• ElasticSearch快速入门

    在学习ElasticSearch之前先了解两个概念：

    全文检索：

    通过一个程序扫描文本中的每一个单词，针对单词建立索引，并保存该单词在文本中的位置以及出现的次数 ，用户查询时，通过之前建立好的索引来查询，将索引中单词对应的文本位置、出现的次数返回给用户，因为有了具体文本的位置，所以就可以将具体内容读取出来了。
    倒排索引：
    索引就类似于目录，平时我们使用的都是索引，都是通过主键定位到某条数据，那么倒排索引呢，刚好相反， 数据对应到主键。

    简单理解，正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。ES底层在检索时底层使用的就是倒排索引。
    ElasticSearch是什么？
    ElasticSearch（简称ES）是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，是用Java开发并且是当前最流行的开源的企业级搜索引擎，能够达到近实时搜索 ，稳定，可靠，快速，安装使用方便。客户端支持Java、.NET（C#）、PHP、Python、Ruby等多种语言。
    官方网站: https://www.elastic.co/
    下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch
      ElasticSearch历史
    起源——Lucene， 基于Java语言开发的搜索引擎库类 ， 创建于1999年，2005年成为Apache 顶级开源项目。
    Lucene具有高性能、易扩展的优点
    Lucene的局限性︰
    1. 只能基于Java语言开发
    2. 类库的接口学习曲线陡峭
    3. 原生并不支持水平扩展
    Elasticsearch是构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。
    2004年 Shay Banon 基于Lucene开发了Compass
    2010年 Shay Banon重写了Compass，取名Elasticsearch支持分布式，可水平扩展，降低全文检索的学习曲线，可以被任何编程语言调用。
    Elasticsearch 与 Lucene 核心库竞争的优势在于： 完美封装了 Lucene 核心库，设计了友好的Restful-API，开发者无需过多关注底层机制，直接开箱即用；分片与副本机制，直接解决了集群下性能与高可用问题。
    在Elastic Stack之前我们听说过ELK，ELK分别是Elasticsearch，Logstash，Kibana这
    三款软件在一起的简称，在发展的过程中又有新的成员Beats的加入，就形成了ElasticStack。

     Elastic Stack生态圈

    在Elastic Stack生态圈中Elasticsearch作为数据存储和搜索，是生态圈的基石，Kibana在上层提供用户一个可视化及操作的界面，Logstash和Beat可以对数据进行收集。在上图的右侧X-Pack部分则是Elastic公司提供的商业项目。

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    ElasticSearch应用场景
    1. 站内搜索
    2. 日志管理与分析
    3. 大数据分析
    4. 应用性能监控
    5. 机器学习
    国内现在有大量的公司都在使用 Elasticsearch，除了搜索之外，结合Kibana、Logstash、Beats， Elastic Stack还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控
    数据设置报警阈值，甚至通过使用机器学习技术，自动识别异常状况。
    ElasticSearch快速开始
    ElasticSearch安装运行
    环境准备
    运行Elasticsearch，需安装并配置JDK ，设置$JAVA_HOME ，各个版本对Java的依赖 https://www.elastic.co/support/matrix#matrix_jvm
    Elasticsearch 5需要Java 8以上的版本 ，Elasticsearch 从6.5开始支持Java 11 ， 7.0开始，内置了Java环境 ， ES比较耗内存，建议虚拟机4G或以上内存，jvm1g以上的内存分配。
    下载并解压ElasticSearch
    下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch
    选择版本：7.17.3
    ElasticSearch文件目录结构
    目录
    描述
    bin ：脚本文件，包括启动elasticsearch，安装插件，运行统计数据等
    config ：文件目录，如elasticsearch配置、角色配置、jvm配置等。
    jdk ：java运行环境
    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，生产环境需要修改。
    lib ：elasticsearch依赖的Java类库
    logs ：默认的日志文件存储路径，生产环境需要修改。
    modules ：包含所有的Elasticsearch模块，如Cluster、Discovery、 Indices等。
    plugins ：已安装插件目录
    启动ElasticSearch服务
    Windows
    直接运行elasticsearch.bat
    Linux（ centos7）
    ES不允许使用root账号启动服务，如果你当前账号是root，则需要创建一个专有账户。
      # 非 root 用户  
    bin / elasticsearch
    运行 http://localhost:9200/

    客户端Kibana安装
    Kibana是一个开源分析和可视化平台，旨在与Elasticsearch协同工作。
    下载并解压缩Kibana
    下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#kibana
    选择版本：7.17.3
    运行Kibana
    Windows
    直接运行kibana.bat
    Linux（ centos7）
    ES不允许使用root账号启动服务，如果你当前账号是root，则需要创建一个专有账户。
    bin / kibana
    访问Kibana: http://localhost:5601/

    Elasticsearch安装分词插件
    Elasticsearch提供插件机制对系统进行扩展
    以安装analysis-icu这个 分词 插件为例
    Windows
    本地下载相应的插件，解压，然后手动上传到elasticsearch的plugins目录，然后重启ES实
    例就可以了。
    Linux（ centos7）
    # 查看已安装插件
    bin / elasticsearch ‐ plugin list
    # 安装插件
    bin / elasticsearch ‐ plugin install analysis ‐ icu
    # 删除插件
    bin / elasticsearch ‐ plugin remove analysis ‐ icu
    分词测试
    完成上述操作， Elasticsearch基本上算入门了，可以学习下面进阶的一些语法啦！

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/m0_57237237/article/details/125410625