1、安装ES和Kibana

kibana和ES的关系

ES安装

可以自己使用docker pull拉取镜像，但是因为ES比较大，可能比较慢，这里建议大家用解压包的方式获得镜像

(相关资料图)

获取镜像

启动容器

• 创建网卡（方便kibana通过es容器名连接）

• 启动容器

docker run -d \--name es \-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \-e "discovery.type=single-node" \-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \--privileged \--network es-net \-p 9200:9200 \-p 9300:9300 \elasticsearch:7.12.1

命令解释：

• -e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
• -e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
• -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
• -e "discovery.type=single-node"：非集群模式
• -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
• -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
• -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
• --privileged：授予逻辑卷访问权
• --network es-net：加入一个名为es-net的网络中
• -p 9200:9200：端口映射配置

浏览器访问检测

启动会有点慢，需要耐心等待下。另外虚拟机的内存最少设置为2G，否则内存不够用

Kibana安装

获取镜像

启动容器

docker run -d \--name kibana \-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \--network=es-net \-p 5601:5601  \kibana:7.12.1

命令解释

• --network es-net：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
• -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
• -p 5601:5601：端口映射配置

浏览器访问检测

ik分词器安装

查看es插件挂在的数据卷目录

上传ik插件到挂在的目录

将资料中的ik压缩包解压后，上传

重启es容器

配置自己的扩展词&忽略词

• 修改配置，增加扩展词&忽略词配置

• 配置自己的扩展词

• 重启es容器，再次测试观察结果

5、索引库操作(DSL)

mapping映射属性

mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：

• type：字段数据类型，常见的简单类型有：
  • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
  • 数值：long、integer、short、byte、double、float、
  • 布尔：boolean
  • 日期：date
  • 对象：object
• index：是否创建索引，默认为true
• analyzer：使用哪种分词器
• properties：该字段的子字段

例如下面的json文档：

{"age":21,"weight":52.1,"isMarried":false,"info":"营养师",    "email":"zy@1000phone.com",    "score":[99.1, 99.5, 98.9],"name":{"firstName":"云","lastName":"赵"}}

对应的每个字段映射（mapping）：

• age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
• email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
• score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
• name：类型为object，需要定义多个子属性
  • name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
  • name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器

创建索引（PUT）

获取索引（GET）

修改索引(PUT)

注意，不能改变原来索引的映射，因为倒排索引构建非常消耗时间，所以不允许修改。

但是可以在原来映射的基础上，新增字段。

删除索引(DELETE)

6、文档操作（DSL）

创建文档(POST)

POST /teacher/_doc/1{"age":18,"info":"营养师帮助人们健康饮食，很好",    "email":"zs@1000phone.com","name":{"firstName":"张","lastName":"三"}}POST /teacher/_doc/2  /*指定id创建*/{"age":28,"info":"营养师帮助人们健康饮食",    "email":"ww@1000phone.com","name":{"firstName":"王","lastName":"五"}}POST /teacher/_doc   /*不指定id创建，会随机自动生成*/{"age":38,"info":"营养师帮助健康饮食",    "email":"ls@1000phone.com","name":{"firstName":"李","lastName":"四"}}

删除文档(DELETE)

修改文档(POST)

/*修改--全量修改(当id对应的文档存在，删除原文档，新建现在的文档)*/POST /teacher/_doc/2  /*_doc和新增文档语法一致， 如果该id存在，是更新操作,如果该id不存在，就是新增操作*/{"age":28,"info":"营养师帮助人们健康饮食",    "email":"ww@1000phone.com","name":{"firstName":"王","lastName":"五"}}/*修改--增量（部分）修改*/POST /teacher/_update/2  /*_update,在原有文档记录的基础上个，新增新的内容*/{     "doc":{    "email":"ww@1000phone.com" }}

查询文档(GET)

简单查询

全文检索-单字段匹配

/*全文检索 -单字段检索 饮食 --> 饮食，饮，食*/GET /teacher/_search{   "query":{     "match":{    "info":"饮食" }   }}

全文检索-多字段匹配

/*全文检索 -多字段检索检索info或者name.lastname中包含的*/GET /teacher/_search{   "query":{     "multi_match":{"query":"饮食","fields":["info","name.lastname"] }   }}

精准查询-term

/*精准查询 -term查询term查询中关键词是不会分词的，info中必须包含上述这个词的信息*/GET /teacher/_search{   "query":{     "term":{"info":{"value":"饮食"   }}   }}

精准查询-range

布尔查询-多条件查询

must

/*查询中info包含饮食，且年龄大于20must必须的，多个条件之间是and关系*/GET /teacher/_search{   "query":{     "bool":{"must":[ {   "match":{     "info":"饮食" }},{   "range":{     "age":{      "gte":20}   }  } ]}   }}

shoud

/*查询中info包含饮食，且年龄大于20must可选的，多个条件之间是or关系*/GET /teacher/_search{   "query":{    "bool":{      "should":[         {           "match":{             "info":"饮食"          }         },         {           "range":{             "age":{              "gte":20              }            }          }        ]      }   }}

must_not

/*查询中info包含饮食，但fistname不可以是 李must_not 不允许，对条件进行取反操作，一般用来过滤*/GET /teacher/_search{   "query":{     "bool":{       "must":[         {           "match":{           "info":"饮食"           }         }         ],           "must_not":[         {             "term":{               "name.firstname":{                 "value":"李"              }            }          }         ]      }   }}

filter

/*查询中info包含饮食，且年龄大于20filter过滤，在原本数据的基础上进行一些过滤，过滤条件是不参与算分的，所以在进行条件过滤时，使用filter效率会提高*/GET /teacher/_search{   "query":{     "bool":{       "must":[         {           "match":{             "info":"饮食"           }         }        ],       "filter":[         {          "range":{            "age":{             "gte":20             }            }           }        ]      }   }}

