Elasticsearch 入门及使用_elasticsearch使用教程-优快云博客

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。 logo

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：在这里插入图片描述

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？

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；

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；

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？

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；

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；

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！在这里插入图片描述

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：

搜索docker镜像库里可用的ES镜像：
```
docker search elasticsearch
1
```
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。

把这个镜像从镜像库拉下来：

docker pull nshou/elasticsearch-kibana
1

在这里插入图片描述

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
1
```