ElasticSearch详解

一、引言

1.1 海量数据

在海量数据中执行搜索功能时，如果使用MySQL，效率太低。

1.2 全文检索

在海量数据中执行搜索功能时，如果使用MySQL，效率太低。

1.3 高亮显示

将搜索关键字，以红色的字体展示。

二、ES概述

2.1 ES的介绍

ES是一个使用Java语言并且基于Lucene编写的搜索引擎框架，他提供了分布式的全文搜索功能，提供了一个统一的基于RESTful风格的WEB接口，官方客户端也对多种语言都提供了相应的API。

Lucene：Lucene本身就是一个搜索引擎的底层。

分布式：ES主要是为了突出他的横向扩展能力。

全文检索：将一段词语进行分词，并且将分出的单个词语统一的放到一个分词库中，在搜索时，根据关键字去分词库中检索，找到匹配的内容。（倒排索引）

RESTful风格的WEB接口：操作ES很简单，只需要发送一个HTTP请求，并且根据请求方式的不同，携带参数的同，执行相应的功能。

应用广泛：Github.com，WIKI，Gold Man用ES每天维护将近10TB的数据。

2.2 ES的由来

ES回忆时光

2.3 ES和Solr

Solr在查询死数据时，速度相对ES更快一些。但是数据如果是实时改变的，Solr的查询速度会降低很多，ES的查询的效率基本没有变化。

Solr搭建基于需要依赖Zookeeper来帮助管理。ES本身就支持集群的搭建，不需要第三方的介入。

最开始Solr的社区可以说是非常火爆，针对国内的文档并不是很多。在ES出现之后，ES的社区火爆程度直线上升，ES的文档非常健全。

ES对现在云计算和大数据支持的特别好。

2.4 倒排索引

将存放的数据，以一定的方式进行分词，并且将分词的内容存放到一个单独的分词库中。

当用户去查询数据时，会将用户的查询关键字进行分词。

然后去分词库中匹配内容，最终得到数据的id标识。

根据id标识去存放数据的位置拉取到指定的数据。

检索的时候先将检索的内容分词，然后去分词库匹配拿到匹配数据的索引再根据索引去数据存储的位置拿到匹配的数据

elk elasticsearch (存储分析检索数据) + logstash （采集数据） + kibana （展示数据的图形化界面）

倒排索引

2.5基本概念

2.5.1 Index (索引)

动词，相当于Mysql 中的insert

名词，相当于Mysql 中的 Database

2.5.2 Type （类型）

在Index(索引)中，可以定义一个或多个类型。

类似Mysql 中的table ,每一种类型的数据放在一起

2.5.3 Document （文档）

保存在某个索引（index）下，某种类型（type）的一个数据（Document） ,文档是json 格式的，Document 就像是Mysql 中某个table里面的内容。

三、 ElasticSearch安装

3.1 安装ES&Kibana 不建议

1).下载镜像文件


docker pull elasticsearch:7.4.2
docker pull kibana:7.4.2

2).创建挂载目录


mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data
echo "http.host: 0.0.0.0"  >>  /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

3).启动容器


docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx1024m" \
-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
#如果 启动elasticsearch  失败,  查看  日期  docker logs 容器id   查看  某容器的日志
#docker logs 容器id
# 需要 给 elasticsearch 目录授权
#chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/     给整个目录授权   可读可写可执行
#在启动容器 应该就好了

4).启动kibana


docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_URL=http://192.168.5.202:9200 -p 5601:5601\
 -d kibana:7.4.2

测试访问

http://192.168.5.202:9200 如访问不到查看日志

http://192.168.5.202:5601 如访问不到查看日志看容器内 kibana.yml 中 ip 地址是否正确

3.1.1 使用docker-compose的方式安装(推荐)

mkdir -p /mydata/elasticsearch/config

mkdir -p /mydata/elasticsearch/data

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


version: "3.1"
services:
 elasticsearch:
  image: daocloud.io/library/elasticsearch:7.4.2
  restart: always
  container_name: elasticsearch
  environment:
     - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
  volumes:
     - /opt/docker_elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
     - /opt/docker_elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
     - /opt/docker_elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
  ports:
     - 9200:9200
     - 9300:9300
 kibana:
   image: daocloud.io/library/kibana:7.4.2
   restart: always
   container_name: kibana
   ports:
     - 5601:5601
   environment:
     - elasticsearch_url=http://192.168.40.102:9200
   depends_on:
     - elasticsearch

