ElasticSearch入门扫盲记录

￡神魔★判官ぃ 2021-11-10 20:48 704阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *  一、安装
     *   *   *  1. 安装es（端口9200）
             *  2. 安装es查询工具（kibana或elasticsearch-head）
             *   *  （1）安装kibana（端口5601）
                 *  （2）安装elasticsearch-head（端口9100）
     *  二、基本概念
     *  三、增删改查
     *   *   *   *  1. 查看当前节点的所有index
                 *  2. 列出每个index包含的type
                 *  3. 列出index的字段信息（字段类型等）
                 *  4. 新建index
                 *  5. 删除index
                 *  6. 新增记录（PUT）
                 *  7. 新增记录（POST）
                 *  8. 查看记录
                 *  9. 删除记录
                 *  10. 更新记录
                 *  11. 查询所有记录
                 *  12. match查询
                 *  13. 多条件match查询
                 *  14. update\_by\_query操作
                 *  15. 聚合
                 *  16. 时间聚合
                 *  17. 查询两个字段相同的记录

ElasticSearch是一个基于Lucene的全文搜索引擎。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。

## 一、安装 ##

#### 1. 安装es（端口9200） ####

[https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch][https_www.elastic.co_cn_downloads_elasticsearch]  
![在这里插入图片描述][201908031900594.]  
下载后解压，运行bin/elasticsearch.bat即可。  
正常启动后访问 [http://localhost:9200/][http_localhost_9200] ，返回es基本信息（包含当前节点、集群、版本等信息），则表明已可正常使用。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Z1a2FpaXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
如果需要远程访问，可以修改 Elastic 安装目录的config/elasticsearch.yml文件，去掉network.host的注释，将它的值改成0.0.0.0（允许任何人访问），然后重新启动 Elastic。

#### 2. 安装es查询工具（kibana或elasticsearch-head） ####

##### （1）安装kibana（端口5601） #####

[https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana][https_www.elastic.co_cn_downloads_kibana]  
注意kibana必须下载与es相匹配（相同）的版本  
![在这里插入图片描述][20190803185947501.]  
下载后解压，运行bin/kibana.bat即可。  
访问 [http://localhost:5601/][http_localhost_5601]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Z1a2FpaXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
说明：

1.  在Dev Tools中进行数据处理脚本编写
2.  可直接粘贴curl脚本，该工具会自动转换
3.  在config/kibana.yml文件中进行配置  
    配置server.host: "localhost"和server.host为要访问es库地址

##### （2）安装elasticsearch-head（端口9100） #####

[https://github.com/mobz/elasticsearch-head][https_github.com_mobz_elasticsearch-head]

*  新建一个文件夹，在其下Git Bash Here
 *  `git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git`
 *  `cd elasticsearch-head`
 *  `npm install`
 *  `npm run start`
 *  open [http://localhost:9100/][http_localhost_9100]

访问的时候F12可以看到无法连接es库，有一个跨域的错误。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Z1a2FpaXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**解决办法**：在es配置中设置允许跨域：

http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: "*"

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Z1a2FpaXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

## 二、基本概念 ##

1.  **node**：节点，单个es实例
2.  **cluster**：集群，由多个es实例构成
3.  **index**：索引，相当于**数据库**
4.  **Document**：文档，相当于数据库中单条的**记录**，多条文档构成index  
    为json格式，统一文档中的document不要求有相同的结构scheme，最好相同。
5.  **Type**：可用于分组  
    Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type，7.x 版移除了 Type。

## 三、增删改查 ##

##### 1. 查看当前节点的所有index #####

GET /_cat/indices?v

##### 2. 列出每个index包含的type #####

GET /_mapping

##### 3. 列出index的字段信息（字段类型等） #####

GET /userinfo/_mapping

##### 4. 新建index #####

新建一个叫weather的index

PUT /weather

返回的"acknowledged" : true,表示操作成功

##### 5. 删除index #####

DELETE /weather

##### 6. 新增记录（PUT） #####

PUT /accounts/_doc/2
    {
      "user": "张三",
      "title": "工程师",
      "desc": "数据库管理"
    }

accounts是index，\_doc位置在7版本之前是可以写任意Type，本例在7版本中, 写\_doc，后面2是id，任意字符串都可  
返回 “result” : “created”,可见创建成功

