Elasticsearch基础篇之安装和基础使用

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第一章：基础篇

1、ES的安装

Elasticsearch软件

1.1、下载地址

https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

http://www.elastic.show:9084/download/Elasticsearch/

1.2、目录结构

目录名称	描述
bin	可执行脚本文件，包括启动elasticsearch服务、插件管理、函数命令等。
config	配置文件目录，如elasticsearch配置、角色配置、jvm配置等。
lib	elasticsearch所依赖的java库。
data	默认的数据存放目录，包含节点、分片、索引、文档的所有数据，生产环境要求必须修改。
logs	默认的日志文件存储路径，生产环境务必修改。
modules	包含所有的Elasticsearch模块，如Cluster、Discovery、Indices等。
plugins	已经安装的插件的目录。
jdk/jdk.app	7.0以后才有，自带的java环境。

1.3、运行

	Windows	Linux	MacOS
命令行	cd elasticsearch\bin .\elasticsearch -d	cd elasticsearch/bin ./elasticsearch -d	cd elasticsearch/bin ./elasticsearch -d
图形界面	在bin目录下双击elasticsearch.bat	—	在bin目录下双击elasticsearch
Shell	start elasticsearch\bin\elasticsearch.bat	—	open elasticsearch/bin/elasticsearch

验证服务启动成功：https://localhost:9200

重置ES的密码：

Elasticsearch环境：

操作系统	命令
Linux/MacOS	./bin/elasticsearch -E path.data=data -E path.logs=logs -E node.name=node1 -E cluster.name=esCluster -d ./bin/elasticsearch -E path.data=data1 -E path.logs=logs1 -E node.name=node2 -E cluster.name=esCluster -d ./bin/elasticsearch -E path.data=data2 -E path.logs=logs2 -E node.name=node3 -E cluster.name=esCluster -d
Windows	.\elasticsearch.bat -E path.data=data1 -E path.logs=log1 -E node.name=node1 -E cluster.name=msb_teach .\elasticsearch.bat -E path.data=data2 -E path.logs=log2 -E node.name=node1 -E cluster.name=msb_teach

在本机多个项目启动多个单节点：

操作系统	脚本
MacOS	open /node1/bin/elasticsearch open /node2/bin/elasticsearch open /node3/bin/elasticsearch
windows	start D:\node1\bin\elasticsearch.bat start D:\node2\bin\elasticsearch.bat start D:\node3\bin\elasticsearch.bat

1.4、遇到问题解决

1.账号密码的设置问题???

2.http访问访问es地址问题???

2、kibana-ES操作工具

2.1、下载地址

https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

http://www.elastic.show:9084/download/Kibana/

2.2、运行

启动服务：（从版本6.0.0开始，Kibana仅支持64位操作系统。）

	Windows	Linux	MacOS
命令行	cd kibana\bin .\kibana.bat	cd kibana/bin ./kibana	cd kibana/bin ./kibana
图形界面	在bin目录下双击kibana.bat	—	在bin目录下双击kibana
Shell	start kibana\bin\kibana.bat	—	open kibana/bin/kibana

验证服务启动成功：http://localhost:5601

配置elasticsearch服务的地址：kibana.yml 》elasticsearch.hosts: [“http://localhost:9200”]

命令行关闭kibana：

关闭窗口ps -ef | grep 5601 或者 ps -ef | grep kibana 或者 lsof -i :5601kill -9 pid

2.3、遇到问题解决

关于“Kibana server is not ready yet” 问题的原因及解决办法

2.3.1、Kibana和Elasticsearch的版本不兼容。解决办法：保持版本一致

2.3.2、Elasticsearch的服务地址和Kibana中配置的elasticsearch.hosts不同解决办法：修改kibana.yml中的elasticsearch.hosts配置