9300 端口为 es 集群间组件的通信端口，9200 端口为浏览器访问的http 协议resetful 端口

记得给文件夹授权授权之后再docker-compose up


chmod 777 config
 
chmod 777 data

如果访问 http://192.168.40.102:9200 失败，查看日志是否vm内存配置过小elasticsearch启动时遇到的错误。

问题翻译过来就是：elasticsearch用户拥有的内存权限太小，至少需要262144；

解决办法1：在 /etc/sysctl.conf文件最后添加一行

vm.max_map_count=262144 把宿主机内存配大一些

解决办法2：启动时指定内存咱们的安装方法就是启动时指定内存

3.2 安装IK分词器

ik 分词器就是 elasticsearch 的一个插件

下载IK分词器的地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

进去到ES容器内部，跳转到bin目录下，执行bin目录下的脚本文件：

./elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

重启ES的容器，让IK分词器生效。

注意：

如果在线安装太慢的话，可以先下载下来压缩包然后手动安装

把下载的压缩包解压到挂载目录 plugins 下的 ik 文件夹里，

cd /mydata/elasticsearch/plugins

mkdir ik

cd ik 先把压缩包放在 ik 目录中

unzip elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

解压完之后可以把压缩包删掉:rm -rf *.zip

进入容器内部 bin 目录下执行elasticsearch-plugin list 查看插件列表有没有 ik

ik_max_word 是ik 分词器的一种分词方式还有别的分词方式。

校验IK分词器

四、 ElasticSearch基本操作

4.1 ES的结构 --- 操作es 之前先了解es 的结构

4.1.1 索引Index，分片和备份

ES的服务中，可以创建多个索引。

每一个索引默认被分成5片存储。

每一个分片都会存在至少一个备份分片。

备份分片默认不会帮助检索数据，当ES检索压力特别大的时候，备份分片才会帮助检索数据。

备份的分片必须放在不同的服务器中。

理解：

索引index是es中最大的数据存储单位，和mysql 的区别是一个索引（index）中可以存海量（几亿条）数据 ，如果我们要在几亿条数据中检索出几条想要的数据效率会很低所以 es 提供了一种对索引进行分片的机制，ES 天然支持集群，在集群服务器中 ES 把一个索引进行分片放在不同的服务器上如下图例如有一亿条数据分成两个分片每个分片上有5000万条数据这样做的好处一是提高查询速度二是提高数据的存储量，另外为了保证数据的安全每个主分片会有备份分片主分片和备份分片在不同的服务器上，比如主分片2 挂掉了在 ES服务1 上面还有主分片2的备份分片，这样在一定程度上保证了数据的安全性避免数据的丢失。但是，如果当前集群中只有一台es服务器，那么，这台服务器上放的都是主分片，没有备份分片，什么时候扩展了集群中的另一台服务器才会存放备份分片。

索引分片备份

4.1.2 类型 Type

一个索引下，可以创建多个类型。

Ps：根据版本不同，类型的创建也不同。

es7 版本不推荐使用type ，但是还是能用，到后面的es 版本就不能再使用type 了

类型

4.1.3 文档 Doc

一个类型下，可以有多个文档。这个文档就类似于MySQL表中的多行数据。

文档

4.1.4 属性 Field

一个文档中，可以包含多个属性。类似于MySQL表中的一行数据存在多个列。

属性

4.2 操作ES的RESTful语法

GET请求：

http://ip:port/_cat/nodes：查看所有节点在kibana 中使用 GET _cat/nodes

http://ip:port/_cat/health：查看es 健康状况

http://ip:port/_cat/master：查看主节点

http://ip:port/_cat/indices：查看所有索引相当于 show databases;

http://ip:port/index：查询索引信息 GET book 相当于查看数据库表结构

http://ip:port/index/type/doc_id：查询指定的文档信息

注意咱们用的是 es 7 直接使用type 的话会给出警告信息，咱们使用 _doc 代替 type

比如查询指定文档信息 GET book/_doc/1 查询 book 索引中 id 为1 的文档信息

GET book/_doc/2

注意咱们用的是 es 7 直接使用type 的话会给出警告信息，咱们使用 _doc 代替 type

比如查询指定文档信息 GET book/_doc/1 查询 book 索引中 id 为1 的文档信息

GET book/_doc/2

POST请求：

http://ip:port/index/type/doc_id


# 指定文档id的添加操作             
# 如果索引还未创建 还可以创建索引 
POST book/_doc/2 
{  
    "name":"西游记",    
    "author":"吴承恩" 
}

http://ip:port/index/type/_search：查询文档，可以在请求体中添加json字符串来代表查询条件。


    # 查询操作
    POST book/_search
    {
      "query":{
        "match": {
          "name": "西游记"
        }
      }
    }

http://ip:port/index/type/doc_id/_update：修改文档，在请求体中指定json字符串代表修改的具体信息注意带 _update 的修改 json 格式里需要加 doc 对比本文档下面的案例说明。


