1、ElasticSearch介绍
1.1 ES的基础介绍
1.1.1 为什么有ES
对于全文检索,有很多的工具可以使用,如Apache Lucene,它是一个全文搜索引擎库,但是在使用Apache Lucene时,其复杂性远远超出了一个正常的程序员所具备的知识。为了能够解决这个问题,因此,基于Apache Lucene,使用Java语言编写出了ElasticSearch,其隐藏了Apache Lucene底层的复杂性,开发了一套简单的RESTful API。
1.1.2 基础概念
① Index索引
index在elasticsearch中有两个含义,一个是作为新增数据,一个是作为索引。
② Type类型
在一个index索引中,可以定义一个或多个类型。
③ Document文档
保存在某个索引下的某个类型的一条数据,这条数据是以JSON的格式进行存放。
上述的这三个概念,可以用MySQL进行类比:
ES概念 | MySQL概念 |
---|---|
index | database |
type | table |
document | 记录 |
1.1.3 对于MySQL可以进行查找,为什么还要使用ES
对于MySQL的查找,其底层可以使用equal进行全值查找或者是like进行模糊查找,而这个操作是比较慢的,它会逐一去判断每条数据是否匹配,如果匹配了才会作为查找的结果。而MySQL在插入数据的过程中,会按照顺序,一条数据一条数据的插入,哪怕有几条数据的某些部分值是差不多,也会按照顺序进行排放。
而对于ES而言,它底层会在插入时,会维护一个倒排索引表,在这个倒排索引表中,会有两个字段,一个字段是对应的词,一个字段是包含该词的所有记录。而这些词,在插入数据时,会对数据进行拆分,将其拆分为若干个词并记录进这个倒排索引表中。
举例:
如果我们现在要插入的数据如下:
1-红海行动
2-探索红海行动
3-红海特别行动
4-红海记录篇
5-特工红海特别探索
那么,ES会将每条记录进行拆分,如红海行动,可以将其拆分为红海
、行动
,也可以将其拆分为红
、海
、行
、动
四个词,然后将其存入倒排索引表中,这里我们使用第一种方式。
词 | 记录 |
---|---|
红海 | 1 |
行动 | 1 |
上述的表格是在插入第一条数据之后所形成的倒排索引表
接着我们插入第二条数据,会将其拆分为探索
、红海
、行动
三个词
于是此时的倒排索引表如下
词 | 记录 | |
---|---|---|
红海 | 1,2 | |
行动 | 1,2 | |
探索 | 2 |
后面的三条数据也是按照这样的操作逐一划分并存入倒排索引表中
词 | 记录 |
---|---|
红海 | 1,2,3,4,5 |
行动 | 1,2,3 |
探索 | 2,5 |
特别 | 3,5 |
记录篇 | 4 |
特工 | 5 |
这就是最终生成的倒排索引表,而假如我们要进行查找时,假设我们要查找 红海特别行动
那么,同样的,在查找时,也会将这个词拆分为多个词,拿着拆分出来的词去倒排索引表中去查找,在倒排索引表如果有某条数据的词等于拆分出来的一个或多个词,那么就将该词对应的记录纳入结果集中。
此时将 红海特别行动拆分为三个词,红海
、特别
、行动
。
于是乎,就去查找红海
,发现有该词,且记录为1,2,3,4,5
,于是这5条记录就作为结果,接着去查找特别
,发现也有,记录为3,5
,此时发现结果集中有这些于是不重复添加,同样的对于行动
也是,因此,最终找到的结果集为1,2,3,4,5
。然后将这些数据进行显示。
1.2 ES的安装以及配置启动
1.2.1 ES的安装
docker pull elasticsearch:7.4.2
1.2.2 ES的配置及启动
创建出两个文件用于挂载ES内部的文件内容
mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data
创建出对应的配置文件,并在配置文件中添加信息
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
镜像的运行以及相应文件的挂载
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx128m" \
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2
修改对应的文件让所有人都可以访问ES
chmod -R 777 /mydata/elasticsearch
启动ES
docker start elas
可以设置开启虚拟机时默认启动ES
docker update elasticsearch --restart=always
最终在浏览器中输入对应的虚拟机地址以及端口号,如192.168.78.10:9200即可获取如下的界面,这样子就说明ES已经安装成功
{
"name" : "72ed6c8d6e0b",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "_q-EIRuaQbOvJIfFkgbcfg",
"version" : {
"number" : "7.4.2",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "docker",
"build_hash" : "2f90bbf7b93631e52bafb59b3b049cb44ec25e96",
"build_date" : "2019-10-28T20:40:44.881551Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.2.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
2、Kibana介绍
2.1 Kibana介绍
kibana是一个可视化界面,可以用于查看ES中的数据
kibana和ES的关系类似于Mysql和Sqlyog的关系,一个用于保存数据,一个用于使用图形化的界面查看当前保存的所有数据内容
2.2 Kibana的安装
kibana的版本要与ES对应,如,这里我们使用的ES版本是7.4.2,那么我们的Kibana的版本也要7.4.2才可以。
docker pull kibana:7.4.2
接着启动我们的kibana
docker run --name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://ip:9200 \
-p 5601:5601 \
-d kibana:7.4.2
注意,前面的http://ip需要填写自己虚拟机的ip地址
