ElasticSearch学习1 – 源码巴士

文章目录

1. 其他工具

2. 概述

概念

功能： 用于全文、结构化搜索以及分析

官网： https://www.elastic.co/

下载地址： https://www.elastic.co/cn/start

历史版本下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases

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倒排索引

每个文档拆分成独立的单词、词条，创建一个包含所有不重复的词条的排序列表，列出每个词条出现在哪个文档

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权重计算
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3. 使用

3.1 ElasticSearch-HelloWorld

3.1.1 配置文件-关闭安全认证、开启跨域

ElasticSearch目录\config\elasticsearch.yml
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ElasticSearch安装目录\config\elasticsearch.yml

# 关闭ssl访问


# 添加配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

3.1.2 启动

双击ElasticSearch目录\bin\elasticsearch.bat
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3.1.3 访问9200端口

http://127.0.0.1:9200/
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3.1.4 Rest访问约束规定

概念

method	url地址	描述
GET	localost:9200/_cat/xxxx	获取ElasticSearch很多的其他信息 - 通过kibana自己尝试一下
GET	localost:9200/_cat/indices	获取ElasticSearch所有的索引库信息
GET	localost:9200/_cat/_health	获取ElasticSearch健康信息
PUT	localost:9200/索引名称	创建索引，请求体为索引字段结构
GET	localost:9200/索引名称	获取索引信息
PUT	localhost:9200/索引名称/_doc/文档id	创建文档（指定文档id）
POST	localhost:9200/索引名称/_doc	创建文档（随机文档id）
POST	localhost:9200/索引名称/_doc/文档id/_update	修改文档
DELETE	localhost:9200/索引名称/	删除索引（表）
DELETE	localhost:9200/索引名称/_doc/文档id	删除文档
GET	localhost:9200/索引名称/_doc/文档id	查询文档通过文档id
POST	localost:9200/索引名称/_search	查询所有数据
get	localost:9200/索引名称/_search?q=字段:字段值	查询所有数据

测试

获取 - ElasticSearch所有的索引库信息

get http://127.0.0.1:9200/_cat/indices

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获取 - ElasticSearch健康信息

get http://127.0.0.1:9200/_cat/health

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创建库（索引）- 数版本退化到这个就是表

put  http://127.0.0.1:9200/lrc_blog

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创建库（索引）- 定义索引字段结构

http://127.0.0.1:9200/lrc_blog2

//请求体

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "birthday": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

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获取 - 索引信息

http://127.0.0.1:9200/lrc_blog2

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新建文档 - 必须是_doc

put 127.0.0.1:9200/lrc_blog/_doc/1


{
  "title":"雪中悍刀行",
  "date":"2020-11-05",
  "content":"关于庙堂权争与刀剑交错的江湖"
}

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查询文档 - 通过ID

get /lrc_blog/_doc/2

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修改文档

post /lrc_blog/_doc/文档ID/_update


//请求体
{
    "doc": {
        "age": "1000",
        "name": "修改文档记录"
    }
}

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文档修改成功
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查询文档 - 通过条件

方式1

post http://127.0.0.1:9200/lrc_blog/_search

//请求体
{
    "query": {
        "multi_match" : {
            "query" : "科技",
            "fields" : ["title"]
        }
    }
}

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方式2 - 精确匹配

get lrc_blog/_search?q=title:雪中悍刀行222

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3.2 ElasticSearch-Head可视化Vue界面

下载地址： https://github.com/mobz/elasticsearch-head/releases

Vue项目正常启动即可

步骤1

//拉取项目
git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head

//安装依赖
npm install

//启动head项目
npm run start

//打开浏览器
open http://localhost:9100/

可见显示未连接前端项目9100访问不了elasticSearch9200的东西，需要elasticSearch9200放开跨域，允许所有域名可访问
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步骤2 - ElasticSearch设置跨域

ElasticSearch安装目录\config\elasticsearch.yml

# 关闭ssl访问


# 添加配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

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步骤3 - 重启ElasticSearch服务

步骤4 - 刷新浏览器地址：http://localhost:9100/

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步骤5 - 新建索引（初学就先把ES当成数据库）

3.3 Kibana - 可视化日志界面、日志各种图表分析展示 - 磁盘空间已经使用95%则不能打开Kibana页面

配置

kibana安装目录\config\kibana.yml

//将Kibana界面改成中文显示
i18n.locale: "zh-CN"

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解压、启动

Kibana安装目录\bin\kibana.bat

访问

http://localhost:5601/

解决 - This Elastic installation has strict security requirements enabled that your current browser does not meet.

禁用谷歌全部插件、我也不知道是哪个插件引起的，所有我要一个没任何浏览器的插件进行打开

装有很多插件的Edge浏览器
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啥插件都没装的星愿浏览器
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使用

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3.4 IK分词器 - 中文分词

概述

作用： 即把一段中文或者别的划分城一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词，比如“我爱狂神”会被分为"我"，“爱”，"狂”，"神”，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器k来解决这个问题。

下载： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/

简单使用

1. 下载解压目录放置在ElasticSearch目录的plugin里面

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2. 重启ElasticSearch

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3. 查看是否加载成功

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elasticsearch-plugin list

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4. 分词测试

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GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我爱中国，中国共产党，嗯星，csdn"
}


GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我爱中国，中国共产党，嗯星，csdn*"
}

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5. 有些词不被ik认为是一个单词，如【嗯星】被拆开了，所以我们需要自己定义什么单词为一个词语

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6. 重启ElasticSearch - 可见已经将【嗯星】作为单词进行分词

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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39651356/article/details/124532739