EelasticSearch的介绍和基于docker安装

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原创 2024-04-22 08:52:33 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Easy-es太绝了，妈妈再也不用担心es太难用了这就是Easy-es的基础使用了，先作为Easy-es使用的第一篇，后续会针对原理，以及不同的分词器、数据同步等做一个讲解，需要对你有所帮助。如果需要源码，可以关注一下公众号，回复项目源码即可。阅读详情

1.概述

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 构建的开源分布式搜索引擎和分析引擎。它专为云计算环境设计，提供了一个分布式的、高可用的实时分析和搜索平台。Elasticsearch 可以处理大量数据，并且具备横向扩展能力，能够通过增加更多的硬件资源来应对数据和查询量的增长。

Elasticsearch 的核心特点包括：

全文搜索：支持对各种类型的数据（包括结构化、半结构化和非结构化文本数据）进行快速高效的全文本搜索。
分布式：数据在集群中的多个节点间分布和复制，确保高可用性和容错性，同时也支持水平扩展，以应对更大的数据量和更高的并发访问。
实时性：数据一旦写入 Elasticsearch，几乎可以立即被搜索到，提供近乎实时的搜索体验。
分析能力：内置丰富的数据分析工具，包括聚合分析（Aggregations）和其他统计功能，便于用户对数据进行深入挖掘和洞察。
多租户：支持索引级别的隔离，每个索引可以配置分片数量和副本数量，以满足不同业务场景的需求。
RESTful API：通过 HTTP/HTTPS 协议提供 JSON 格式的 REST API 接口，易于与其他系统集成，支持多种开发语言调用。
灵活的文档模型：无需预定义严格的表结构，而是采用动态 schema 或映射，可以根据文档内容自动识别数据类型和结构。

Elasticsearch 被广泛应用在日志分析、监测数据、企业搜索、电子商务搜索、实时分析等多个领域，并常与 Logstash（日志收集和处理工具）、Kibana（数据可视化平台）共同构成 Elastic Stack（原 ELK Stack），形成一套完整的日志管理和数据分析解决方案。

2.什么场景会用到Elasticsearch

全文搜索：

电商搜索：快速查找商品信息，支持模糊匹配、关键词高亮显示、过滤、排序等功能。
站内搜索：网站内部的页面、文章、博客等内容的搜索，提供类似Google的搜索体验。
文档管理系统：企业级文档搜索，如办公文档、合同、法律文件等的高效检索。
论坛和社交媒体：用户发表的内容搜索，如帖子、评论、话题等。

日志分析与监控：

服务器日志：收集、索引和分析服务器产生的各类日志，用于故障排查、性能优化、安全审计等。
应用日志：跟踪应用程序的行为，帮助开发人员迅速定位错误、诊断问题。
运维监控：收集系统指标、网络流量数据，实时或历史数据分析，可视化展示系统状态和趋势。

数据分析：

业务分析：实时或批量分析业务数据，生成报表，进行趋势分析、关联分析等。
时序数据分析：存储和分析时间序列数据，例如设备传感器数据、用户行为数据等。

NoSQL JSON文档数据库：

作为JSON文档数据库使用，存储和检索半结构化数据，支持地理位置查询和混合查询。

搜索推荐：

实现个性化搜索和推荐功能，根据用户的搜索历史和行为模式，智能推荐相关内容。

地理信息系统：

存储和查询带有地理位置信息的数据，构建地图应用、位置服务等相关功能。

大规模监控系统：

结合Logstash和Kibana，搭建ELK Stack，进行大规模分布式环境下的日志集中管理、实时分析和可视化展示。

总之，Elasticsearch 适合那些需要对大量数据进行快速检索、实时分析和可视化展现的应用场景，特别是在处理非结构化或半结构化数据方面表现尤为出色。随着功能的不断丰富和完善，Elasticsearch 已经成为现代数据驱动型企业不可或缺的基础架构组件之一。

EelasticSearch安装

1.Docker安装

docker run -d --name es7 -e ES_JAVA_POTS="-Xms256m -Xmx256m" -e "discovery.type=single-node" -v /opt/es7/data/:/usr/share/elasticsearch/data -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:7.14.0

2.客户端UI工具，Edge浏览器扩展

3.分词器安装

3.1为什么要安装分词器？

在 Elasticsearch 的 IK Analyzer 中，ik_smart和 ik_max_word 是IK 分词器针对中文分词提供的两种策略，但分词效果和粒度不同：

ik_smart：这种模式更侧重于保持语义完整性，尽量进行较少的、更有意义的拆分，减少无意义的子词组合，提高搜索准确率，降低误报率。

示例：“中华人民共和国人民大会堂” 分词结果（ik_smart）可能只有：“中华人民共和国”、“人民大会堂”等较完整、更具实际意义的词语组合。

ik_max_word：此模式致力于最大化地拆分文本，即尽可能多地生成可能的词语组合，包括单字、双字直至整个短语。它的特点是尽力穷举所有可能的词汇，提高召回率，但在某些情况下可能会造成噪声较多。

示例：“中华人民共和国人民大会堂” 分词结果（ik_max_word）可能包括：中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、共和国、大会堂、大会、会堂等。

简单来说，ik_max_word 更倾向于全面细致的分词，而 ik_smart 则偏向于精简和精准的分词。在实际应用场景中，选择哪种模式取决于项目的具体需求，如是否需要扩大搜索覆盖面还是提高搜索准确性。

3.2安装

参考网址：https://blog.51cto.com/u_15116285/6100979

官方插件下载地址：

Releases · infinilabs/analysis-ik · GitHub

#第一步 copy 插件到容器

docker cp /opt/es7/elasticsearch-analysis-ik-7.14.0.zip 容器id:/usr/share/elasticsearch

#第二步进入你的容器

docker exec -it 容器id /bin/bash

#第三步执行如下命令，安装插件，中间会提示 Y or N，直接写 Y ，回车即可

elasticsearch-plugin install file:\/usr/share/elasticsearch/elasticsearch-analysis-ik-7.14.0.zip #第四步退出容器exit

#第五步重启容器docker restart 容器ID

4.使用客户端查看

post _analyze                                           post _analyze

{                                                                        {

"analyzer": "ik_smart",                                        "analyzer": "ik_max_word",

"text": "大学生自习室视频爆火鼻祖"   "text": "大学生自习室视频爆火鼻祖"

}                                                                        }