分布式搜索引擎ElasticSearch

下表是Elasticsearch與MySQL數據庫邏輯結構概念的對比
Elasticsearch             關系型數據庫Mysql
索引(index)               數據庫(databases)
類型(type)                 表(table)
文檔(document)         行(row)

下載ElasticSearch 5.6.8版本
https://www.elastic.co/downloads/past-releases/elasticsearch-5-6-8
無需安裝，解壓安裝包后即可使用
在命令提示符下，進入ElasticSearch安裝目錄下的bin目錄,執行命令,即可啟用

elasticsearch

9200,9300端口啟動后，打開瀏覽器，在地址欄輸入http://127.0.0.1:9200/ 即可看到輸出結果

{
"name" : "uV2glMR",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "RdV7UTQZT1‐Jnka9dDPsFg",
"version" : {
"number" : "5.6.8",
"build_hash" : "688ecce",
"build_date" : "2018‐02‐16T16:46:30.010Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}

Postman調用RestAPI

####### 例如我們要創建一個叫articleindex的索引 ,就以put方式提交

http://127.0.0.1:9200/articleindex/

####### 新建文檔

以post方式提交 http://127.0.0.1:9200/articleindex/article
body:
{
"name" : "uV2glMR",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "RdV7UTQZT1‐Jnka9dDPsFg",
"version" : {
"number" : "5.6.8",
"build_hash" : "688ecce",
"build_date" : "2018‐02‐16T16:46:30.010Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
{
"title":"SpringBoot2.0",
"content":"發布啦"
}
返回結果如下：
{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": true
}

查詢全部文檔

####### 查詢某索引某類型的全部數據，以get方式請求

http://127.0.0.1:9200/articleindex/article/_search 返回結果如下：
{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": true
}
北京市昌平區建材城西路金燕龍辦公樓一層 電話：400-618-9090
2.2.4 修改文檔
以put形式提交以下地址：
{
"took": 5,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "AWPKrI4pFdLZnId5S_F7",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "SpringBoot2.0",
"content": "發布啦"
}
},
{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
"_score": 1,
"_source": {
"title": "elasticsearch入門",
"content": "零基礎入門"
}
}
]
}
}

修改文檔以put方式提交

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/AWPKrI4pFdLZnId5S_F7
body:
返回結果：
如果我們在地址中的ID不存在，則會創建新文檔
以put形式提交以下地址：
http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1
body:
返回信息：
{
"title":"SpringBoot2.0正式版",
"content":"發布了嗎"
}
{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
"_version": 2,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": false
}
{
"title":"十次方課程好給力",
"content":"知識點很多"
}
北京市昌平區建材城西路金燕龍辦公樓一層 電話：400-618-9090
再次查詢，看是否有新增的這條文檔
2.2.5 按ID查詢文檔
GET方式請求
http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1
2.2.6 基本匹配查詢
根據某列進行查詢 get方式提交下列地址：
http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:十次方課程
好給力
以上為按標題查詢，返回結果如下：
{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "1",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"created": true
}

按ID查詢文檔 GET方式請求

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

基本匹配查詢根據某列進行查詢 get方式提交下列地址：

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:十次方課程
好給力
按標題查詢結果如下
{
"took": 10,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 2.0649285,
"hits": [
{
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "1",
"_score": 2.0649285,
"_source": {
"title": "十次方課程好給力",
"content": "知識點很多"
}
}
]
}
}

模糊查詢我們可以用*代表任意字符

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:*s*

刪除文檔根據ID刪除文檔,刪除ID為1的文檔 DELETE方式提交

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1
返回結果如下：
{
"found": true,
"_index": "articleindex",
"_type": "article",
"_id": "1",
"_version": 2,
"result": "deleted",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
}
}

Head插件的安裝與使用

通過rest請求的方式使用Elasticsearch，未免太過麻煩，而且也不夠人性化。我
們一般都會使用圖形化界面來實現Elasticsearch的日常管理，最常用的就是Head插件