聚合查询

• 分组聚合

相当于： select avg(age),sum(age),... from teacher group by firstname;

查询语句

查询结果

• 不分组全文档聚合

• 不分组带条件聚合

查询结果处理

排序

分页

高亮

7、索引操作（JAVA）

集成es环境

• 引入依赖

• 编写配置

• 注入核心对象，执行操作

创建索引

删除索引

修改索引（没有）

查询索引

8、文档操作（JAVA）

创建文档

/*新增文档*/@Testvoid createDoc() throws IOException {  IndexRequest idxReq = new IndexRequest("teacher").id("11");Teacher teacher = new Teacher();teacher.setAge(48);teacher.setInfo("营养师");teacher.setEmail("yy@1000phone.com");Name name = new Name();name.setFirstname("陈");name.setLastname("飞");teacher.setName(name);idxReq.source(JSON.toJSONString(teacher),XContentType.JSON);restHighLevelClient.index(idxReq,RequestOptions.DEFAULT);}

删除文档

修改文档

查询文档

简单查询

• 查询单个文档

)

• 查询所有文档

全文检索-单字段匹配

/*全文检索 -单字段检索GET /teacher/_search*/@Testvoid matchSearch() throws IOException {  SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("teacher");        searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("info","饮食"));        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);List teachers = new ArrayList<>();SearchHits hits = response.getHits();for(SearchHit hit : hits){String sourceAsString = hit.getSourceAsString();Teacher teacher = JSON.parseObject(sourceAsString,Teacher.class);teachers.add(teacher);}teachers.forEach(System.out::println);}

全文检索-多字段匹配

/*全文检索 -多字段匹配GET /teacher/_search*/@Testvoid multiMatchSearch() throws IOException {  SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("teacher");        searchRequest.source().query(QueryBuilders.multiMatchQuery("饮食","info","name.lastname"));        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);List teachers = new ArrayList<>();SearchHits hits = response.getHits();for(SearchHit hit : hits){String sourceAsString = hit.getSourceAsString();Teacher teacher = JSON.parseObject(sourceAsString,Teacher.class);teachers.add(teacher);}teachers.forEach(System.out::println);}

精准查询-term

/* -精确查询-termGET /teacher/_search*/@Testvoid termSearch() throws IOException {  SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("teacher");        searchRequest.source().query(QueryBuilders.termQuery("info","饮食"));        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);List teachers = new ArrayList<>();SearchHits hits = response.getHits();for(SearchHit hit : hits){String sourceAsString = hit.getSourceAsString();Teacher teacher = JSON.parseObject(sourceAsString,Teacher.class);teachers.add(teacher);}teachers.forEach(System.out::println);}

精准查询-range

/* -精确查询-rangeGET /teacher/_search*/@Testvoid rangeSearch() throws IOException {  SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("teacher");        searchRequest.source().query(QueryBuilders.rangeQuery("age".gte(20)));        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);List teachers = new ArrayList<>();SearchHits hits = response.getHits();for(SearchHit hit : hits){String sourceAsString = hit.getSourceAsString();Teacher teacher = JSON.parseObject(sourceAsString,Teacher.class);teachers.add(teacher);}teachers.forEach(System.out::println);}

布尔查询-多条件查询

/*布尔条件查询GET /teacher/_search*/@Testvoid matchSearch() throws IOException {  SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("teacher");    BoolQueryBuilder boolQuery = QueryBuilders.boolQuery();List should = boolQuery.should();should.add(QueryBuilders.rangeQuery("age".gte(20)));should.aad(QueryBuilders.termQuery("name.firstname","李"));    searchRequest.source().query(boolQuery);        SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest,RequestOptions.DEFAULT);List teachers = new ArrayList<>();SearchHits hits = response.getHits();for(SearchHit hit : hits){String sourceAsString = hit.getSourceAsString();Teacher teacher = JSON.parseObject(sourceAsString,Teacher.class);teachers.add(teacher);}teachers.forEach(System.out::println);}

聚合查询

• 分组聚合统计

• 全索引聚合统计

• 条件筛选后聚合统计

/*聚合查询 条件过滤后聚合统计GET /teacher/_search*/@Testvoid aggSearch3() throws IOException {  SearchRequest searchReq = new SearchRequest("teacher");     //设置查询条件 searchReq.source().query(QueryBuilders.matchQuery("info","饮食"));

查询结果处理

排序

分页

高亮

节点类型

Master节点：管理索引：索引创建、索引删除；DataNode节点中分片管理：分片信息记录、分片划分；不负责数据的写入和检索。这类节点内存可以小一些，但是服务器要稳定

DataNode节点：负责数据的写入和检索，所有DataNode节点没有主从节点的关系。但是节点上会存在主从分片。这类节点要求内存大

客户端节点：不负责任何数据存储操作，这类节点主要用来接收客户端的请求，实现负载均衡

在实际部署es集群时，上述三类节点都需要部署，而且这三类节点要求分开部署

集群中写一条数据的过程

• 数据节点分片含义

• 写一条文档数据

es删除文档机制

es中文档是不可以修改不可删除。当我们在删除文档时，文档数据并不是真的从es中被删掉。有一个惰性删除效果。

在每个segment文件中会维护一个.del文件，当我们删除文档时，会在.del文件中记录这个被删除文档的id。当我们检索数据时，这个被记录的id文档是不会被检索出来的。

当segment大小达到一定程度，为了提升读取数据效率，会对segment进行合并。在合并成新的segment文件时，原本被记录在.del中的数据是不参与合并。此时这个文档数据才会被真正删除。