2.3.3、Elasticsearch中禁止跨域访问解决办法：在elasticsearch.yml中配置允许跨域

2.3.4、服务器中开启了防火墙解决办法：关闭防火墙或者修改服务器的安全策略

2.3.5、Elasticsearch所在磁盘剩余空间不足90%解决办法：清理磁盘空间，配置监控和报警

3、Elasticsearch-Head 节点监控

3.1、下载地址

安装依赖：
(1) 下载node：

① 下载地址：https://nodejs.org/en/download/

② 检查是否安装成功：Win+R CMD输入“node -v”命令检查，如果输出了版本号，则node安装成功。

(2) 安装grunt：

① CMD中执行“npm install -g grunt-cli”命令等待安装完成

② 输入：grunt -version命令检查是否安装成功

3.2、运行

(1).下载Head插件(1) 下载地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head (2) 下载完成后，解压，打开elasticsearch-head-master文件夹，修改Gruntfile.js文件，添加hostname:'*' (3) 输入 cd elasticsearch-head npm install (4) 输入 npm run start 启动服务 (5) 验证：http://localhost:9100/ 安装成功 (6) 如果无法发现ES节点，尝试在ES配置文件中设置允许跨域http.cors.enabled: truehttp.cors.allow-origin: "*" (7) 从Chrome网上应用店安装Elasticsearch Head (8) 集群的健康值检查 Green：所以的Primary金额Replica均为active，集群蒋康 Yellow：至少一个Replica不可用，但是素有的Primary均为active，数据仍然可以保持 Red：至少有一个Primary为不可用状态，数据不完整，集群不可用。 (9) 健康值检查: ① _cat/health ② _cluster/health

4、ES的基础使用

4.1、核心概念

1、节点

每个节点就是一个Elasticsearch的实例，一个节点≠一台服务器

2、节点

master：候选节点 data：数据节点 data_content：数据内容节点 data_hot：热节点 data_warm：索引不再定期更新，但仍可查询 data_code：冷节点，只读索引 Ingest：预处理节点，作用类似于Logstash中的Filter ml：机器学习节点 remote_cluster_client：候选客户端节点 transform：转换节点 voting_only：仅投票节点

4.2、基础使用

1、ES的CRUD

创建索引

PUT product/_doc/1

{“name”:“手机”}

删除索引

DELETE product

修改索引

POST product/_update

查询索引

GET product/_search

2、映射mapping

2.1、mapping概念

ES中的mapping有点类似与RDB中“表结构”的概念，在MySQL中，表结构里包含了字段名称，字段的类型还有索引信息等。在Mapping里也包含了一些属性，比如字段名称、类型、字段使用的分词器、是否评分、是否创建索引等属性，并且在ES中一个字段可以有对个类型。

2.2、查看mapping

GET index/_mapping

2.3、ES的数据类型

① 常见类型

1) 数字类型：

long integer short byte double float half_float scaled_float unsigned_long

2) Keywords：

keyword：适用于索引结构化的字段，可以用于过滤、排序、聚合。keyword类型的字段只能通过精确值（exact value）搜索到。Id应该用keyword

constant_keyword：始终包含相同值的关键字字段

wildcard：可针对类似grep的通配符查询优化日志行和类似的关键字值

关键字字段通常用于排序，汇总和Term查询，例如term。

3) Dates（时间类型）：包括date和 date_nanos

4) alias：为现有字段定义别名。

5) binary（二进制）：binary

6) range（区间类型）：integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range

7) text：当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，这些字段应该使用text类型。设置text类型以后，字段内容会被分析，在生成倒排索引以前，字符串会被分析器分成一个一个词项。text类型的字段不用于排序，很少用于聚合。（解释一下为啥不会为text创建正排索引：大量堆空间，尤其是在加载高基数text字段时。字段数据一旦加载到堆中，就在该段的生命周期内保持在那里。同样，加载字段数据是一个昂贵的过程，可能导致用户遇到延迟问题。这就是默认情况下禁用字段数据的原因）

