ElasticSearch学习1

news/2024/7/7 6:36:08 标签: elasticsearch, 搜索引擎, 学习

文章目录

    • 1. 其他工具
    • 2. 概述
      • 概念
      • 倒排索引
    • 3. 使用
      • 3.1 ElasticSearch-HelloWorld
        • 3.1.1 配置文件-关闭安全认证、开启跨域
        • 3.1.2 启动
        • 3.1.3 访问9200端口
        • 3.1.4 Rest访问约束规定
          • 概念
          • 测试
            • 获取 - ElasticSearch所有的索引库信息
            • 获取 - ElasticSearch健康信息
            • 创建库（索引）- 数版本退化到这个就是表
            • 创建库（索引）- 定义索引字段结构
            • 获取 - 索引信息
            • 新建文档 - 必须是_doc
            • 查询文档 - 通过ID
            • 修改文档
            • 查询文档 - 通过条件
      • 3.2 ElasticSearch-Head可视化Vue界面
        • Vue项目正常启动即可
          • 步骤1
          • 步骤2 - ElasticSearch设置跨域
          • 步骤3 - 重启ElasticSearch服务
          • 步骤4 - 刷新浏览器地址：http://localhost:9100/
          • 步骤5 - 新建索引（初学就先把ES当成数据库）
      • 3.3 Kibana - 可视化日志界面、日志各种图表分析展示 - 磁盘空间已经使用95%则不能打开Kibana页面
        • 配置
        • 解压、启动
        • 访问
        • 解决 - This Elastic installation has strict security requirements enabled that your current browser does not meet.
        • 使用
      • 3.4 IK分词器 - 中文分词
        • 概述
          • 简单使用
            • 1. 下载解压目录放置在ElasticSearch目录的plugin里面
            • 2. 重启ElasticSearch
            • 3. 查看是否加载成功
            • 4. 分词测试
            • 5. 有些词不被ik认为是一个单词，如【嗯星】被拆开了，所以我们需要自己定义什么单词为一个词语
            • 6. 重启ElasticSearch - 可见已经将【嗯星】作为单词进行分词

1. 其他工具
自身带有分布式管理
使用zookeeper分布式管理
工具
Lucene：信息检索工具包 - Java开源 - 非搜索引擎系统
ElasticSearch：基于Lucene做的方法增强以及封装 - 通过简单Restful API获取数据 - 仅支持JSON
Solr：基于Lucene全文搜索服务器-可独立运行在Tocmat、Jetty这些servlet服务器中 - 通过WebService API进行获取数据 - 数据支持JSON、XML、CSV等
ELK技术【日志数据分析】：ElasticSearch搜索、Logstash日志采集、Kibana数据分析以及可视化

2. 概述

概念

功能： 用于全文、结构化搜索以及分析
 
官网： https://www.elastic.co/
 
下载地址： https://www.elastic.co/cn/start
 
历史版本下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases

在这里插入图片描述

收集、清洗数据
搜索、存储数据
分析、展示数据
ELK（日志分析架构技术栈）= 数据分析、日志采集
Logstash：ELK的中央数据流引擎-从不同目标（文件、数据存储、MQ）进行收集数据
ElasticSearch：基于Lucene做的方法增强以及封装的交互实时搜索平台框架
Kibana：：ElasticSearchd的数据友好显示以及实时分析的功能 - 各种图表分析展示
概念
索引（indices）：数据库
类型（types）：库中的表
文档（documents）：：表中的数据
ElasticSearch特点
1. 一个集群至少一个节点（ElasticSearch进程），
2. 创建一个索引（数据库）默认会创建5个分片，1个副本（复制分片），主分片与复制分片不会在同一个节点
3. 分片：包含Lucene索引、倒排索引的文件目录（不扫描全部文档，使得知道哪些文档包含特定的关键字，快速的全文搜索）

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倒排索引

每个文档拆分成独立的单词、词条，创建一个包含所有不重复的词条的排序列表，列出每个词条出现在哪个文档

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权重计算
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在这里插入图片描述

3. 使用

3.1 ElasticSearch-HelloWorld

3.1.1 配置文件-关闭安全认证、开启跨域

ElasticSearch目录\config\elasticsearch.yml
在这里插入图片描述

 
ElasticSearch安装目录\config\elasticsearch.yml

# 关闭ssl访问


# 添加配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

3.1.2 启动

双击ElasticSearch目录\bin\elasticsearch.bat
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3.1.3 访问9200端口

http://127.0.0.1:9200/
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3.1.4 Rest访问约束规定