##### 7. 新增记录（POST） #####

不指定id，自动生产一个id，用POST新增

POST /accounts/_doc
    {
      "user": "李四",
      "title": "工程师",
      "desc": "系统管理"
    }

##### 8. 查看记录 #####

GET /accounts/_doc/2

如果id不正确，返回"found" : false

##### 9. 删除记录 #####

DELETE /accounts/_doc/1

“result” : “deleted”,

##### 10. 更新记录 #####

和新增记录命令相同，用put命令覆盖掉数据

PUT /accounts/_doc/2
    { 
      "user" : "张三",
      "title" : "工程师",
      "desc" : "数据库管理，软件开发"
    }

“result” : “updated”,

##### 11. 查询所有记录 #####

GET /accounts/_search

*  took：耗时
 *  hits：命中的记录
    
     *  total：返回的记录数
     *  max\_score：最高的匹配程度
     *  hits：返回的记录数组，默认按匹配程度（score）降序排列

##### 12. match查询 #####

查询desc字段有“软件”的记录

GET /accounts/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "desc": "软件"
        }
      },
      "size":100,
      "from": 0
    }

size：设置返回记录长度  
from：设置位移  
结合可实现分页查询

##### 13. 多条件match查询 #####

or查询

GET /accounts/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "desc": "软件 系统"
        }
      }
    }

and查询

GET /accounts/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "match": {
                "desc": "软件"
              }
            },
            {
              "match": {
                "desc": "系统"
              }
            }
          ]
        }
      }
    }

--------------------

插入一些稍微内容丰富点的数据，进行后续学习：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>name</th> 
   <th>gender</th> 
   <th>birthday</th> 
   <th>address</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>jerry</td> 
   <td>male</td> 
   <td>1562544488000</td> 
   <td>北京市三里屯100号</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>tom</td> 
   <td>female</td> 
   <td>1562371688000</td> 
   <td>北京市三里屯101号</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>jack</td> 
   <td>male</td> 
   <td>1562112488000</td> 
   <td>北京市三里屯102号</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>tony</td> 
   <td>male</td> 
   <td>1562371688000</td> 
   <td>北京市三里屯103号</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>pony</td> 
   <td>female</td> 
   <td>1564013288000</td> 
   <td>北京市三里屯104号</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>cameral</td> 
   <td>female</td> 
   <td>1563581288000</td> 
   <td>北京市三里屯105号</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>tacker</td> 
   <td>male</td> 
   <td>1564531688000</td> 
   <td>北京市三里屯106号</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>luck</td> 
   <td>female</td> 
   <td>1564013288000</td> 
   <td>北京市三里屯107号</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>manny</td> 
   <td>male</td> 
   <td>1563581288000</td> 
   <td>北京市三里屯108号</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

POST /userinfo/_doc
    {
      "name": "jerry",
      "gender": "male",
      "birthday": 1562544488000,
      "address": "北京市三里屯100号"
    }

##### 14. update\_by\_query操作 #####

修改tom和jerry的address信息

GET /userinfo/_update_by_query
    {
      "query": {
        "bool": {
          "filter": {
            "terms": {
              "name": [
                "jerry",
                "tom"
              ]
            }
          }
        }
      },
      "script": {
        "source": "ctx._source.address='上海市中山中路88号'"
      }
    }

##### 15. 聚合 #####

GET /userinfo/_search
    {
      "size": 0,
      "aggs": {
        "aggs_by_gender": {
          "terms": {
            "field": "gender.keyword"
          }
        }
      }
    }

在低版本中可以通过无条件聚合后下级再聚合，实现一个单纯的分组效果，类似如下：  
（在高版本中测试会报空语句错误，无法查询）

GET /userinfo/_search
    {
      "size": 0,
      "aggs": {
        "aggs_group": {
          "filter": {}, 
          "aggs": {
            "aggs_by_gender": {
              "terms": {
                "field": "gender.keyword",
                "size": 10
              }
            }
          }
        }
      }
    }

