Elasticsearch安装和下载教程

怼烎@ 2023-09-23 14:02 151阅读 0赞

# Elasticsearch安装和下载教程 #

# Elasticsearch的作用 #

*  `Redis`可以使用`内存加载数据并实现数据快速访问`
 *  `MongoDB`可以`在内存中存储类似对象的数据并实现数据的快速访问`，在企业级开发中对于速度的追求是永无止境的。
 *  下面要讲的内容也是一款`NoSQL`解决方案，只不过他的作用不是为了直接加速数据的读写，而是**加速数据的查询**的，叫做**ES技术**。

**ES（Elasticsearch）是一个分布式全文搜索引擎，重点是全文搜索。**

那什么是全文搜索呢？

*  比如用户要买一本书，以Java为关键字进行搜索，不管是书名中还是书的介绍中，甚至是书的作者名字，只要包含java就作为查询结果返回给用户查看，上述过程就使用了`全文搜索技术`。
 *  搜索的条件不再是仅用于`对某一个字段进行比对`，而是在`一条数据中使用搜索条件去比对更多的字段`，只要能匹配上就列入查询结果，这就是`全文搜索的目的`。而ES技术就是一种可以实现上述效果的技术。

要实现全文搜索的效果，`不可能使用数据库中like操作去进行比对，这种效率太低了`。  
ES设计了一种全新的思想，来实现全文搜索。具体操作过程如下：

1.  **将被查询的字段的数据全部文本信息进行查分，分成若干个词**
    
     *  例如“中华人民共和国”就会被拆分成三个词，分别是“中华”、“人民”、“共和国”，此过程有专业术语叫做分词。分词的策略不同，分出的效果不一样，不同的分词策略称为分词器。
2.  **将分词得到的结果存储起来，对应每条数据的id**
    
     *  例如id为1的数据中名称这一项的值是“中华人民共和国”，那么分词结束后，就会出现“中华”对应id为1，“人民”对应id为1，“共和国”对应id为1
     *  例如id为2的数据中名称这一项的值是“人民代表大会“，那么分词结束后，就会出现“人民”对应id为2，“代表”对应id为2，“大会”对应id为2
     *  此时就会出现如下对应结果，按照上述形式可以对所有文档进行分词。需要注意分词的过程不是仅对一个字段进行，而是对每一个参与查询的字段都执行，最终结果汇总到一个表格中
        
        <table> 
         <thead> 
          <tr> 
           <th>分词结果关键字</th> 
           <th>对应id</th> 
          </tr> 
         </thead> 
         <tbody> 
          <tr> 
           <td>中华</td> 
           <td>1</td> 
          </tr> 
          <tr> 
           <td>人民</td> 
           <td>1,2</td> 
          </tr> 
          <tr> 
           <td>共和国</td> 
           <td>1</td> 
          </tr> 
          <tr> 
           <td>代表</td> 
           <td>2</td> 
          </tr> 
          <tr> 
           <td>大会</td> 
           <td>2</td> 
          </tr> 
         </tbody> 
        </table>
3.  **当进行查询时，如果输入“人民”作为查询条件，可以通过上述表格数据进行比对，得到id值1,2，然后根据id值就可以得到查询的结果数据了。**

*  上述过程中分词结果关键字内容每一个都不相同，作用有点类似于数据库中的索引，是用来加速数据查询的
 *  但是数据库中的索引是对某一个字段进行添加索引，而这里的分词结果关键字不是一个完整的字段值，只是一个字段中的其中的一部分内容。并且索引使用时是根据索引内容查找整条数据，全文搜索中的分词结果关键字查询后得到的并不是整条的数据，而是数据的id，要想获得具体数据还要再次查询，因此这里为这种分词结果关键字起了一个全新的名称，叫做**倒排索引**。

# 安装 #

## 1.下载路径 ##

[下载路径][Link 1]

## 2.文件目录 ##

*  `bin目录`：包含所有的可执行命令
 *  `config目录`：包含ES服务器使用的配置文件
 *  `jdk目录`：此目录中包含了一个完整的jdk工具包，版本17，当ES升级时，使用最新版本的jdk确保不会出现版本支持性不足的问题
 *  `lib目录`：包含ES运行的依赖jar文件
 *  `logs目录`：包含ES运行后产生的所有日志文件
 *  `modules目录`：包含ES软件中所有的功能模块，也是一个一个的jar包。和jar目录不同，jar目录是ES运行期间依赖的jar包，modules是ES软件自己的功能jar包
 *  `plugins目录`：包含ES软件安装的插件，默认为空

