使用docker-compose安装es_es docker-compose-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Timor_TT/article/details/114697239

本文介绍了搜索引擎的基本概念，讨论了数据量增大时普通搜索面临的效率问题，提出倒排索引作为优化方案。接着，详细讲述了如何使用docker-compose来安装Elasticsearch，并提到了安装IK分词库时可能遇到的内存问题及其解决方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

什么是搜索?

根据一个搜索词，检索出所有包含该词的数据
例如：用户在搜索框输入一个词，客户端软件发送一个请求到后台，后台通过sql语句从数据库中找出相关条目(数据库会一条一条的对比)，这就是一个最简单搜索原型

普通搜索面临的问题

1, 当数据量很大时，假如500G，效率低。从用户角度，从点击搜索按钮到看到搜索结果可能要很长时间，1小时？2小时？用户疯掉
2, 当数据量达到1T，一台电脑已经放不下了，这时候就需要多台，这就是分布式。这时候数据就在不同的服务器了，一个客户端不可能去请求每台机器，所以就需要一个管理员角色，负责把客户端请求分发到每台机器，同时汇总结果返回给客户端

普通搜索速度简单优化(倒排索引)

数据库每个条目的名称进行分词，形成一个key为词，value为条目id的数据表。同时对用户输入的搜索词进行分词，检索出每个词在数据库中的id，求个交集，然后把这些id查不出返回就行了。

安装es

这是使用的是docker-compose安装es
首先编写docker-compose.yml文件



version: '2.2'
services:
  cerebro:
    image: lmenezes/cerebro:0.8.3
    container_name: cerebro
    ports:
      - "9000:9000"
    command:
      - -Dhosts.0.host=http://elasticsearch:9200
    networks:
      - es7net
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.1.0
    container_name: kibana7
    environment:
      - I18N_LOCALE=zh-CN
      - XPACK_GRAPH_ENABLED=true