步驟1：
下載head插件：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
配套資料中已提供。 elasticsearch-head-master.zip
步驟2：
解壓到任意目錄，但是要和elasticsearch的安裝目錄區別開。
步驟3：
安裝node js ,安裝cnpm
npm install ‐g cnpm ‐‐registry=https://registry.npm.taobao.org   //如安裝過，跳過
步驟4：
將grunt安裝為全局命令 。Grunt是基于Node.js的項目構建工具。它可以自動運行你所
設定的任務
步驟5：安裝依賴
cnpm install
步驟6：
進入head目錄啟動head，在命令提示符下輸入命令
步驟7：
打開瀏覽器，輸入 http://localhost:9100
步驟8：
點擊連接按鈕沒有任何相應，按F12發現有如下錯誤
No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource
這個錯誤是由于elasticsearch默認不允許跨域調用，而elasticsearch-head是屬于前端工
程，所以報錯。
我們這時需要修改elasticsearch的配置，讓其允許跨域訪問。
修改elasticsearch配置文件：elasticsearch.yml，增加以下兩句命令：
此步為允許elasticsearch跨越訪問 點擊連接即可看到相關信息
npm install ‐g grunt‐cli
grunt server
http.cors.enabled: true
http.cors.allow‐origin: "*"
此步為允許elasticsearch跨越訪問 點擊連接即可看到相關信息

Head插件操作

新建索引

選擇“索引”選項卡，點擊“新建索引”按鈕,輸入索引名稱點擊OK

新建或修改文檔

在復合查詢中提交地址，輸入內容，提交方式為PUT,點擊數據瀏覽 ,點擊要查詢的索引名稱，右側窗格中顯示文檔信息
點擊文檔信息：
修改數據后重新提交請求 , 此時因為ID已經存在，所以執行的是修改操作。
重新查詢此記錄，發現版本為2 。也就是說每次修改后版本都會增加1.

刪除文檔

DELETE方式提交，帶上ID號

IK分詞器

我們在瀏覽器地址欄輸入http://127.0.0.1:9200/_analyze?
analyzer=chinese&pretty=true&text=我是程序員，瀏覽器顯示效果如下

{
"tokens" : [
{
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 0
},
{
"token" : "是",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 1
},
{
"token" : "程",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 3,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 2
},
{
"token" : "序",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 4,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 3
},
{
"token" : "員",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 5,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 4
}
]
}

默認的中文分詞是將每個字看成一個詞，這顯然是不符合要求的，所以我們需要安裝中
文分詞器來解決這個問題。

IK分詞器安裝

下載地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 下載5.6.8版
本課程配套資源也提供了: 資源\配套軟件\elasticsearch\elasticsearch-analysis-ik-
5.6.8.zip
（1）先將其解壓，將解壓后的elasticsearch文件夾重命名文件夾為ik
（2）將ik文件夾拷貝到elasticsearch/plugins 目錄下。
（3）重新啟動，即可加載IK分詞器

IK分詞器測試

IK提供了兩個分詞算法ik_smart 和 ik_max_word
其中 ik_smart 為最少切分，ik_max_word為最細粒度劃分
（1）最小切分：在瀏覽器地址欄輸入地址
http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是程序員

{
"tokens" : [
{
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 0
},
{
"token" : "是",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 1
},
{
"token" : "程序員",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
}
]
}

（2）最細切分：在瀏覽器地址欄輸入地址
http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序
員

{
"tokens" : [
{
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 0
},
{
"token" : "是",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 1
},
{
"token" : "程序員",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
},
{
"token" : "程序",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 3
},
{
"token" : "員",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 4
}
]
}

默認的分詞并沒有識別“傳智播客”是一個詞。如果我們想讓系統識別“傳智播客”是一個

詞，需要編輯自定義詞庫。

步驟：
（1）進入elasticsearch/plugins/ik/config目錄
（2）新建一個my.dic文件，編輯內容：
法師打發時光
修改IKAnalyzer.cfg.xml（在ik/config目錄下）

<properties>
<comment>IK Analyzer 擴展配置</comment>
<!‐‐用戶可以在這里配置自己的擴展字典 ‐‐>
<entry key="ext_dict">my.dic</entry>
<!‐‐用戶可以在這里配置自己的擴展停止詞字典‐‐>
<entry key="ext_stopwords"></entry>
</properties>

重新啟動elasticsearch,通過瀏覽器測試分詞效果

{
"tokens" : [
{
"token" : "傳智播客",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 0
}
]
}