我们可以在本地主机中测试一下当前是否安装成功,在浏览器中输入ip:5601,如果能弹出如下的界面即说明已经成功安装了
2.3 Kibana的相关操作
2.3.1 查询节点的状态_cat
① 查看所有节点的状态
127.0.0.1 55 99 9 0.58 0.38 0.30 dilm * 72ed6c8d6e0b
② 查询ES的健康状态
1687004907 12:28:27 elasticsearch green 1 1 4 4 0 0 1 0 - 80.0%
③ 查看主节点的状态
HzW2sAa0QTO9Vt1VZTuuFg 127.0.0.1 127.0.0.1 72ed6c8d6e0b
④ 查看所有索引的状态
http://{ip}:9200/_cat/`indices`
green open .kibana_task_manager_1 1X5FwZ7zT1ODNuOo7c96tg 1 0 2 0 38.2kb 38.2kb
green open .apm-agent-configuration PUnTh1VuQSKEQ3h37K4XOA 1 0 0 0 283b 283b
green open .kibana_1 yoL51QcrQO-xtZ51WqsOfA 1 0 7 0 25.2kb 25.2kb
2.3.2 新增文档
下面的操作使用postman软件进行模拟,后续再转为kibana自带的
① put请求
第一次发送put请求时http:192.168.78.10/customer/external/1
附上的json数据为
{
"name": "John Doe"
}
返回的数据如下
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
}
接着我们再发送一次当前请求
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 2,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 1,
"_primary_term": 1
}
可以发现,对于_id而言,其值没有发生变化,这个id是唯一标识这条数据的。
而我们可以观察_version和result两个字段的值,第一次的时候是1和created,第二次的时候就变成了2和updated。说明_version字段是动态更新的,每次修改该条数据的值都会变动一次,而如果本身有这条数据,那么就会是修改的状态,如果本身没有这条数据,那么就会是新增的状态。
② post请求
第一次发送post请求时http:192.168.78.10/customer/external
附上的json数据为
{
"name": "John Doe"
}
返回的数据如下:
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "VrVZyYgBfKt3Fbn5XnLP",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 2,
"_primary_term": 1
}
而我们再次发送同样的请求时
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "V7VayYgBfKt3Fbn5WHLl",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 3,
"_primary_term": 1
}
可以发现,这两次返回的数据,从id上来看就不一样了。
2.3.3 查询文档
get请求用于查询文档,发送的请求路径与put的请求路径是一样的
返回的数据如下
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 2,
"_seq_no": 1,
"_primary_term": 1,
"found": true,
"_source": {
"name": "John Doe"
}
}
2.3.4 更新文档
① post带_update
http://{ip}:9200/customer/external/1/_update
请求体所携带的数据为:
{
"doc": {
"name": "John"
}
}
返回的数据为:
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 3,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 4,
"_primary_term": 1
}
第二次发送同样请求且请求体中携带相同数据的时候,返回的数据为:
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 5,
"result": "noop",
"_shards": {
"total": 0,
"successful": 0,
"failed": 0
},
"_seq_no": 6,
"_primary_term": 1
}
可以看到,对比上述两次操作,第一次操作的结果为updated,第二次操作的结果为noop,也就是说,当发送数据要去更新文档时,会先去检测所携带的数据是否相同,如果相同的话,则不操作既noop,如果不同的话才会去进行更新操作即updated。
② post不带_update
http://{ip}:9200/customer/external/1
请求体所携带的数据为:
{
"name": "John"
}
返回的数据为:
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 5,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 6,
"_primary_term": 1
}
这里的post即是前面新增文档时的post
③ put
这里同样也是
④ put和post请求的对比
Ⅰ、区别一:请求路径的不同
对于put和post请求的区别在于,put请求时需要携带当前是第几条数据,而post则不携带当前是第几条数据
如
put: http:192.168.78.10/customer/external/1
post: http:192.168.78.10/customer/external
Ⅱ、区别二:新建还是修改
put请求会先去判断当前所带参数的数据是否存在,如果存在,那么会进行修改操作,如果不存则新增该条数据
而post请求则是不管有没有都是新增操作
Ⅲ、区别三:新建数据的id
从前面的例子可以看到,如果是put请求的话,最终生成的数据id会是携带参数的值