##### 16. 时间聚合 #####

GET /userinfo/_search
    {
      "size": 0,
      "aggs": {
        "group_by_birthday": {
          "date_histogram": {
            "field": "birthday",
            "calendar_interval": "day"
          }
        }
      }
    }

*  year（1y）年
 *  quarter（1q）季度
 *  month（1M）月份
 *  week（1w）星期
 *  day（1d）天
 *  hour（1h）小时
 *  minute（1m）分钟
 *  second（1s）秒

还可以设置一些诸如时区、填充0的范围等属性，各版本默认效果有所不同([https://blog.csdn.net/qq\_28988969/article/details/81565765][https_blog.csdn.net_qq_28988969_article_details_81565765])

// es提供的时间处理函数
    "date_histogram": {
        // 需要聚合分组的字段名称, 类型需要为date, 格式没有要求
        "field": "@timestamp",
        // 按什么时间段聚合, 这里是5分钟, 可用的interval在上面给出
        "interval": "5m",
        // 设置时区, 这样就相当于东八区的时间
        "time_zone": "+08:00",
        // 返回值格式化，HH大写，不然不能区分上午、下午
        "format": "yyyy-MM-dd HH",
        // 为空的话则填充0
        "min_doc_count": 0,
        // 需要填充0的范围
        "extended_bounds": {
            "min": 1533556800000,
            "max": 1533806520000
        }
    }

也可以使用类似如下的script进行聚合，要求聚合字段为时间类型

"aggs": {
        "hour": {
            "terms": {
                "script": {
                    "lang": "painless",
                    "source": "doc['orderTime'].date.hourOfDay"
                }
            }
        }
    }

##### 17. 查询两个字段相同的记录 #####

实现类似select \* from table where a=b的效果

{
        "query":
        {
            "bool":
            {
                "filter":
                {
                    "script":
                    {
                        "script":
                        {
                            "inline": "doc['category_code'].value - doc['user_group_id'].value == 531",
                            "lang": "painless"
                        },
                        "boost": 1
                    }
                }
            }
        }
    }

> references：
> 
> 1.  [阮一峰 全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程][_ Elasticsearch]
> 2.  [Kibana 5.x DevTool常用命令][Kibana 5.x DevTool]
> 3.  [ElasticSearch学习 - （十）Elasticsearch按时间聚合 – date\_histogram][https_blog.csdn.net_qq_28988969_article_details_81565765]
> 4.  [elasticsearch 查询两个字段值相同的数据][elasticsearch]

[https_www.elastic.co_cn_downloads_elasticsearch]: https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
[201908031900594.]: /images/20211109/6b848b29388a44419dbbb84478a8119e.png
[http_localhost_9200]: http://localhost:9200/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Z1a2FpaXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211109/4ffabc14d1f9437ca789dc833de17601.png
[https_www.elastic.co_cn_downloads_kibana]: https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana
[20190803185947501.]: /images/20211109/a9e9890f20504f8dbca24eefc8140df9.png
[http_localhost_5601]: http://localhost:5601/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Z1a2FpaXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20211109/36c5c5f5c54c4f1ea03b9f5035a41f21.png
[https_github.com_mobz_elasticsearch-head]: https://github.com/mobz/elasticsearch-head
[http_localhost_9100]: http://localhost:9100/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Z1a2FpaXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20211109/cf03775c61424f8698982f762a2885f3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Z1a2FpaXQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20211109/c5d1714c9c304134907b7ffbb6f8a140.png
[https_blog.csdn.net_qq_28988969_article_details_81565765]: https://blog.csdn.net/qq_28988969/article/details/81565765
[_ Elasticsearch]: http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/elasticsearch.html
[Kibana 5.x DevTool]: https://blog.csdn.net/it_lihongmin/article/details/78560231
[elasticsearch]: https://blog.csdn.net/maylead/article/details/86496011