② 对象关系类型：

1) object：用于单个JSON对象

2) nested：用于JSON对象数组

3) flattened：允许将整个JSON对象索引为单个字段。

③ 结构化类型：

1) geo-point：纬度/经度积分

2) geo-shape：用于多边形等复杂形状

3) point：笛卡尔坐标点

2) shape：笛卡尔任意几何图形

④ 特殊类型：

1) IP地址：ip 用于IPv4和IPv6地址

2) completion：提供自动完成建议

3) tocken_count：计算字符串中令牌的数量

4) murmur3：在索引时计算值的哈希并将其存储在索引中

5) annotated-text：索引包含特殊标记的文本（通常用于标识命名实体）

6) percolator：接受来自query-dsl的查询

7) join：为同一索引内的文档定义父/子关系

8) rank features：记录数字功能以提高查询时的点击率。

9) dense vector：记录浮点值的密集向量。

10) sparse vector：记录浮点值的稀疏向量。

11) search-as-you-type：针对查询优化的文本字段，以实现按需输入的完成

12) histogram：histogram 用于百分位数聚合的预聚合数值。

13) constant keyword：keyword当所有文档都具有相同值时的情况的专业化。

⑤ array（数组）：在Elasticsearch中，数组不需要专用的字段数据类型。默认情况下，任何字段都可以包含零个或多个值，但是，数组中的所有值都必须具有相同的数据类型。

⑥新增：

1) date_nanos：date plus 纳秒

2) features：

2.4、两种映射

Dynamic field mapping：
- 整数 => long
- 浮点数 => float
- true || false => boolean
- 日期 => date
- 数组 => 取决于数组中的第一个有效值
- 对象 => object
- 字符串 => 如果不是数字和日期类型，那会被映射为text和keyword两个类型
  除了上述字段类型之外，其他类型都必须显示映射，也就是必须手工指定，因为其他类型ES无法自动识别。
```
// 设置mapping PUT /product_mapping/_doc/1 { 
      "name": "xiaomi phone", "desc": "shouji zhong de zhandouji", "count": , "price": 123.123, "date": "2020-05-20", "isdel": false, "tags": [ "xingjiabi", "fashao", "buka" ] } // 删除mapping DELETE product_mapping // 查询mapping GET product_mapping/_mapping 
```

Expllcit field mapping：手动映射 – fields的mapping只能创建，无法修改）

PUT /product { 
      "mappings": { 
      "properties": { 
      "count": { 
      // 数量 "type": "long" }, "date": { 
      // 日期 "type": "date" }, "desc": { 
      "type": "text", // 文本可以全文搜索 "fields": { 
      "keyword": { 
      // 关键词搜索 "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "isdel": { 
      "type": "boolean" // 布尔类型 }, "name": { 
      "type": "text", "fields": { 
      "keyword": { 
      "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "price": { 
      "type": "float" // 浮点型 }, "tags": { 
      "type": "text", "fields": { 
      "keyword": { 
      "type": "keyword", "ignore_above": 256 }}}}}}

2.5、映射参数

① index：是否对创建对当前字段创建倒排索引，默认true，如果不创建索引，该字段不会通过索引被搜索到,但是仍然会在source元数据中展示

② analyzer：指定分析器（character filter、tokenizer、Token filters）。

③ boost：对当前字段相关度的评分权重，默认1

④ coerce：是否允许强制类型转换 true “1”=> 1 false “1”=< 1

⑤ copy_to：该参数允许将多个字段的值复制到组字段中，然后可以将其作为单个字段进行查询

⑥ doc_values：为了提升排序和聚合效率，默认true，如果确定不需要对字段进行排序或聚合，也不需要通过脚本访问字段值，则可以禁用doc值以节省磁盘空间（不支持text和annotated_text）

⑦ dynamic：控制是否可以动态添加新字段

1) true 新检测到的字段将添加到映射中。（默认）

2) false 新检测到的字段将被忽略。这些字段将不会被索引，因此将无法搜索，但仍会出现在_source返回的匹配项中。这些字段不会添加到映射中，必须显式添加新字段。