### **启动服务器** ###

elasticsearch.bat

双击elasticsearch.bat文件即可启动ES服务器，默认服务端口9200。通过浏览器访问`http://localhost:9200`看到如下信息视为ES服务器正常启动

{
      "name" : "CZBK-**********",
      "cluster_name" : "elasticsearch",
      "cluster_uuid" : "j137DSswTPG8U4Yb-0T1Mg",
      "version" : {
        "number" : "7.16.2",
        "build_flavor" : "default",
        "build_type" : "zip",
        "build_hash" : "2b937c44140b6559905130a8650c64dbd0879cfb",
        "build_date" : "2021-12-18T19:42:46.604893745Z",
        "build_snapshot" : false,
        "lucene_version" : "8.10.1",
        "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
        "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
      },
      "tagline" : "You Know, for Search"
    }

### 基本操作 ###

*  ES中保存有我们要查询的数据，只不过格式和数据库存储数据格式不同而已。
 *  在ES中我们要先`创建倒排索引`，这个索引的功能又点类似于`数据库的表`，然后将数据添加到倒排索引中，`添加的数据称为文档`。所以要进行ES的操作要`先创建索引`，`再添加文档`，这样才能进行后续的查询操作。
 *  要操作ES可以通过`Rest风格的请求`来进行，也就是说发送一个请求就可以执行一个操作。比如新建索引，删除索引这些操作都可以使用发送请求的形式来进行。
 *  `创建索引`，books是索引名称，下同
    
        PUT请求		http://localhost:9200/books
    
    发送请求后，看到如下信息即索引创建成功
    
        {
              
            "acknowledged": true,
            "shards_acknowledged": true,
            "index": "books"
        }
    
    重复创建已经存在的索引会出现错误信息，reason属性中描述错误原因
    
        {
              
            "error": {
              
                "root_cause": [
                    {
              
                        "type": "resource_already_exists_exception",
                        "reason": "index [books/VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w] already exists",
                        "index_uuid": "VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w",
                        "index": "books"
                    }
                ],
                "type": "resource_already_exists_exception",
                "reason": "index [books/VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w] already exists",	# books索引已经存在
                "index_uuid": "VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w",
                "index": "book"
            },
            "status": 400
        }
 *  查询索引
    
        GET请求		http://localhost:9200/books
    
    查询索引得到索引相关信息，如下
    
        {
              
            "book": {
              
                "aliases": {
              },
                "mappings": {
              },
                "settings": {
              
                    "index": {
              
                        "routing": {
              
                            "allocation": {
              
                                "include": {
              
                                    "_tier_preference": "data_content"
                                }
                            }
                        },
                        "number_of_shards": "1",
                        "provided_name": "books",
                        "creation_date": "1645768584849",
                        "number_of_replicas": "1",
                        "uuid": "VgC_XMVAQmedaiBNSgO2-w",
                        "version": {
              
                            "created": "7160299"
                        }
                    }
                }
            }
        }
    
    如果查询了不存在的索引，会返回错误信息，例如查询名称为book的索引后信息如下
    
        {
              
            "error": {
              
                "root_cause": [
                    {
              
                        "type": "index_not_found_exception",
                        "reason": "no such index [book]",
                        "resource.type": "index_or_alias",
                        "resource.id": "book",
                        "index_uuid": "_na_",
                        "index": "book"
                    }
                ],
                "type": "index_not_found_exception",
                "reason": "no such index [book]",		# 没有book索引
                "resource.type": "index_or_alias",
                "resource.id": "book",
                "index_uuid": "_na_",
                "index": "book"
            },
            "status": 404
        }
 *  删除索引
    
        DELETE请求	http://localhost:9200/books
    
    删除所有后，给出删除结果
    
        {
              
            "acknowledged": true
        }
    
    如果重复删除，会给出错误信息，同样在reason属性中描述具体的错误原因
    
        {
            "error": {
                "root_cause": [
                    {
                        "type": "index_not_found_exception",
                        "reason": "no such index [books]",
                        "resource.type": "index_or_alias",
                        "resource.id": "book",
                        "index_uuid": "_na_",
                        "index": "book"
                    }
                ],
                "type": "index_not_found_exception",
                "reason": "no such index [books]",		# 没有books索引
                "resource.type": "index_or_alias",
                "resource.id": "book",
                "index_uuid": "_na_",
                "index": "book"
            },
            "status": 404
        }
 *  `创建索引并指定分词器`
 *  前面创建的索引是`未指定分词器`的，可以在创建索引时添加请求参数，设置分词器。
 *  目前国内较为流行的分词器是`IK分词器`，使用前先在下对应的分词器，然后使用。IK分词器下载地址：`https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases`
 *  分词器下载后解压到ES安装目录的plugins目录中即可，安装分词器后需要重新启动ES服务器。使用IK分词器创建索引格式：
    
