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ElasticSearch最新版快速入门详解「建议收藏」

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ElasticSearch最新版快速入门详解「建议收藏」本文把最新版的ElasticSearch和kibana的知识点用通俗易懂的语言来展现，并会在核心概念上和MySql对比，结合示例进行图文并茂的详解，同时还给大家提供百分百成功的极速安装配置方法哦！

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

写在前面：我是「且听风吟」，目前是某上市游戏公司的大数据开发工程师，热爱大数据开源技术，喜欢分享自己的所学所悟，现阶段正在从头梳理大数据体系的知识，以后将会把时间重点放在Spark和Flink上面。

如果你也对大数据感兴趣，希望在这个行业一展拳脚。欢迎关注我，我们一起努力，一起学习。博客地址：https://ropledata.blog.csdn.net

博客的名字来源于：且听风吟，静待花开。也符合我对技术的看法，想要真正掌握一门技术就需要厚积薄发的毅力，同时保持乐观的心态。

你只管努力，剩下的交给时间！

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文章目录

一、前言

本文版本说明：

  1. ElasticSearch版本：7.7 （目前最新版）
  2. Kibana版本：7.7（目前最新版）

ElasticSearch在实际生产里通常和LogStash，Kibana，FileBeat一起构成Elastic Stack来使用，它是这些组件里面最核心的一个。因此学好ElasticSearch的必要性不言而喻，但是由于ElasticSearch官方更新太过频繁且文档陈旧，同时在Linux下安装配置的过程较繁杂，不利于入门使用。

为了帮助大家快速入门ElasticSearch，并掌握ElasticSearch和Kibana的使用。本文会把最新版的ElasticSearch的知识点用通俗易懂的语言来展现，并会在核心概念上和MySql对比，同时给大家介绍百分百成功的极速安装配置方法，让大家可以把时间更多的用在技术研究上。

注意：下文咱们把ElasticSearch简称为ES，对可能出现的疑问进行标红并解释。
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二、ES的概念及使用场景

ElasticSearch是一个分布式，高性能、高可用、可伸缩、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。通常作为Elastic Stack的核心来使用，Elastic Stack大致是如下这样组成的：
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ES是一个近实时（NRT）的搜索引擎，一般从添加数据到能被搜索到只有很少的延迟（大约是1s），而查询数据是实时的。一般我们可以把ES配合logstash,kibana来做日志分析系统，或者是搜索方面的系统功能，比如在网上商城系统里实现搜索商品的功能也会用到ES。

疑问一：搜索商品的时候为啥要用ES呢？用sql的like进行模糊查询，它不香吗？

我们假设一个场景：我们要买苹果吃，咱们想买天水特产的花牛苹果，然后在搜索框输入天水花牛苹果，这时候咱们希望搜索到所有的售卖天水花牛苹果的商家，但是如果咱们技术上根据这个天水花牛苹果使用sql的like模糊查询，是不能匹配到诸如天水特产花牛苹果，天水正宗，果园直送精品花牛苹果这类的不连续的店铺的。所以sql的like进行模糊查询来搜索商品还真不香！

三、基本概念

很多人第一次学习ES，看到基本概念后瞬间懵逼了，这是啥玩意呀，乱七八糟！别急，我整理了一下ES和mysql相关的基本概念的对比表格，先看一下：

ES MySql
字段 列
文档 一行数据
类型（已废弃） 表
索引 数据库

看完这个表格后，建议像背单词那样盖住右半部分的MySql，通过左边的概念来联想在MySql里的概念，加深记忆！
然后我们组合起来，所谓ES里的数据其实就是指索引下的类型里面的JSON格式的数据。

下面我们对这些概念分别进行详细的解释：

3.1、文档（Document）

  • 我们知道Java是面向对象的，而Elasticsearch是面向文档的，也就是说文档是所有可搜索数据的最小单元。ES的文档就像MySql中的一条记录，只是ES的文档会被序列化成json格式，保存在Elasticsearch中；

