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【ES三周年】基础的ElasticSearch的环境搭建和使用

基础
2023-03-07 09:11:54 时间

环境搭建

关于在docker上部署使用elasticSearch

$ docker search elasticSearch

拉取镜像
$ docker pull elasticsearch:7.5.1

运行
$ docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /d/elasticsearch/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -e ES_JAVA_POTS="-Xms128m -Xmx128m" -e "discovery.type=single-node" --name elastic_search elasticsearch:7.5.1

Elasticsearch 分web（9200）和tcp（9300）两种对外服务接口

$ docker search kibana

拉取镜像
$ docker pull kibana:7.5.1

运行
$ docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_URL=http://127.0.0.1:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.5.1

检查log日志发现无法连接 http://elasticsearch:9200

$ docker logs kibana

需要修改kibana的配置

交互式进入容器
$ docker exec -it kibana /bin/bash

$ vi /config/kibana.yml

#
# ** THIS IS AN AUTO-GENERATED FILE **
#

# Default Kibana configuration for docker target
server.name: kibana
server.host: "0"
elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch:9200" ]
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
查看docker给elasticsearch分配得网卡ip是多少
$ docker inspect 60956f10f2be
// 60956f10f2be 是 elasticsearch 的ip

"Networks": {
                "bridge": {
                    "IPAMConfig": null,
                    "Links": null,
                    "Aliases": null,
                    "NetworkID": "d06b8029214afd83ec5da9385cdaf8da074b87994fe5245cae0392e1aa90d5e0",
                    "EndpointID": "61fc664e8b6c69f8b91bef78e9452bd305d17cd4a9c78c1700359aad37bbd2ef",
                    "Gateway": "172.17.0.1",
                    "IPAddress": "172.17.0.2",
                    "IPPrefixLen": 16,
                    "IPv6Gateway": "",
                    "GlobalIPv6Address": "",
                    "GlobalIPv6PrefixLen": 0,
                    "MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
                    "DriverOpts": null
                }

修改http://elasticsearch:9200为 http://172.17.0.2:9200

重启kibana

$ docker restart kibana

访问：http://127.0.0.1:5601/

基础使用

结构化搜索

什么是结构化搜索？

结构化搜索（Structured search） 是指有关探询那些具有内在结构数据的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的：它们有精确的格式，我们可以对这些格式进行逻辑操作。比较常见的操作包括比较数字或时间的范围，或判定两个值的大小

文档地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/structured-search.html

新增

PUT /<index>/_doc/<_id>

POST /<index>/_doc/

PUT /<index>/_create/<_id>

POST /<index>/_create/<_id>

<index> （必需，字符串）目标索引的名称。默认情况下，如果索引不存在，则会自动创建。

<_id> （可选，字符串）文档的唯一标识符。如果您使用 PUT 请求，则为必需。省略在使用 POST 请求时自动生成 ID。

例子

创建索引
PUT people
{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "people"
}
删除索引
DELETE student
插入数据
PUT people/_doc/1
{
  "id":1,
  "name":"刘备",
  "age":"21"
}

PUT people/_doc/2
{
  "id":2,
  "name":"关羽",
  "age":"21"
}
获取指定数据
GET people/_doc/1
删除数据
DELETE /people/_doc/1
查询所有数据
GET /people/_search
修改数据数据
POST /people/_doc/1
{
  "id":1,
  "name":"刘备1",
  "age":"21"
}
按照条件模糊查询
GET /_search?pretty
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "刘备"
    }
  }
}

精确值查找

GET /people/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "name.keyword": {
        "value": "刘备"
      }
    }
  }
}

GET /people/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "name.keyword": [
        "刘备",
        "关羽"
      ]
    }
  }
}

term 和 terms 是 包含（contains） 操作，而非 等值（equals） （判断）

布尔过滤器

{
   "bool" : {
      "must" :     [],
      "should" :   [],
      "must_not" : [],
   }
}

关键字

解释

must

所有的语句都 必须（must） 匹配，与 AND 等价

should

至少有一个语句要匹配，与 OR 等价

must_not

所有的语句都 不能（must not） 匹配，与 NOT 等价

多条件过滤

GET /people/_search
{
  "query": {
    "bool": {
        "must": [
          { 
            "match": {
            "name": ""
            }
          }
        ],
        "should": [
          {
            "match": {
            "name": ""
            }
          }
        ],
        "must_not": [
          {
            "match": {
              "name": ""
            }
          }
        ]
    }
  }
}

关键字

功能

gt

> 大于（greater than）

lt

< 小于（less than）

gte

>= 大于或等于（greater than or equal to）

lte

<= 小于或等于（less than or equal to）

按照范围查询
GET /_search?pretty
{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 10,
        "lte": 55
      }
    }
  }
}

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