概念
methodurl地址描述
GETlocalost:9200/_cat/xxxx获取ElasticSearch很多的其他信息 - 通过kibana自己尝试一下
GETlocalost:9200/_cat/indices获取ElasticSearch所有的索引库信息
GETlocalost:9200/_cat/_health获取ElasticSearch健康信息
PUTlocalost:9200/索引名称创建索引，请求体为索引字段结构
GETlocalost:9200/索引名称获取索引信息
PUTlocalhost:9200/索引名称/_doc/文档id创建文档（指定文档id）
POSTlocalhost:9200/索引名称/_doc创建文档（随机文档id）
POSTlocalhost:9200/索引名称/_doc/文档id/_update修改文档
DELETElocalhost:9200/索引名称/删除索引（表）
DELETElocalhost:9200/索引名称/_doc/文档id删除文档
GETlocalhost:9200/索引名称/_doc/文档id查询文档通过文档id
POSTlocalost:9200/索引名称/_search查询所有数据
getlocalost:9200/索引名称/_search?q=字段:字段值查询所有数据
测试
获取 - ElasticSearch所有的索引库信息
get http://127.0.0.1:9200/_cat/indices

在这里插入图片描述

获取 - ElasticSearch健康信息
get http://127.0.0.1:9200/_cat/health

在这里插入图片描述

创建库（索引）- 数版本退化到这个就是表
put  http://127.0.0.1:9200/lrc_blog

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创建库（索引）- 定义索引字段结构
http://127.0.0.1:9200/lrc_blog2

//请求体

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "birthday": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

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获取 - 索引信息
http://127.0.0.1:9200/lrc_blog2

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新建文档 - 必须是_doc
put 127.0.0.1:9200/lrc_blog/_doc/1


{
  "title":"雪中悍刀行",
  "date":"2020-11-05",
  "content":"关于庙堂权争与刀剑交错的江湖"
}

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查询文档 - 通过ID
get /lrc_blog/_doc/2

在这里插入图片描述

修改文档
post /lrc_blog/_doc/文档ID/_update


//请求体
{
    "doc": {
        "age": "1000",
        "name": "修改文档记录"
    }
}

在这里插入图片描述

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文档修改成功
在这里插入图片描述

查询文档 - 通过条件

 
方式1

post http://127.0.0.1:9200/lrc_blog/_search

//请求体
{
    "query": {
        "multi_match" : {
            "query" : "科技",
            "fields" : ["title"]
        }
    }
}

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方式2 - 精确匹配

get lrc_blog/_search?q=title:雪中悍刀行222

在这里插入图片描述

 
 

3.2 ElasticSearch-Head可视化Vue界面

下载地址： https://github.com/mobz/elasticsearch-head/releases

Vue项目正常启动即可

步骤1
//拉取项目
git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head

//安装依赖
npm install

//启动head项目
npm run start

//打开浏览器
open http://localhost:9100/

可见显示未连接前端项目9100访问不了elasticSearch9200的东西，需要elasticSearch9200放开跨域，允许所有域名可访问
在这里插入图片描述

步骤2 - ElasticSearch设置跨域

ElasticSearch安装目录\config\elasticsearch.yml

# 关闭ssl访问


# 添加配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

在这里插入图片描述

步骤3 - 重启ElasticSearch服务
步骤4 - 刷新浏览器地址：http://localhost:9100/

在这里插入图片描述

步骤5 - 新建索引（初学就先把ES当成数据库）
概念
索引：数据库
类型：库中的表
文档：：表中的数据

3.3 Kibana - 可视化日志界面、日志各种图表分析展示 - 磁盘空间已经使用95%则不能打开Kibana页面

配置

kibana安装目录\config\kibana.yml

//将Kibana界面改成中文显示
i18n.locale: "zh-CN"

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解压、启动

Kibana安装目录\bin\kibana.bat

访问

http://localhost:5601/

解决 - This Elastic installation has strict security requirements enabled that your current browser does not meet.

禁用谷歌全部插件、我也不知道是哪个插件引起的，所有我要一个没任何浏览器的插件进行打开

 
 
装有很多插件的Edge浏览器
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啥插件都没装的星愿浏览器
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使用

在这里插入图片描述

3.4 IK分词器 - 中文分词

概述

作用： 即把一段中文或者别的划分城一个个的关键字，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“我爱狂神”会被分为"我"，“爱”，"狂”，"神”，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器k来解决这个问题。
 
下载： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/
IK分词算法
1. ik_smart：最小切分
2. ik_max_word：最细粒度切分
简单使用
1. 下载解压目录放置在ElasticSearch目录的plugin里面

在这里插入图片描述

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2. 重启ElasticSearch

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3. 查看是否加载成功

在这里插入图片描述

elasticsearch-plugin list

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4. 分词测试

在这里插入图片描述

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我爱中国，中国共产党，嗯星，csdn"
}


GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我爱中国，中国共产党，嗯星，csdn*"
}

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在这里插入图片描述

5. 有些词不被ik认为是一个单词，如【嗯星】被拆开了，所以我们需要自己定义什么单词为一个词语

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

6. 重启ElasticSearch - 可见已经将【嗯星】作为单词进行分词

在这里插入图片描述

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http://www.niftyadmin.cn/n/1657709.html

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