ElasticSearch 及其客户端 Kibana 的使用_随笔

ElasticSearch 及其客户端 Kibana 的使用

全文检索

什么是全文检索

全文检索流程

相关概念索引库

索引库本质上就是存储索引的保存在磁盘上的一系列的文件，里面存储了建立好的索引信息以及文档对象。

document对象

获取原始内容的目的是为了索引，在索引前需要将原始内容创建成文档（document），文档中包括一个一个的域（Field），域中存储内容。每个文档都有一个唯一的编号，就是文档 id。

document对象相当于表中的一条记录。

field对象

如果我们把 document 看做是数据库中一条记录的话，field 相当于是记录中的字段。field 是索引库中存储数据的最小单位。field 的数据类型大致可以分为数值类型和文本类型，一般需要查询的字段都是文本类型的，field 的还有如下属性：

是否分词：是否对域的内容进行分词处理。前提是我们要对域的内容进行查询是否索引：将Field分析后的词或整个Field值进行索引，只有索引方可搜索到是否存储：将 Field 值存储在文档中，存储在文档中的 Field 才可以从 document 中获取 term对象

从文档对象中拆分出来的每个单词叫做一个Term，其实就是上文提到的关键词，不同的域中拆分出来的相同的单词是不同的term。term中包含两部分一部分是文档的域名，另一部分是单词的内容。term是创建索引的关键词对象。

ElasticSearch简介什么是ElasticSearch

Elaticsearch，简称为 es， es 是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。es 也使用 Java 开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

ElasticSearch相关概念

Elasticsearch 是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch 中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。Elasticsearch 比传统关系型数据库如下：

Relational DB -> Databases（数据库） -> Tables（表） -> Rows（行） -> Columns（列）
Elasticsearch -> Indices(索引) -> Types(类型) -> documents(文档) -> Fields(属性)

核心概念

Elasticsearch 安装

本文采用 Docker 安装，windows 安装 es 比较简单，下载 exe 安装程序直接安装即可。Linux安装可参考其他网上教程。

1、docker 镜像下载

docker pull elasticsearch:5.6.8

2、安装 es 容器

docker run -di --name=fgba_es -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:5.6.8

9200端口(Web管理平台端口) 9300(服务默认端口)

访问 9200 端口

3、开启远程连接
上面完成安装后，es 并不能正常使用，elasticsearch 从5版本以后默认不开启远程连接。

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe

docker cp ~/sources.list fgba_es:/etc/apt/sources.list

apt-get update
apt-get install vim

以上 *** 作是因为 es 容器默认使用的 Ubuntu 16.04 *** 作系统没有安装编辑器，所以需要更新下载源后进行安装编辑器

vi elasticsearch.yml

删除 transport.host 的注释以开放远程连接

在最后添加修改代码，用于修改集群名称

cluster.name: my-elasticsearch

添加跨域配置

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
network.host: 192.168.137.5 #你安装 es 机器的IP地址

最终配置文件如下：

其中： http.cors.enabled: true：此步为允许elasticsearch跨域访问，默认是false。 http.cors.allow-origin: ""：表示跨域访问允许的域名地址（表示任意）。

重启容器

docker restart fgba_es

docker ps

如果未显示则表示未启动成功

失败的原因与我们刚才修改的配置有关，因为 elasticsearch 在启动的时候会进行一些检查，比如最多打开的文件的个数以及虚拟内存区域数量等等，如果你放开了此配置，意味着需要打开更多的文件以及虚拟内存，所以我们还需要系统调优

修改 /etc/security/limits.conf 文件 (nofile 是单个进程允许打开的最大文件个数 soft nofile 是软限制 hard nofile是硬限制 )

vi /etc/security/limits.conf

找到以下位置：

修改为如下：

如果未找到手动添加以下代码即可

*	soft nofile 65536
*	hard nofile 65536

修改 /etc/sysctl.conf 文件，追加内容 (限制一个进程可以拥有的 VMA (虚拟内存区域)的数量 )

vm.max_map_count=655360

执行下面命令修改内核参数马上生效

sysctl -p

重新启动虚拟机，再次启动容器，发现已经可以启动

reboot

IK 分词器

由于自带的 standard 分词器对中文的支持并不好，所以我们需要安装专门的中文分词器。standard 分词示例如下：

IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Lucene为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。

安装 IK 分词器

1、IK分词器下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
2、将 IK 分词器上传到服务器上，然后解压，并改名字为 ik

unzip elasticsearch-analysis-ik-5.6.8.zip
mv elasticsearch ik

3、将 IK 目录拷贝到 docker 容器的 plugins 目录下

docker cp ./ik fgba_es:/usr/share/elasticsearch/plugins

4、重启容器

docker restart fgba_es

IK分词器测试

访问链接：http://192.168.137.5:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是程序员