3) strict 如果检测到新字段，则会引发异常并拒绝文档。必须将新字段显式添加到映射中

⑧ eager_global_ordinals：用于聚合的字段上，优化聚合性能。

1) Frozen indices（冻结索引）：有些索引使用率很高，会被保存在内存中，有些使用率特别低，宁愿在使用的时候重新创建，在使用完毕后丢弃数据， Frozen indices的数据命中频率小，不适用于高搜索负载，数据不会被保存在内存中，堆空间占用比普通索引少得多，Frozen indices是只读的，请求可能是秒级或者分钟级。*eager_global_ordinals不适用于Frozen indices*

⑨ enable：是否创建倒排索引，可以对字段操作，也可以对索引操作，如果不创建索引，让然可以检索并在_source元数据中展示，谨慎使用，该状态无法修改。

 PUT my_index { "mappings": { "enabled": false } }

⑩ fielddata：查询时内存数据结构，在首次用当前字段聚合、排序或者在脚本中使用时，需要字段为fielddata数据结构，并且创建倒排索引保存到堆中

⑪ fields：给field创建多字段，用于不同目的（全文检索或者聚合分析排序）

⑫ format：格式化

 "date": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd" }

⑬ ignore_above：超过长度将被忽略

⑭ ignore_malformed：忽略类型错误

⑮ index_options：控制将哪些信息添加到反向索引中以进行搜索和突出显示。仅用于text字段

⑯ Index_phrases：提升exact_value查询速度，但是要消耗更多磁盘空间

⑰ Index_prefixes：前缀搜索

1) min_chars：前缀最小长度，>0，默认2（包含）

2) max_chars：前缀最大长度，<20，默认5（包含）

⑱ meta：附加元数据

⑲ normalizer：

⑳ norms：是否禁用评分（在filter和聚合字段上应该禁用）。

21 null_value：为null值设置默认值

22 position_increment_gap：

23 proterties：除了mapping还可用于object的属性设置

24 search_analyzer：设置单独的查询时分析器

25 similarity：为字段设置相关度算法，支持BM25、claassic（TF-IDF）、boolean

26 store：设置字段是否仅查询

27 term_vector：运维参数

3、搜索与查询

查询上下文

使用query关键字进行检索，倾向于相关度搜索，故需要计算评分。搜索是Elasticsearch最关键和重要的部分。

元数据：_source

禁用_source： 1. 好处：节省存储开销 2. 坏处： - 不支持update、update_by_query和reindex API。 - 不支持高亮。 - 不支持reindex、更改mapping分析器和版本升级。 - 通过查看索引时使用的原始文档来调试查询或聚合的功能。 - 将来有可能自动修复索引损坏。 总结：如果只是为了节省磁盘，可以压缩索引比禁用_source更好。 数据源过滤器: Including：结果中返回哪些field Excluding：结果中不要返回哪些field，不返回的field不代表不能通过该字段进行检索，因为元数据不存在不代表索引不存在 1. 在mapping中定义过滤：支持通配符，但是这种方式不推荐，因为mapping不可变 PUT product { 
    "mappings": { 
    "_source": { 
    "includes": [ "name", "price" ], "excludes": [ "desc", "tags" ] } } } 2. 常用过滤规则 - "_source": "false", - "_source": "obj.*", - "_source": [ "obj1.\*", "obj2.\*" ], - "_source": { 
    "includes": [ "obj1.\*", "obj2.\*" ], "excludes": [ "*.description" ] }

3.1、Query String

查询所有

GET /product/_search

带参数查询

GET product/_search?q=name:xiaomi

分页查询

GET product/_search?from=1&size=3&sort=name.keyword:desc GET product/_search?from=1&size=3&sort=price:asc from-开始，size-大小，sort-排序：字符串需要加keyword

精准匹配-exact value

GET product/_search?q=date:2021-06-01

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