  • 这个json对象是由字段组成，字段就相当于Mysql的列，每个字段都有自己的类型（字符串、数值、布尔、二进制、日期范围类型）；

  • 当我们创建文档时，如果不指定字段的类型，Elasticsearch会帮我们自动匹配类型；

  • 每个文档都有一个ID，类似MySql的主键，咱们可以自己指定，也可以让Elasticsearch自动生成；

  • 文档的json格式支持数组/嵌套，在一个索引（数据库）或类型（表）里面，你可以存储任意多的文档。

注意：虽然在实际存储上，文档存在于某个索引里，但是文档必须被赋予一个索引下的类型才可以。

3.2、类型（Type）

类型就相当于MySql里的表，我们知道MySql里一个库下可以有很多表，最原始的时候ES也是这样，一个索引下可以有很多类型，但是从6.0版本开始，type已经被逐渐废弃，但是这时候一个索引仍然可以设置多个类型，一直到7.0版本开始，一个索引就只能创建一个类型了（_doc）。这一点，大家要注意，网上很多资料都是旧版本的，没有对这点进行说明。

3.3、索引（Index）
  • 索引就相当于MySql里的数据库，它是具有某种相似特性的文档集合。反过来说不同特性的文档一般都放在不同的索引里；
  • 索引的名称必须全部是小写；
  • 在单个集群中，可以定义任意多个索引；
  • 索引具有mapping和setting的概念，mapping用来定义文档字段的类型，setting用来定义不同数据的分布。

除了这些常用的概念，我们还需要知道节点概念的作用，因此咱们接着往下看！

3.4、节点（node）
  • 一个节点就是一个ES实例，其实本质上就是一个java进程；
  • 节点的名称可以通过配置文件配置，或者在启动的时候使用-E node.name=ropledata指定，默认是随机分配的。建议咱们自己指定，因为节点名称对于管理目的很重要，咱们可以通过节点名称确定网络中的哪些服务器对应于ES集群中的哪些节点；
  • ES的节点类型主要分为如下几种：
    1. Master Eligible节点：每个节点启动后，默认就是Master Eligible节点，可以通过设置node.master: false 来禁止。Master Eligible可以参加选主流程，并成为Master节点（当第一个节点启动后，它会将自己选为Master节点）；注意：每个节点都保存了集群的状态，只有Master节点才能修改集群的状态信息。
    2. Data节点：可以保存数据的节点。主要负责保存分片数据，利于数据扩展。
    3. Coordinating 节点：负责接收客户端请求，将请求发送到合适的节点，最终把结果汇集到一起
  • 注意：每个节点默认都起到了Coordinating node的职责。一般在开发环境中一个节点可以承担多个角色，但是在生产环境中，还是设置单一的角色比较好，因为有助于提高性能。
3.5、分片（shard）

了解分布式或者学过mysql分库分表的应该对分片的概念比较熟悉，ES里面的索引可能存储大量数据，这些数据可能会超出单个节点的硬件限制。

为了解决这个问题，ES提供了将索引细分为多个碎片的功能，这就是分片。这里咱们可以简单去理解，在创建索引时，只需要咱们定义所需的碎片数量就可以了，其实每个分片都可以看作是一个完全功能性和独立的索引，可以托管在集群中的任何节点上。

疑问二：分片有什么好处和注意事项呢？

  1. 通过分片技术，咱们可以水平拆分数据量，同时它还支持跨碎片（可能在多个节点上）分布和并行操作，从而提高性能/吞吐量；
  2. ES可以完全自动管理分片的分配和文档的聚合来完成搜索请求，并且对用户完全透明；
  3. 主分片数在索引创建时指定，后续只能通过Reindex修改，但是较麻烦，一般不进行修改。

3.6、副本分片（replica shard）

熟悉分布式的朋友应该对副本对概念不陌生，为了实现高可用、遇到问题时实现分片的故障转移机制，ElasticSearch允许将索引分片的一个或多个复制成所谓的副本分片。

