Elasticsearch初探

es初识

官方网址：https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch
Github：https://github.com/elastic/elasticsearch
总结：
1、elasticsearch是一个基于Lucene的高扩展的分布式搜索服务器，支持开箱即用。
2、elasticsearch隐藏了Lucene的复杂性，对外提供Restful 接口来操作索引、搜索。

突出优点：
1.扩展性好，可部署上百台服务器集群，处理PB级数据。
2.近实时的去索引数据、搜索数据。
es和solr选择哪个？
1.如果你公司现在用的solr可以满足需求就不要换了。
2.如果你公司准备进行全文检索项目的开发，建议优先考虑elasticsearch，因为像Github这样大规模的搜索都在用它。

安装es

发现docker是真的好用,一些基础服务都可以通过docker直接安装,方便快捷高效;下载下面链接都有,超级好用:
docker还不会的同学点我

安装 ElasticSearch-head

推荐直接在谷歌的应用商店里面下载ElasticSearch Head;
方便快捷:

直接点击安装的插件即可:

安装kibana

官网下载地址版本是7-14:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/kibana-7-14-0
我用的是7-7的:下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/kibana-7-7-0
我用的阿里网盘不允许分析这种类型的文件…自己下载吧
文件目录比较简单:
修改配置文件在config/kibana.yml下:
端口,es地址,中文;

server.port: 5601
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
i18n.locale: "zh-CN"
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然后终端直接进入bin目录执行 ./kibana即可执行,kibana版本跟es版本最好对应,否则可能启动失败;
启动成功访问:http://localhost:5601/app/kibana进入kibana界面;

进入开发工具:

了解es基本概念

1. 索引（ElasticSearch）包多个分片
2. 字段类型（映射）字段类型映射（字段是整型，还是字符型…）
3. 文档 (几乎已经废除了)
4. 分片（Lucene索引，倒排索引）

可以把es当做mysql进行学习,前期理解就很明了

es数据跟mysql数据差不多吧:

elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移
一个分片相当于一个Lucene索引,所以一个索引包含多个lucene索引,lucene索引其实就是一个包含倒排索引的文件目录

• 什么是倒排索引

正排索引：文档 —> 单词
倒排索引：单词 —> 文档
举个栗子:

倒排索引列表:

注意：elasticsearch在创建索引的时候，默认创建5个分片，一份副本，这个数据可以进行修改。分片的数量只能在创建索引的时候进行指定，不能在后期进行修改，备份可以进行动态修改的。那么我们怎么进行分片,分多少片呢? 分片不是分的越多越好,也不是越少越好,es推荐的最大jvm堆空间是30-32G,所以把分片的最大容量设置为30G,然后根据数据大小进行估算,如果有180G的数据,那就分六片,或者7片,因为后期不能修改,所以当数据增长起来的,需要重新进行分片的时候,也只能重新新建索引,并对数据重新索引.

单机的ElasticSearch服务，也算个集群，且默认集群名为elasticsearch,我的是docker启动的默认是docker-cluste

ik分词器

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases?page=6
我的是docker,直接进入到docker命令行里面

然后安装ik分词器:

 docker exec -it 3ce9d7362ec615e80d254e5d6ba1e2936ca521b368d007d51db6a1187f1de627 /bin/sh

cd plugins/

elasticsearch-plugin install  https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.0/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip
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安装完成重启;测试ik分词器:

下一节将学习kibana简单操作es