    POST book/_update/1      # 修改操作
    { 
      "doc":{
        "name":"大奉打更2人",    
        "author":"xxxxx2"
      }
    }

PUT请求：

http://ip:port/index：创建一个索引，也可以在请求体中指定索引的信息，类型，结构。


  PUT book2  # 创建一个叫 book2 的索引   执行第二次会报错
  # 添加或修改文档    第一次是添加（同样 索引不存在 也会创建索引） 后面再执行是修改
  PUT book3/_doc/1
  {
    "name":"java"
  }

http://ip:port/index/type/_mappings：代表创建索引时，指定索引文档存储的属性的信息

        DELETE请求：

        http://ip:port/index：删除索引

DELETE book2     # 删除book2 索引

         http://ip:port/index/type/doc_id：删除指定的文档

DELETE book/_doc/2      删除索引book中 id 为2 的文档

4.3 索引的操作

4.3.1 创建一个索引

语法如下先创建一个最简单的先不指定他的结构化数据。


# 创建一个索引
PUT /person
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,      # 分片 数5   
    "number_of_replicas": 1    # 备份
  }
}

4.3.2 查看索引信息

语法如下：去management 中查看索引信息

Primaries 意思是分片

Replicas 意思是备份

Health健康状态黄色表示不太健康，因为现在es 集群中只有一台服务器备份分片没有地方存放，所以是黄色的健康状态，如果集群中有多台服务器，备份分片就可以存储在别的服务器上，避免这台服务器挂掉数据丢失问题。

点索引的名字可以查看索引的详细信息。


# 查看索引信息
GET /person

查看信息

4.3.3 删除索引

语法如下


# 删除索引
DELETE /person

4.4 ES中Field可以指定的类型

字符串类型：

text：一把被用于全文检索。将当前Field进行分词。

keyword：当前Field不会被分词。

数值类型：

scaled_float：根据一个long和scaled来表达一个浮点型，long-345，scaled-100 -> 3.45

half_float：精度比float小一半。

float：3.402823e+38 ~ 1.401298e-45(e+38表示是乘以10的38次方，e-45表示乘以10的负45次方)，占用4个字节

double：1.797693e+308~ 4.9000000e-324 (e+308表示是乘以10的308次方，e-324表示乘以10的负324次方)占用8个字节

byte：取值范围为-128~127(-2的7次方到2的7次方-1)，占用1个字节

short：取值范围为-32768~32767(-2的15次方到2的15次方-1)，占用2个字节

integer：取值范围为-2147483648~2147483647(-2的31次方到2的31次方-1)，占用4个字节

long：取值范围为-9223372036854774808~922337203685477480(-2的63次方到2的63次方-1)，占用8个字节

时间类型：

date类型，针对时间类型指定具体的格式

布尔类型：

boolean类型，表达true和false

二进制类型：

binary类型暂时支持Base64 encode string

范围类型：

long_range：赋值时，无需指定具体的内容，只需要存储一个范围即可，指定gt，lt，gte，lte

integer_range：同上

double_range：同上

float_range：同上

date_range：同上

ip_range：同上

经纬度类型：

geo_point：用来存储经纬度的

ip类型：

ip：可以存储IPV4或者IPV6

其他的数据类型参考官网：Field datatypes | Elasticsearch Guide [7.6] | Elastic

4.5 创建索引并指定数据结构

语法如下


# 创建索引，指定数据结构
PUT /book
{
  "settings": {
    # 分片数
    "number_of_shards": 5,
    # 备份数
    "number_of_replicas": 1
  },
  # 指定数据结构
  "mappings": {
    # 类型 Type       es 7  可以把这个删了
    "novel": {
      # 文档存储的Field
      "properties": {
        # Field属性名
        "name": {
            # 类型
          "type": "text",
            # 指定分词器 # 在对这个属性做分词的时候 使用 ik分词器
          "analyzer": "ik_max_word",
            # 指定当前Field可以被作为查询的条件 如果为false 则不能作为查询条件
          "index": true ,
            # 当前field是否需要额外存储    一般设置为false 即可  不需要额外存储
          "store": false 
        },
        "author": {
            # keyword 也算是字符串类型 
          "type": "keyword"
        },
        "count": {
          "type": "long"
        },
        "on-sale": {
          "type": "date",
           # 时间类型的格式化方式 
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        },
        "descr": {
          "type": "text",
            # 在对这个属性做分词的时候 使用 ik分词器
          "analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}