疑问三：副本分片有什么作用和注意事项呢？

  1. 当分片或者节点发生故障时提供高可用性。因此，需要注意的是，副本分片永远不会分配到复制它的原始或主分片所在的节点上；

  2. 可以提高扩展搜索量和吞吐量，因为ES允许在所有副本上并行执行搜索；

  3. 默认情况下，ES中的每个索引都分配5个主分片，并为每个主分片分配1个副本分片。主分片在创建索引时指定，不能修改，副本分片可以修改。

看到这里，各位一定对ES有所了解了，那么接下来就是安装配置并使用了！有不少朋友初学时查阅资料，选择安装win版本，这里我不推荐，因为实际工作中，ES不可能安装在win下。但是根据官方文档安装Linux版本时，又会遇到各种奇葩问题，咋办呢？别急，我这里有一本极速安装方法，百分百不出错，咱们接着往下看！
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四、极速安装配置

咱们如果想很爽的使用ES，需要安装3个东西：ES、Kibana、ElasticSearch Head。通过Kibana可以对ES进行便捷的可视化操作，通过ElasticSearch Head可以查看ES的状态及数据，可以理解为ES的图形化界面。

那如何进行极速且不出错的安装配置呢？答案很简单，站在巨人的肩膀上！用docker启动前辈们已经配置好的ES环境不就可以了吗？！咱们做开发的应该把时间花在刀刃上，而不是花费大量时间去安装配置。

首先开始安装ES、Kibana，同时安装这两个加启动，一共需要3步，3行代码搞定：

  1. 搜索docker镜像库里可用的ES镜像：

    docker search elasticsearch

    在这里插入图片描述

    可以看到，stars排名第一的是官方的ES镜像，第二是大牛已经融合了ES7.7和Kibana7.7的镜像，那咱们就用第二个了。

  2. 把这个镜像从镜像库拉下来：

    docker pull nshou/elasticsearch-kibana

    在这里插入图片描述

  3. 最后咱们把镜像启动为容器就可以了，端口映射保持不变，咱们给这个容器命名为eskibana，到这里ES和Kibana就安装配置完成了！容器启动后，它们也就启动了，一般不会出错，是不是非常方便？节省大把时间放到开发上来，这也是我一直推荐docker的原因。

    docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -p 5601:5601 --name eskibana  nshou/elasticsearch-kibana

    在这里插入图片描述

咱们还需要安装ElasticSearch Head，它相当于是ES的图形化界面，这个更简单，它是一个浏览器的扩展程序，直接在chrome浏览器扩展程序里下载安装即可：

  1. 打开chrome浏览器，在扩展程序chrome应用商店那里，搜索elasticsearch：
    在这里插入图片描述

  2. 选择ElasticSearch Head，点击添加至Chrome，进行扩展程序的安装即可：
    在这里插入图片描述

到这里咱们的ES、Kibana、ElasticSearch Head都已经安装完成了，下面咱们验证一下，看是否安装成功！

  1. 验证ES：

    打开浏览器，输入IP:端口，比如我的：http://127.0.0.1:9200/，然后就看到了那句经典的：You Know, for Search：
    在这里插入图片描述

  2. 验证Kibana：

    打开浏览器，输入Kibana的IP:端口，比如我的：http://127.0.0.1:5601/，然后会看到如下界面：
    在这里插入图片描述

    这里面可以提供很多模拟数据，感兴趣的可以自己玩玩，咱们学习期间只要使用左下角那个扳手形状的Dev Tools就可以了，点击后，会出现如下界面：
    在这里插入图片描述

  3. 验证ES Head：

    这个更简单，只需要点击之前咱们安装的那个扩展程序图标就可以了：
    在这里插入图片描述
    点击信息，还可以看到集群或者索引的信息，很方便，大家没事可以玩一玩，熟悉一下：
    在这里插入图片描述

通过验证，我们已经全部安装配置成功了，那么接下来，就让我们一起练习一下基础的增删改查，加深对ES的理解吧！

五、基础使用

前面我们已经介绍过了ES 是RESTful 风格的系统，所以我们需要先掌握RESTful 的四个关键词：PUT（修改），POST（添加），DELETE（删除），GET（查询）。其中在ES里面PUT和POST的界限并不是很分明，有时候PUT也作为添加。
好了，下面就开始愉快的code吧～

