FeiChangWuRao的博客

这里主要是来自狂神说的demo git地址如下 前后端仿jd的一个es搜索demo

跟其他的菲关系类型数据库一样集成springboot，在生成代码时，勾选web和非关系数据库里面的ElasticSearch就可以。 demo的git地址我放在下面： git es demo 代码 这里我主要提两个部分 (一)Java端返回结果警告 一般来说是虑ES security的设置，实际上7.13就开始了加强这个。ES 8直接默认让你去设置security。 我这边用的是7.17版本，设置的是在有yml上： xpack.security.enabled: false （二）关于配置类和测试方法类

上一个我们基本是围绕索引操作，里面的指定类型，或者文档里面的一些属性。 这里是主要关注文档操作，毕竟主要常见的操作就是围绕文档内容来进行的，毕竟主要是做搜索。 首先先导入一些数据进去。 一 简单的查询操作 put /testdoc/user/1 { "name": "张三", "age": 28, "desc": "法外狂徒", "tags": ["旅游", "渣男", "交友"] } put /testdoc/user/2 { "name": "李四", "age": 30,

Restful是一种风格，ES推荐这种风格（现在很多接口都说是要按照restful这种形式） 表象一点说： URL定位资源，用HTTP动词（GET,POST,DELETE,DETC）描述操作 表现层转移啥这些说法的还是太晦涩了，非常的论文，实际看大致的实例就跟我上面的那句话描述一样。 然后操作一下基本的命令按照Restful （1）创建一个索引 PUT /索引名/~类型名~/文档id {请求体} # PUT 创建命令 test1 索引 type1 类型 1 id PUT zp/type1/1 {

IK分词器是关于中文的一个分词器，有IK分词器自然还有别的分词器，比如说pinyin分词器针对的是拼音分词，letter针对的是letter分词等，ES有一个很好的方式就是通过插件的形式来扩展这些功能。 一 IK分词器的下载和安装 其实安装很方便，首先要知道自己的ELK都是什么版本，然后到IK分词器的github地址上搜索相对应的版本。 IK分词器github地址 下载到对应的IK分词器版本，剩下的就是如何安装分词器。很简单就是对应的包解压到ElasticSearch的安装路径下plugins 文件夹下。

ElasticSearch肯定要和我们常用的MySQL这些关系型数据库对比， ES是面向文档的，下面是一个对比 关系型数据库（例如MySQL） ElasticSearch 数据库（database） 索引（indicies） 表（tables） typies （慢慢会被弃用） 行（rows） 文档（documents） 字段（column） fields ES在后台每个索引划分成多个分片，每个分片可以在集群不同机器上迁移。（这个在header就可以看出来，一个ES就是一个集群

这里要注意elasticsearch和kibana是同一版本的，他们ELK是一起更新的（这里还要注意JDK和版本的问题，不同版本支持的JDK不同，我这边elasticsearch 8 是不支持JDK8的） 查看ELK版本对JDK的支持链接（要能上外网才能看） ELK支持JDK版本 和elasticsearch一样也是windows去找对应的批处理文件就可以点击运行。 同样的它的默认端口是5601，可以通过web端像测试elasticsearch一样。 配置文件实际我这边也就改个国际化i18n.locale就

这里首先先安装ELK三剑客(ElasticSearch LogStash Kibana)里面的ElasticSearch在widnows上的安装，如果官网下载慢或打不开的的话，可以尝试搜一下国内的镜像或者网盘什么的。 1 下载解压安装包 2 熟悉目录 ...

elasticsearch用于文本搜索的函数库Lucene，ElasticSearch是基于此做的封装和增强。 ElasticSearch,简称es，es是一个开源的高拓展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实施的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。es也使用java开发并使用Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。 （REST API 也称为 RESTful A

最近Elastic大家讨论的比较多，我也来凑凑热闹。看见过一个同事用Elastic的kinbana将数据进行可视化，感觉挺有意思的。当然读完文章会发现Elastic不止于此，搜索，日志搜索，数据可视化，甚至还有性能分析，所以还是蛮有搞头的。 学习的第一步肯定是安装，分两部分一部分是本地电脑windows跑起来（奈何现在没有mbp），另一部分是服务器Linux环境跑起来。 windows安装 准备阶...