4.6 文档的操作

文档在ES服务中的唯一标识，_index，_type，_id三个内容为组合，锁定一个文档，操作是添加还是修改。

4.6.1 新建文档

自动生成_id


# 添加文档，自动生成id      不推荐这种自动生成的id 
POST /book/_doc
{
  "name": "盘龙",
  "author": "我吃西红柿",
  "count": 100000,
  "on-sale": "2000-01-01",
  "descr": "山重水复疑无路，柳暗花明又一村"
}

手动指定_id


# 添加文档，手动指定id     推荐使用
PUT /book/_doc/1
{
  "name": "红楼梦",
  "author": "曹雪芹",
  "count": 10000000,
  "on-sale": "1985-01-01",
  "descr": "一个是阆苑仙葩，一个是美玉无瑕"
}

4.6.2 修改文档

覆盖式修改


# 修改文档   覆盖式修改  如果没有指定某个属性 这个属性会被覆盖掉  覆盖没了
PUT /book/novel/1
{
  "name": "红楼梦",
  "author": "曹雪芹",
  "count": 4353453,
  "on-sale": "1985-01-01",
  "descr": "一个是阆苑仙葩，一个是美玉无瑕"
}

doc修改方式


# 修改文档，基于doc方式       不会覆盖之前的内容 指定哪一个属性 修改哪一个属性
POST /book/novel/1/_update      # 7 之前的写法
{
  "doc": {
     # 指定上需要修改的field和对应的值
    "count": "1234565"
  }
}
 
 
# 现在 都这样写
POST book/_update/1
{
  "doc":{
    "name": "斗破苍穹"
  }
}

4.6.3 删除文档

根据id删除


# 根据id删除文档
DELETE book/_doc/1      # 删除id 为1 的文档

4.6.4 补充

在kibana 可视化界面中可以看到创建的索引信息

五、Java操作ElasticSearch

5.1 Java连接ES

创建springboot工程

导入依赖

这里注意 springboot版本默认了es 的一些版本，需要咱们自己统一定义要不然会有版本冲突所以在pom 文件中统一 es 版本


     <properties>
        <java.version>1.8java.version>
        <elasticsearch.version>7.4.2elasticsearch.version>
    properties>
<dependencies>
     
        <dependency>
            <groupId>org.elasticsearchgroupId>
            <artifactId>elasticsearchartifactId>
            <version>7.4.2version>
        dependency>
    
     
       <dependency>
            
            <groupId>org.elasticsearch.clientgroupId>
            <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-clientartifactId>
            <version>7.4.2version>
        dependency>
    
        <dependency>
            <groupId>junitgroupId>
            <artifactId>junitartifactId>
            <version>4.12version>
        dependency>
    
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombokgroupId>
            <artifactId>lombokartifactId>
            <version>1.16.22version>
        dependency>
dependencies>

创建配置类，测试连接ES


package com.ymk.esdemo.config;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class ElasticSearchConfig {
    //RequestOptions   这个类 主要封装了 访问 ES 的  一些头信息   一些 设置信息
    public static final RequestOptions COMMON_OPTIONS;
    static {
        // 请求设置项
        RequestOptions.Builder builder = RequestOptions.DEFAULT.toBuilder();
//        builder.addHeader("Authorization","Bearer"+TOKEN);
//        builder.setHttpAsyncResponseConsumerFactory(new HttpAsyncResponseConsumerFactory
//                .HeapBufferedResponseConsumerFactory(30*1024*1024*1024));
        COMMON_OPTIONS = builder.build();
    }
    @Bean
    public RestHighLevelClient esRestClient(){
        RestClientBuilder builder = null;
        builder = RestClient.builder(new HttpHost("192.168.5.205",9200,"http"));
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(builder);
        //RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("192.168.56.10", 9200, "http")));
        return client;
    }
}
// 测试 能不能得到 RestHighLevelClient
    @SpringBootTest
class EsdemoApplicationTests {
    @Resource
    private RestHighLevelClient client;
    @Test
    void contextLoads() {
        System.out.println(client);
    }
}