示列：搜索微服務開發

1，導入pom.xml依賴

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring‐data‐elasticsearch</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.tensquare</groupId>
<artifactId>tensquare_common</artifactId>
<version>1.0‐SNAPSHOT</version>
</dependency>
</dependencies>

2,application.yml

server:
port: 9007
spring:
application:
name: tensquare‐search #指定服務名
data:
elasticsearch:
cluster‐nodes: 127.0.0.1:9300

創建實體類

/**
* 文章實體類
*/
@Document(indexName="tensquare",type="article")
public class Article implements Serializable{
@Id
private String id;//ID
@Field(index= true
,analyzer="ik_max_word",searchAnalyzer="ik_max_word")
private String title;//標題
@Field(index= true
,analyzer="ik_max_word",searchAnalyzer="ik_max_word")
private String content;//文章正文
private String state;//審核狀態
//getter and setter ......
}

controller

@RestController
@CrossOrigin
@RequestMapping("/article")
public class ArticleSearchController {
@Autowired
private ArticleSearchService articleSearchService;
@RequestMapping(method= RequestMethod.POST)
public Result save(@RequestBody Article article){
articleSearchService.save(article);
return new Result(true, StatusCode.OK, "操作成功");
}
}

ArticleSearchRepository新增方法定義 dao

/**
* 檢索
* @param
* @return
*/
public Page<Article> findByTitleOrContentLike(String title, String
content, Pageable pageable);

ArticleSearchService新增方法

public Page<Article> findByTitleLike(String keywords, int page, int size)
{
PageRequest pageRequest = PageRequest.of(page‐1, size);
return
articleSearchRepository.findByTitleOrContentLike(keywords,keywords,
pageRequest);
}

ArticleSearchController方法

@RequestMapping(value="/search/{keywords}/{page}/{size}",method=
RequestMethod.GET)
public Result findByTitleLike(@PathVariable String keywords,
@PathVariable int page, @PathVariable int size){
Page<Article> articlePage =
articleSearchService.findByTitleLike(keywords,page,size);
return new Result(true, StatusCode.OK, "查詢成功",
new PageResult<Article>(articlePage.getTotalElements(),
articlePage.getContent()));
}

elasticsearch與MySQL數據同步 Logstash

Logstash是一款輕量級的日志搜集處理框架，可以方便的把分散的、多樣化的日志搜集
起來，并進行自定義的處理，然后傳輸到指定的位置，比如某個服務器或者文件。
解壓，進入bin目錄
logstash ‐e 'input { stdin { 輸入什么} } output { stdout {輸出什么} }'
stdin，表示輸入流，指從鍵盤輸入
stdout，表示輸出流，指從顯示器輸出
命令行參數:
-e 執行
--config 或 -f 配置文件，后跟參數類型可以是一個字符串的配置或全路徑文件名或全路徑
路徑(如：/etc/logstash.d/，logstash會自動讀取/etc/logstash.d/目錄下所有*.conf 的文
本文件，然后在自己內存里拼接成一個完整的大配置文件再去執行)

MySQL數據導入Elasticsearch

（1）在logstash-5.6.8安裝目錄下創建文件夾mysqletc （名稱隨意）
（2）文件夾下創建mysql.conf （名稱隨意） ，內容如下：
（3）將mysql驅動包mysql-connector-java-5.1.46.jar拷貝至D:/logstash-
5.6.8/mysqletc/ 下 。D:/logstash-5.6.8是你的安裝目錄
（4）命令行下執行
logstash ‐f ../mysqletc/mysql.conf
觀察控制臺輸出，每間隔1分鐘就執行一次sql查詢。
再次刷新elasticsearch-head的數據顯示，看是否也更新了數據。

Elasticsearch Docker環境下安裝

（1）下載鏡像 docker pull elasticsearch:5.6.8
（2）創建容器

docker run ‐di ‐‐name=tensquare_elasticsearch ‐p 9200:9200 ‐p 9300:9300
elasticsearch:5.6.8