而如果是post请求的话,最终生成的数据id会是一个随机数
Ⅳ、更新范围
post请求是会将对应添加的数据进行修改
当前数据
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 13,
"_seq_no": 14,
"_primary_term": 1,
"found": true,
"_source": {
"name": "John",
"age": 20
}
}
post请求携带了_update参数时,此时携带的请求体的数据如下:
{
"doc": {
"age": 22
}
}
此时重新查询文档
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 13,
"_seq_no": 14,
"_primary_term": 1,
"found": true,
"_source": {
"name": "John",
"age": 22
}
}
如果是携带了_update请求参数,那么,只会修改请求参数中不同的值,对于请求参数中没有携带的字段的,是不进行操作的。
post请求不携带_update参数时,此时重新更新,请求体携带的数据如下:
{
"age": 20
}
此时重新查询文档
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 13,
"_seq_no": 14,
"_primary_term": 1,
"found": true,
"_source": {
"age": 20
}
}
可以发现,此时的name字段已经消失了,只有age这一个字段。
此时恢复数据,我们来测试一下put
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 13,
"_seq_no": 14,
"_primary_term": 1,
"found": true,
"_source": {
"name": "John",
"age": 22
}
}
put请求体携带的数据为:
{
"age": 20
}
此时重新查询,其结果为
{
"_index": "customer",
"_type": "external",
"_id": "1",
"_version": 18,
"_seq_no": 19,
"_primary_term": 1,
"found": true,
"_source": {
"age": 20
}
}
可以发现,此时的put与之前的post不带_update参数时是一样的。
所以,put和不带_update参数的post一样都是全量更新,其底层会先把这条数据删掉,然后重新添加一条新的数据。
而带了_update参数的post是增量更新,底层是会对请求体的参数中所携带的同名的字段的值进行修改,再添加原本数据中没有的字段。
2.3.5 删除文档
前面我们都是使用的postman软件用来执行的这些操作,接下来我们使用Kibana自带的工具来使用。
Kibana自带的工具如下图所示打开
点击后可以进入如下的界面:
整个界面分为两部分,左边为要执行的请求,右边为执行的结果。
每个请求都会有一个播放按钮,它会执行当前的请求,会以每个action
作为分割,不会去执行其他的action
① 删除单个文档
使用DELETE /customer/external/1
{
"_index" : "customer",
"_type" : "external",
"_id" : "1",
"_version" : 19,
"result" : "deleted",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 20,
"_primary_term" : 1
}
此时删除再次查询时返回的数据信息为:
{
"_index" : "customer",
"_type" : "external",
"_id" : "1",
"found" : false
}
可以发现,found字段的值为false,说明当前并没有找到id为1的文档。
② 删除整个索引
使用DELETE /customer
此时返回的数据为:
{
"acknowledged" : true
}
此时重新查找,会报如下的错误信息
{
"error" : {
"root_cause" : [
{
"type" : "index_not_found_exception",
"reason" : "no such index [customer]",
"resource.type" : "index_expression",
"resource.id" : "customer",
"index_uuid" : "_na_",
"index" : "customer"
}
],
"type" : "index_not_found_exception",
"reason" : "no such index [customer]",
"resource.type" : "index_expression",
"resource.id" : "customer",
"index_uuid" : "_na_",
"index" : "customer"
},
"status" : 404
}
此时的状态为404,说明未找到当前的索引
我们可以删除单条文档和整个索引,但是不能删除中间那个
2.3.6 批量Api
批量操作时,不同于mysql数据库中的某条执行出错全部回滚的操作,这里每一条操作的运行是独立的,彼此互不干扰,上一条数据的结果不会影响下一条数据的执行。
批量api可以进行的操作是:index
、create
、delete
、update
其中index和create
是添加操作,可以添加文档,需要在后面添加一些参数
delete
是删除操作,可以删除一个文档,不要求在后面添加
update
是修改操作,可以修改一个文档,要求在下一行中指定部分 doc、更新插入(upsert)、脚本及其选项。
其语法格式为:
{"action": {metadata}}
{requestbody }
{"action": {metadata}}
{requestbody }
其中的action就是对应于前面四种操作,metadata就是需要进行此操作的某个索引下的某个类型下的某个文档,都需要唯一标识。
而下面的requestbody就是我们要使用到的数据。
如前面我们使用的是Postman用来执行的一些操作中,我们在请求体中添加的数据,就是这里的requestbody。
下面使用两个案例来体验一下使用批量Api进行操作