5.2 Java操作索引

5.2.1 创建索引

代码如下


    /**
     * 索引的创建
     *
     * */
        /**
         * {
         *  "properties":{
         *      "name":{
         *          "type":"text"
         *      },
         *      "age":{
         *          "type":"integer"
         *      },
         *      "birthday":{
         *          "type":"date",
         *          "format":"yyyy-MM-dd"
         *      }
         *  }
         *
         * }
         *
         * */
    @Test
    public void demo1() throws IOException {
        // 创建索引
        String index = "person";
        //1. 准备关于索引的settings
        Settings.Builder settings = Settings.builder()
                .put("number_of_shards", 3)
                .put("number_of_replicas", 1);
        //2. 准备关于索引的结构mappings
        XContentBuilder mappings = JsonXContent.contentBuilder()
                .startObject()        // 和 endObject 成对出现
                .startObject("properties") 
                .startObject("name")
                .field("type","text")
                .endObject()
                .startObject("age")
                .field("type","integer")
                .endObject()
                .startObject("birthday")
                .field("type","date")
                .field("format","yyyy-MM-dd")
                .endObject()
                .endObject()
                .endObject();
        //3. 将settings和mappings封装到一个Request对象
        // 不同的操作 准备的request 对象不一样 与下文对比
        CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(index)
                .settings(settings)
                .mapping(mappings);//  如果是6版本 还需要在这个方法指定type                      //.mapping(type,mappings)
        //4. 通过client对象去连接ES并执行创建索引
        // 通过client 对象 把上面准备的 request 对象 发到es执行  
        CreateIndexResponse resp = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //5. 输出
        System.out.println("resp:" + resp.toString());
    }

5.2.2 检查索引是否存在

代码如下


     /**
     * 判断 索引是否存在
     * */
    @Test
    public void demo2() throws IOException {
        //1. 准备request对象
        String index = "person";
        GetIndexRequest request = new GetIndexRequest(index);
        request.indices();
        //2. 通过client去操作
        boolean exists = client.indices().exists(request, RequestOptions.DEFAULT);
        //3. 输出
        System.out.println(exists);
    }

5.2.3 删除索引

代码如下


@Test
public void delete() throws IOException {
    //1. 准备request对象
    DeleteIndexRequest request = new DeleteIndexRequest();
    request.indices(index);
    //2. 通过client对象执行
    AcknowledgedResponse delete = client.indices().delete(request, RequestOptions.DEFAULT);
    //3. 获取返回结果
    System.out.println(delete.isAcknowledged());
}

5.3 Java操作文档

5.3.1 添加文档操作

代码如下

添加fastjson 依赖， jackson 也可以用法大致一样


        <dependency>
            <groupId>com.alibabagroupId>
            <artifactId>fastjsonartifactId>
            <version>1.2.31version>
        dependency>


 
     
// 创建实体类
 @Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@ToString
public class Person {
    private Integer id;
    private String name;
    private Integer age;
    @JSONField(format = "yyyy-MM-dd")     // fastjson 转换对象时  对日期类型字段的 格式转换
    private Date birthday;
}
// 测试方法    
 /**
     * 添加文档
     *
     * */
    @Test
    public void demo4() throws IOException {
        String index = "person";
            //1. 准备一个json数据
            Person person = new Person(1,&#

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HCIA 访问控制列表ACL
原文地址：https://blog.csdn.net/m0_71012114/article/details/127740267

ElasticSearch详解

一、引言

1.1 海量数据

1.2 全文检索

1.3 高亮显示

二、ES概述

2.1 ES的介绍

2.3 ES和Solr

2.4 倒排索引

2.5基本概念

2.5.1 Index (索引)

2.5.2 Type （类型）

2.5.3 Document （文档）

三、 ElasticSearch安装

3.1 安装ES&Kibana 不建议

3.1.1 使用docker-compose的方式安装(推荐)

3.2 安装IK分词器

四、 ElasticSearch基本操作

4.1 ES的结构 --- 操作es 之前 先了解es 的结构

4.1.1 索引Index，分片和备份

4.1.2 类型 Type

4.1.3 文档 Doc

4.1.4 属性 Field

4.2 操作ES的RESTful语法

4.3 索引的操作

4.3.1 创建一个索引

4.3.2 查看索引信息

4.3.3 删除索引

4.4 ES中Field可以指定的类型

4.6 文档的操作

4.6.1 新建文档

4.6.2 修改文档

4.6.3 删除文档

4.6.4 补充

五、Java操作ElasticSearch

5.1 Java连接ES

5.2 Java操作索引

5.2.1 创建索引

5.2.2 检查索引是否存在

5.2.3 删除索引

5.3 Java操作文档

5.3.1 添加文档操作

4.1 ES的结构 --- 操作es 之前先了解es 的结构