5.1、索引基础操作

  1. 创建一个空索引

    如下代码，咱们创建了一个0副本2分片的ropledata索引，然后咱们可以在Elasticsearch Head里刷新一下，并查看索引的信息：

    PUT /ropledata
{
  "settings": { 
    "number_of_shards": "2", 
    "number_of_replicas": "0"
  } 
}

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  2. 修改副本

    咱们如果对刚才创建的索引副本数量不满意，可以进行修改，注意：分片不允许修改。

    PUT ropledata/_settings 
{ 
  "number_of_replicas" : "2" 
}

    在这里插入图片描述

  3. 删除索引

    当这个索引不想用了，可以进行删除，执行如下命令即可，执行成功后，刷新ElasticSearch Head可以看到刚才创建的ropledata索引消失了：

    DELETE /ropledata

    在这里插入图片描述
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5.2、数据增删改查

  1. 插入数据

    插入数据的时候可以指定id，如果不指定的话，ES会自动帮我们生成。我们以指定id为例，如下代码是我们创建了一个101的文档，创建成功后，可以在Elasticsearch Head的数据浏览模块里看到这些数据，代码及演示如下：

    //指定id 
POST /ropledata/_doc/101 
{
  "id":1,
  "name":"且听_风吟",
  "page":"https://ropledata.blog.csdn.net",
  "say":"欢迎点赞，收藏，关注，一起学习" 
}

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  2. 修改数据

    这里大家要特别注意，ES里的文档是不可以修改的，但是可以覆盖，所以ES修改数据本质上是对文档的覆盖。ES对数据的修改分为全局更新和局部更新，咱们分别进行code并对比：

    • 全局更新

      PUT /ropledata/_doc/101
{ 
  "id":1,
  "name":"且听_风吟",
  "page":"https://ropledata.blog.csdn.net",
  "say":"再次欢迎点赞，收藏，关注，一起学习" 
}

      大家可以多全局更新几次，会发现每次全局更新之后这个文档的_version都会发生改变！
      在这里插入图片描述

    • 局部更新

      POST /ropledata/_update/101 
{
  "doc":
  {
    "say":"奥力给"
  } 
}

      这时候我们可以多次去执行上面的局部更新代码，会发现除了第一次执行，后续不管又执行了多少次，_version都不再变化！
      在这里插入图片描述

    疑问四：局部更新的时候ES底层的流程是怎样的？和全局更新相比性能怎么样？

    局部更新的底层流程：

    1. 内部先获取到对应的文档；
    2. 将传递过来的字段更新到文档的json中(这一步实质上也是一样的);
    3. 将老的文档标记为deleted（到一定时候才会物理删除）;
    4. 将修改后的新的文档创建出来。

    性能对比：

    1. 全局更新本质上是替换操作，即使内容一样也会去替换；
    2. 局部更新本质上是更新操作，只有遇到新的东西才更新，没有新的修改就不更新；
    3. 局部更新比全局更新的性能好，因此推荐使用局部更新。

  3. 查询数据

    ES的数据查询知识点非常多，也非常复杂，后面我打算单独讲解演示，本文只展示最基本的根据id搜索数据的code：

    GET /ropledata/_doc/101

    在这里插入图片描述

  4. 删除数据

    比如我们想把ropledata索引下的id为101的文档删除，可以使用如下命令：

    DELETE /ropledata/_doc/101

    在这里插入图片描述

疑问五：查询或者删除的时候指定的ID是文档里面得字段id吗？

不是的，这点容易混淆，查询或者删除时候用到的ID是创建文档时候指定或者ES自动生成的那个id，而不是文档里面的那个叫id 字段！文档里面的文档字段是可以没有id 的。

六、总结

本文我们对ES的基本概念进行了清晰的解释，并用最有效率的方式进行了安装配置，也对基础的增删改查进行了图文并茂的演示。掌握了这些可以说对ES已经入门了，写这篇文章的目的也已经达到了！ES还有很多复杂的查询，中文分词，倒排索引等技术点需要我们去掌握，后续我将会整理出来，咱们一起学习！

如果您对我的文章感兴趣，欢迎关注点赞收藏，如果您有疑惑或发现文中有不对的地方，还请不吝赐教，非常感谢！！

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