（3）瀏覽器輸入地址：http://192.168.184.134:9200/ 即可看到如下信息

{
"name" : "WmBn0H‐",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "2g‐VVbm9Rty7J4sksZNJEg",
"version" : {
"number" : "5.6.8",
"build_hash" : "688ecce",
"build_date" : "2018‐02‐16T16:46:30.010Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}

(4) 修改demo的application.yml

spring:
data:
elasticsearch:
cluster‐nodes: 192.168.184.135:930

(5)運行測試程序，發現會報如下錯誤這是因為elasticsearch從5版本以后默認不開啟遠程連接，需要修改配置文件

NoNodeAvailableException[None of the configured nodes are available:
[{#transport#‐1}{exvgJLR‐RlCNMJy‐hzKtnA}{192.168.184.135}
{192.168.184.135:9300}]
]
at
org.elasticsearch.client.transport.TransportClientNodesService.ensureNodes
AreAvailable(TransportClientNodesService.java:347)
at
org.elasticsearch.client.transport.TransportClientNodesService.execute(Tra
nsportClientNodesService.java:245)
at
org.elasticsearch.client.transport.TransportProxyClient.execute(TransportP
roxyClient.java:59)

(6) 進入容器 docker exec ‐it tensquare_elasticsearch /bin/bash
我們看到elasticsearch所在的目錄為/usr/share/elasticsearch ,進入config看到了
配置文件 elasticsearch.yml 無法使用 vi進行編輯
（7）拷貝配置文件到宿主機

首先退出容器(將容器中的文件拷貝出去修改)，然后執行命令：

docker cp
tensquare_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
/usr/share/elasticsearch.yml

（8）停止和刪除原來創建的容器

docker stop tensquare_elasticsearch
docker rm tensquare_elasticsearch

（9）重新執行創建容器命令

docker run ‐di ‐‐name=tensquare_elasticsearch ‐p 9200:9200 ‐p 9300:9300 ‐v
/usr/share/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch
.yml elasticsearch:5.6.8

（10）修改/usr/share/elasticsearch.yml 將 transport.host: 0.0.0.0 前的#去掉后保
存文件退出。其作用是允許任何ip地址訪問elasticsearch .開發測試階段可以這么做，生
產環境下指定具體的IP
（11）重啟啟動 docker restart tensquare_elasticsearch
重啟后發現重啟啟動失敗了，這時什么原因呢？這與我們剛才修改的配置有關，因為
elasticsearch在啟動的時候會進行一些檢查，比如最多打開的文件的個數以及虛擬內存
區域數量等等，如果你放開了此配置，意味著需要打開更多的文件以及虛擬內存，所以
我們還需要系統調優。
（12）系統調優修改/etc/security/limits.conf ，追加內容

* soft nofile 65536
* hard nofile 65536

nofile是單個進程允許打開的最大文件個數 soft nofile 是軟限制 hard nofile是硬限制
修改/etc/sysctl.conf，追加內容

vm.max_map_count=655360

限制一個進程可以擁有的VMA(虛擬內存區域)的數量
執行下面命令修改內核參數馬上生效

sysctl ‐p

（13）重新啟動虛擬機，再次啟動容器，發現已經可以啟動并遠程訪問

IK分詞器安裝

（1）快捷鍵alt+p進入sftp , 將ik文件夾上傳至宿主機
（2）在宿主機中將ik文件夾拷貝到容器內 /usr/share/elasticsearch/plugins 目錄下。

docker cp ik tensquare_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins/

（3）重新啟動，即可加載IK分詞器

docker restart tensquare_elasticsearch

HEAD插件安裝 (圖形化操作界面)

（1）修改/usr/share/elasticsearch.yml ,添加允許跨域配置

http.cors.enabled: true
http.cors.allow‐origin: "*"

（2）重新啟動elasticseach容器
（3）下載head鏡像
docker pull mobz/elasticsearch‐head:5
（4）創建head容器

docker run ‐di ‐‐name=myhead ‐p 9100:9100 docker pull mobz/elasticsearch‐
head:5

最后編輯于：2019.06.08 17:38:59

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正文我出身青樓，卻偏偏與公主長得像，于是被迫代替她去往敵國和親。傳聞我的和親對象是個殘疾皇子，可洞房花燭夜當晚...
茶點故事閱讀 48,621評論 2贊 380

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