访问链接：http://192.168.137.5:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序员

ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分
比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、共和国、大会堂、大会、会堂等词语。ik_smart：会做最粗粒度的拆分
比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为中华人民共和国、人民大会堂。

ElasticSearch 的客户端-Kibana

在本文，我们选择比较流行且功能更加强大的 Kibana 作为客户端，其他客户端例如 elasticsearch-head 可以参照网上文章进行学习

Kibana 是一款开源的数据分析和可视化平台，它是 Elastic Stack 成员之一，设计用于和 Elasticsearch 协作。您可以使用 Kibana 对 Elasticsearch 索引中的数据进行搜索、查看、交互 *** 作。您可以很方便的利用图表、表格及地图对数据进行多元化的分析和呈现。
Kibana 可以使大数据通俗易懂。它很简单，基于浏览器的界面便于您快速创建和分享动态数据仪表板来追踪 Elasticsearch 的实时数据变化。

Kibana下载安装

同样地，我们使用 docker 进行的 Kibana 下载安装

1、镜像下载

docker pull docker.io/kibana:5.6.8

2、安装kibana容器
执行如下命令，开始安装kibana容器

docker run -it -d -e ELASTICSEARCH_URL=http://192.168.137.5:9200 --name kibana -p 5601:5601 kibana:5.6.8

ELASTICSEARCH_URL=http://192.168.137.5:9200：是指链接的ES地址

5601:5601：端口号

3、访问测试
访问 http://192.168.137.5:5601 如下：

Kibana 使用

要使用Kibana，您必须至少配置一个索引。索引用于标识 Elasticsearch 索引以运行搜索和分析。它们还用于配置字段。

1、创建索引

a. 使用 Kibana 创建一个索引

输入以下代码创建名为 user 的索引，该代码会在下文进行解释

PUT /user
{
    "mappings": {
        "userinfo": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "long",
                    "store": true
                },
                "name": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index": true,
                    "analyzer": "ik_smart"
                },
                "city": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index": true,
                    "analyzer": "ik_smart"
                },
                "age": {
                  "type": "long"
                }
            }
        }
    }
}

b. 使用 Postman Restful 接口创建索引

在 raw 中输入下面的 JSON 数据

{
    "mappings": {
        "userinfo": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "long",
                    "store": true
                },
                "name": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index": true,
                    "analyzer": "ik_smart"
                },
                "city": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index": true,
                    "analyzer": "ik_smart"
                },
                "age": {
                  "type": "long"
                }
            }
        }
    }
}

发送请求创建成功后显示如下结果：

2、配置kibana

运行成功后，我们修改索引名称的匹配方式即可，下面2个选项不用勾选，修改后会自动匹配

点击 create，会展示出当前配置的索引的域信息，如下图：

域的每个标题选项分别代表如下意思：

DSL语句使用

Query DSL 是一个 Java 开源框架用于构建类型安全的 SQL 查询语句。采用 API 代替传统的拼接字符串来构造查询语句。目前 Querydsl 支持的平台包括 JPA，JDO，SQL，Java Collections，RDF，Lucene， Hibernate Search。elasticSearch 提供了一整套基于 JSON 的 DSL 语言来定义查询。

索引 *** 作

1、查询所有索引

GET /_cat/indices?v

示例如下：

2、新增索引

PUT 索引名

结果如下：

在新增索引时同时创建映射

PUT /user
{
    "mappings": {
        "userinfo": {
            "properties": {
                "id": {
                    "type": "long",
                    "store": true
                },
                "name": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index": true,
                    "analyzer": "ik_smart"
                },
                "city": {
                    "type": "text",
                    "store": true,
                    "index": true,
                    "analyzer": "ik_smart"
                },
                "age": {
                  "type": "long"
                }
            }
        }
    }
}

article：为 Types（类型名），相当于在关系数据库中建一个表

id：为 Fields（字段），相当于在关系数据库表中的一个字段，其中 type 为字段类型，store 表示数据是否持久化到磁盘

title：其中 index 为是否为 Fields（字段）创建索引，analyzer 表示该字段使用的分词器

3、删除某个索引

DELETE 索引名

示例如下：

4、创建映射

PUT /blog1/article/_mapping
{
  "properties": {
    "id": {
      "type": "long",
      "store": true
    },
    "title": {
      "type": "text",
      "store": true,
      "index": true,
      "analyzer": "standard"
    },
    "content": {
      "type": "text",
      "store": true,
      "index": true,
      "analyzer": "standard"
    }
  }
}