① 批量添加数据
我们执行的语句为:
POST /customer/external/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name":"John Doe"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name":"Jane Doe"}
此时返回的数据为:
{
// 执行本次操作所花费的时间,单位是ms
"took" : 606,
// 有无出错,这里值为false,说明全部都成功了,如果有一个没成功则为true
"errors" : false,
// 每个操作所执行的结果
"items" : [
{
// 执行的是index操作
"index" : {
// 操作的索引名
"_index" : "customer",
// 操作的类型名
"_type" : "external",
// 操作的文档id
"_id" : "1",
// 该文档对应的版本号,默认值为1,每次对其进行修改时都会加1
"_version" : 1,
// 本次操作执行的结果是created表明为新建,如果是修改则为updated
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
// 并发控制字段,每次更新就会加1,用来做乐观锁
"_seq_no" : 0,
// 同上,主分片重新分配,如重启就会变化
"_primary_term" : 1,
// 当前执行的结果的状态码
"status" : 201
}
},
{
"index" : {
"_index" : "customer",
"_type" : "external",
"_id" : "2",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 1,
"_primary_term" : 1,
"status" : 201
}
}
]
}
② 批量执行不同的操作
此时的执行语句为:
POST /_bulk
{"delete": {"_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123"}}
{"create": {"_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123"}}
{"title": "My first blog post"}
{"index": {"_index": "website", "_type": "blog"}}
{"title": "My second blog post"}
{"update": {"_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123"}}
{"doc": {"title": "My updated blog post"}}
返回的数据信息为:
{
"took" : 3373,
"errors" : true,
"items" : [
{
"delete" : {
"_index" : "website",
"_type" : "blog",
"_id" : "123",
"_version" : 2,
"result" : "not_found",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 1,
"_primary_term" : 1,
"status" : 404
}
},
{
"create" : {
"_index" : "website",
"_type" : "blog",
"_id" : "123",
"status" : 409,
"error" : {
"type" : "version_conflict_engine_exception",
"reason" : "[123]: version conflict, document already exists (current version [4])",
"index_uuid" : "H_4_xzfKR4GnkIEcGXdovQ",
"shard" : "0",
"index" : "website"
}
}
},
{
"index" : {
"_index" : "website",
"_type" : "blog",
"_id" : "WbW2yYgBfKt3Fbn5W3Kx",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 5,
"_primary_term" : 1,
"status" : 201
}
},
{
"update" : {
"_index" : "website",
"_type" : "blog",
"_id" : "123",
"_version" : 4,
"result" : "noop",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"_seq_no" : 4,
"_primary_term" : 1,
"status" : 200
}
}
]
}
2.3.8 添加测试数据
测试数据:es测试数据.json · 坐看云起时/common_content – Gitee.com
将这些测试数据存进/bank/account/_bulk中
此时重新查看当前的所有索引
yellow open website H_4_xzfKR4GnkIEcGXdovQ 1 1 3 3 8.8kb 8.8kb
yellow open bank UPeWuTxBRv61vW_WGjoULg 1 1 1000 0 422.1kb 422.1kb
green open .kibana_task_manager_1 1X5FwZ7zT1ODNuOo7c96tg 1 0 2 0 38.2kb 38.2kb
green open .apm-agent-configuration PUnTh1VuQSKEQ3h37K4XOA 1 0 0 0 283b 283b
green open .kibana_1 yoL51QcrQO-xtZ51WqsOfA 1 0 8 0 28.6kb 28.6kb
yellow open customer PL1lo4qzQtGiT4Y4K4OdbA 1 1 2 0 3.5kb 3.5kb
学习谷粒商城时,学到了ElasticSearch技术,因此记录下学习过程中的一些笔记以及一些补充。将我做的笔记分享出来,希望能够帮助到其他人,如果有不足的地方也希望大家能指出,谢谢!!