - “我爱到家”
url3 - “到家美好”
这是一个正排索引
Map结构如下
分词之后
url1 - {我爱南京}
url2 - {我爱到家}
url3 - {到家美好}
这是一个分词后的正排索引分词后倒排索引
Map结构如下
我 - {url1, url2}
爱 - {url1, url2}
南京 - {url1}
到家 - {url2, url3}
美好 - {url3}
由检索词item快速找到包含这个查询词的网页Map就是倒排索引虽然创建索引的过程也是非常耗时的但是索引一旦创建就可以多次使用全文检索主要处理的是查询所以耗时间创建索引是值得的。
2.2 全文检索
可以使用 Lucene 实现全文检索。Lucene 是 apache 下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎部分文本分析引擎。
Lucene 的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。 Lucene 只是一个库类似于汽车发动机而非独立的产品。通过 Lucene 实现搜索功能但你仍需作大量的其他的工作。Solr 和 ElasticSearch 都是基于 Lucene 的搜索引擎产品。 对于数据量大、数据结构不固定的数据可采用全文检索方式搜索比如百度、Google 等搜索引擎、论坛站内搜索、电商网站站内搜索等
3. elasticsearch简介
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器它采用 Java 语言编写使用 Lucene 构建索引、提供搜索功能并以 Apache 许可条款发布。
Elasticsearch 对外提供了 RESTful API 以使你能通过多种形式操作它。
Elasticsearch 的优点
分布式全文检索近实时搜索和分析高可用RESTful API
3.1 核心概念
你完全可以将 Elasticsearch 当作一个数据库NoSQL来看待以便于你的理解也更方便与你通过现象看到它的本质。实际上在很多使用场景中Elasticsearch 确实就是在扮演 NoSQL 数据库的角色。
类似于数据库的层次结构Elastic Search 也是如此
mysql es
└── database └── index└── table └── type└── row └── document另外在 SQL 数据库中被我们称作『列』的东西实际上也被称作『字段』只不过我们更习惯于使用前者。而 Elastic Search和 Lucene则是使用后一种称呼。3.2 概念的弱化
虽然和 RDMS(关系型数据库) 中的概念有一一对应的关系但是 Elasticsearch 正在一步步弱化 type 的概念并计划在未来移除 type 这个概念。 这种情况下就类似于数据库中人为约定一个 database 里默认有且仅有一个 table 。此时这个 table 叫什么实际上就无关紧要了。即便是有这样的奇怪的约定但是实际上仍不影响我们使用 MySQL因为你仍然可以建多个 database 。 在 6.0 的时候已经默认只能支持一个索引中有且仅有一个 type 了到了 7.0 的时候如果你在命令中指定 type 时Elasticsearch 会提示你 type 被废弃deprecated建议使用 _doc 关键字替代。更有甚至很多原来需要填写 type-name 的地方不仅仅是可以使用 _doc 替代甚至连 _doc 都不用出现都是 ok 的。
3.3 es的restful风格api
Elastic Search 的一个特点就是对外提供 Restful API 来对其进行操作因此它直接利用 HTTP 的四种不同请求方式来表示当前操作是增删改查中的哪一种。
HTTP 请求方式操作POST新增操作类似于 INSERTDELETE删除操作类似于 DELETEPUT修改操作类似于 UPDATEGET查询操作类似于 SELECT
3.4 ES 中的数据类型
和数据库中的字段列有数据类型的概念一样ElasticSearch 中 document 的每个『字段』也有数据类型的概念。ElasticSearch 支持的数据类型有 字符串型textkeyword text 会被分词器分词keyword 不会被分词器分词 数字long, integer, short, double, float 日期date 逻辑boolean
再复杂一些的数据类型有
对象类型object数组类型array地理位置geo_pointgeo_shape
3.5 其它
和数据库一样Elastic Search 也有 集群、节点、分片、备份的概念。
另外Elasticsearch 流行的原因之一就是其内置了集群功能即它本身『天生』就是分布式的。即便你在单机上只有一个节点Elasticsearch 也将它当做一个集群来看待。默认也会对你的数据进行分片和副本操作当你向集群添加新数据时数据也会在新加入的节点中进行平衡。
4. 对ElasticSearch 操作Postman操作
4.1 操作索引
4.1.1 创建索引
对比关系型数据库创建索引就等于创建数据库。
在postman 中向ES服务器发送PUT 请求http://127.0.0.1:9200/shopping
4.1.2 查询索引
在postman 中向ES服务器发送GET请求http://127.0.0.1:9200/shopping
查看ES 中所有索引 向ES服务器发送GET请求http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v
4.1.3 删除索引
向ES服务器发送DELETE 请求
http://127.0.0.1:9200/shopping4.2 操作文档
4.2.1 创建文档
在postman 中向ES服务器发送POST 请求
http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc请求体
{
title:小米手机,
category:小米,
image:http://127.0.0.1/9000/phone/1111.jpg,
price:3333.00}此时的请求会给这个文档自动生成一个id
指定id生成文档
向ES服务器发送PUT 请求
http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1001请求体
{
title:小米手机1,
category:小米1,
image:http://127.0.0.1/9000/phone/1111.jpg,
price:3333.00}4.2.1 查看文档
向ES服务器发送GET 请求
http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1001向ES服务器发送GET 请求
http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1001/_source查询索引下所有文档数据向ES服务器发送GET 请求
http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/_search4.2.3 删除索引
向ES服务器发送DELETE请求
http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/6VB8eIcBrinsw-B-fqJ2