        PUT请求		http://localhost:9200/books
        
        请求参数如下（注意是json格式的参数）
        {
              
            "mappings":{
              							#定义mappings属性，替换创建索引时对应的mappings属性		
                "properties":{
              						#定义索引中包含的属性设置
                    "id":{
              							#设置索引中包含id属性
                        "type":"keyword"			#当前属性可以被直接搜索
                    },
                    "name":{
              						#设置索引中包含name属性
                        "type":"text",              #当前属性是文本信息，参与分词  
                        "analyzer":"ik_max_word",   #使用IK分词器进行分词             
                        "copy_to":"all"				#分词结果拷贝到all属性中
                    },
                    "type":{
              
                        "type":"keyword"
                    },
                    "description":{
              
                        "type":"text",	                
                        "analyzer":"ik_max_word",                
                        "copy_to":"all"
                    },
                    "all":{
              							#定义属性，用来描述多个字段的分词结果集合，当前属性可以参与查询
                        "type":"text",	                
                        "analyzer":"ik_max_word"
                    }
                }
            }
        }
    
    创建完毕后返回结果和不使用分词器创建索引的结果是一样的，此时可以通过查看索引信息观察到添加的请求参数mappings已经进入到了索引属性中
    
        {
              
            "books": {
              
                "aliases": {
              },
                "mappings": {
              						#mappings属性已经被替换
                    "properties": {
              
                        "all": {
              
                            "type": "text",
                            "analyzer": "ik_max_word"
                        },
                        "description": {
              
                            "type": "text",
                            "copy_to": [
                                "all"
                            ],
                            "analyzer": "ik_max_word"
                        },
                        "id": {
              
                            "type": "keyword"
                        },
                        "name": {
              
                            "type": "text",
                            "copy_to": [
                                "all"
                            ],
                            "analyzer": "ik_max_word"
                        },
                        "type": {
              
                            "type": "keyword"
                        }
                    }
                },
                "settings": {
              
                    "index": {
              
                        "routing": {
              
                            "allocation": {
              
                                "include": {
              
                                    "_tier_preference": "data_content"
                                }
                            }
                        },
                        "number_of_shards": "1",
                        "provided_name": "books",
                        "creation_date": "1645769809521",
                        "number_of_replicas": "1",
                        "uuid": "DohYKvr_SZO4KRGmbZYmTQ",
                        "version": {
              
                            "created": "7160299"
                        }
                    }
                }
            }
        }

目前我们已经有了索引了，但是索引中还没有数据，所以要先添加数据，ES中称数据为文档，下面进行文档操作。

*  `添加文档，有三种方式`
    
        POST请求	http://localhost:9200/books/_doc		#使用系统生成id
        POST请求	http://localhost:9200/books/_create/1	#使用指定id
        POST请求	http://localhost:9200/books/_doc/1		#使用指定id，不存在创建，存在更新（版本递增）
        
        文档通过请求参数传递，数据格式json
        {
              
            "name":"springboot",
            "type":"springboot",
            "description":"springboot"
        }
 *  查询文档
    
        GET请求	http://localhost:9200/books/_doc/1		 #查询单个文档 		
        GET请求	http://localhost:9200/books/_search		 #查询全部文档
 *  条件查询
    
        GET请求	http://localhost:9200/books/_search?q=name:springboot	# q=查询属性名:查询属性值
 *  删除文档
    
        DELETE请求	http://localhost:9200/books/_doc/1
 *  修改文档（全量更新）
    
        PUT请求	http://localhost:9200/books/_doc/1
        
        文档通过请求参数传递，数据格式json
        {
              
            "name":"springboot",
            "type":"springboot",
            "description":"springboot"
        }
 *  修改文档（部分更新）
    
        POST请求	http://localhost:9200/books/_update/1
        
        文档通过请求参数传递，数据格式json
        {
              			
            "doc":{
              						#部分更新并不是对原始文档进行更新，而是对原始文档对象中的doc属性中的指定属性更新
                "name":"springboot"		#仅更新提供的属性值，未提供的属性值不参与更新操作
            }
        }

[\[参考链接\]:][Link 2]

[Link 1]: https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
[Link 2]: https://www.bilibili.com/video/BV15b4y1a7yG?p=132&spm_id_from=pageDriver&vd_source=00e2e992f9d24cfebca6324ea1662cd4