以上代码的含义为 blog1 索引创建一个名为 article 的映射，其中的域有 id、title、content

结果如下：

5、查询索引信息

GET 索引名

示例如下：

文档 *** 作

1、新增文档数据

POST /索引名/类型/id
{
 "域名称":"值",
  ...
}

示例如下：

多添加几条数据方便等下查询

#新增文档数据 id=2
PUT /user/userinfo/2
{
  "name": "王五",
  "age": 35,
  "city": "广东省中山市"
}

#新增文档数据 id=3
PUT /user/userinfo/3
{
  "name": "李四",
  "age": 19,
  "city": "广东省珠海市"
}

#新增文档数据 id=4
PUT /user/userinfo/4
{
  "name": "赵六",
  "age": 66,
  "city": "湖北省武汉市"
}

#新增文档数据 id=5
PUT /user/userinfo/5
{
  "name": "赵七",
  "age": 77,
  "city": "广东省广州市",
  "address": "广东省茂名市"
}

#新增文档数据 id=6
PUT /user/userinfo/6
{
  "name": "赵毅",
  "age": 55,
  "city": "广东省广州市"
}

2、修改数据

a. 替换 *** 作

修改指定 id 的值

POST /索引名/类型/id
{
 "域名称":"值",
  ...
}

更新数据可以使用之前的增加 *** 作,这种 *** 作会将整个数据替换掉，示例如下：

b. 更新 *** 作

使用POST更新某个域的数据

POST /索引名/类型名/id/_update
{
  "doc": {
    "域名称": "值"
  }
}

示例如下：

查询文档数据

1、查询所有数据

#查询所有
GET /索引名/_search

示例如下：

2、根据ID查询

#根据ID查询
GET /索引名/类型名/id

示例如下：

3、Sort 排序

GET /索引名/_search
{
  "sort": {
    "域名称": {
      "order": "desc(降序)/asc(升序)"
    }
  }
}

示例如下：

图中的代码表示根据年龄降序查询所有数据

4、分页查询

GET /索引名/_search
{
  "from": 起始位置,
  "size": 每页显示条数
}

示例如下：

图中的代码表示从第4条开始查询2条数据

查询模式

1、term 查询：term主要用于分词精确匹配，如字符串、数值、日期等（不适合情况：1.列中除英文字符外有其它值 2.字符串值中有冒号或中文 3.系统自带属性如_version）

GET /索引名/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "域名称": 查询值
    }
  }
}

示例如下：查询 age=77 的用户

2、terms 查询：terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配。

GET /索引名/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "域名称": [
        查询值1,
        查询值2,
        ...
      ]
    }
  }
}

示例如下：查询 age=77，age=31 的用户

3、match 查询：match 查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析 match 一下查询字符

GET /索引名/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "域名称": 查询值
    }
  }
}

示例如下：

由分词器分成了“中山市”、“湖北省”，查询 city 含有这两个词的数据

4、query_string 查询：作用同 match 查询

GET /索引名/_search
{
  "query_string": {
      "default_field": "域名称",
      "query": 查询值
  }
}

示例如下：

5、range 查询：range 过滤允许我们按照指定范围查找一批数据。

GET /索引名/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "域名": {
        "gte/gt": 查询值1,
        "lte/lt": 查询值2
      }
    }
  }
}

示例如下：查询年龄在30到57之间的用户数据

gt表示> ，gte表示=>
lt表示< ，lte表示<=

6、exists 查询：exists 过滤可以用于查找拥有某个域的数据

GET /索引名/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "域名称"
    }
  }
}

示例如下：查询存在 address 域的数据

7、bool 查询：bool 可以用来合并多个条件查询结果的布尔逻辑
它包含一下 *** 作符：

must : 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。must_not : 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。should : 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。

这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组

GET /索引名/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must/must_not/should": [
        查询条件1：match，range等,
        查询条件2：match，range等,
        ...
      ]
    }
  }
}

示例如下：match 查询城市含有广东省，并且年龄在20到99之间的

8、match_all 查询：可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。

GET /索引名/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

示例如下：

9、prefix 查询：以什么字符开头的，可以更简单地用 prefix。

GET /索引名/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "域名称": {
        "value": 查询值
      }
    }
  }
}

示例如下：查询姓赵的用户

10、multi_match 查询：multi_match 查询允许你做 match 查询的基础上同时搜索多个字段，在多个字段中同时查一个。

GET /索引名/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": 查询的值,
      "fields": [
        "域名称1",
        "域名称2",
        ...
      ]
    }
  }
}

示例如下：查询 city、address 域含有“湖北省茂名市” 的数据

由分词器分成了“茂名市”、“湖北省”，查询 city，address 含有这两个词的数据

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原文地址: https://outofmemory.cn/zaji/5700290.html

ElasticSearch 及其客户端 Kibana 的使用

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