ElasticSearch 入门

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松哥前段时间连载的 Spring Security 基本上告一段落了，接下来我会抽空将这个系列的教程整理成一个系列分发给大家。最近一段时间自己也稍微休息了一下，不写教程的日子虽然可以早早睡觉但是又会感到无聊，得找点事情做，感觉是时候开启一波新的旅程了～

2018 年国庆节期间 ElasticSearch 母公司上市，那个时候我就想写一个 es 教程，可惜后来烂尾了，这事在我心里老是一个疙瘩。最近刚好有一个时间空档，就想着能不能把这个系列给完结了。

不同于之前的教程，这次的教程我打算出一个视频版+图文混合版的。视频为主，图文为辅。视频我会上传到百度网盘，文末会有文章对应的视频下载链接。

ElasticSearch 目前也算是非常火了，站内搜索、日志分析都会用到它，而且还可以直接当成 NoSQL 数据库来使用。

接下来，我们就通过下面这个简单介绍，开启 es 之旅吧～

松哥针对本文内容录制了一个视频，如下：

视频下载链接：pan.baidu.com/s/1bIvtBv9OvTEXJUyZRtajgQ 提取码: pm94

1.Lucene

Lucene 是一个开源、免费、高性能、纯 Java 编写的全文检索引擎，可以算作是开源领域最好的全文检索工具包。

在实际开发中，Lucene 几乎适用于任何需要全文检索的场景，所以 Lucene 先后发展出好多语言版本，例如 C++、C#、Python 等。

早在 2005 年，Lucene 就升级为 Apache 顶级开源项目。它的作者是 Doug Cutting，有的人可能没听过这这个人，不过你肯定听过他的另一个大名鼎鼎的作品 Hadoop。

不过需要注意的是，Lucene 只是一个工具包，并非一个完整的搜索引擎，开发者可以基于 Lucene 来开发完整的搜索引擎。比较著名的有 Solr、ElasticSearch，不过在分布式和大数据环境下，ElasticSearch 更胜一筹。

Lucene 主要有如下特点：

• 简单
• 跨语言
• 强大的搜索引擎
• 索引速度快
• 索引文件兼容不同平台

2.ElasticSearch

ElasticSearch 是一个分布式、可扩展、近实时性的高性能搜索与数据分析引擎。ElasticSearch 基于 Java 编写，通过进一步封装 Lucene，将搜索的复杂性屏蔽起来，开发者只需要一套简单的 RESTful API 就可以操作全文检索。

ElasticSearch 在分布式环境下表现优异，这也是它比较受欢迎的原因之一。它支持 PB 级别的结构化或非结构化海量数据处理

整体上来说，ElasticSearch 有三大功能：

• 数据搜集
• 数据分析
• 数据存储

ElasticSearch 的主要特点：

1. 分布式文件存储。
2. 实时分析的分布式搜索引擎。
3. 高可拓展性。
4. 可插拔的插件支持。

3.安装

3.1 单节点安装

首先打开 Es 官网，找到 Elasticsearch：

• www.elastic.co/cn/elasticsearch/

然后点击下载按钮，选择合适的版本直接下载即可。

将下载的文件解压，解压后的目录含义如下：

目录	含义
modules	依赖模块目录
lib	第三方依赖库
logs	输出日志目录
plugins	插件目录
bin	可执行文件目录
config	配置文件目录
data	数据存储目录

启动方式：

进入到 bin 目录下，直接执行 ./elasticsearch 启动即可。

看到 started 表示启动成功。

默认监听的端口是 9200，所以浏览器直接输入 localhost:9200 可以查看节点信息。

节点的名字以及集群（默认是 elasticsearch）的名字，我们都可以自定义配置。

打开 config/elasticsearch.yml 文件，可以配置集群名称以及节点名称。配置方式如下：

cluster.name: javaboy-es
node.name: master

配置完成后，保存配置文件，并重启 es。重启成功后，刷新浏览器 localhost:9200 页面，就可以看到最新信息。

Es 支持矩阵：

• www.elastic.co/cn/support/matrix

3.2 HEAD 插件安装

Elasticsearch-head 插件，可以通过可视化的方式查看集群信息。

这里介绍两种安装思路。

3.2.1 浏览器插件安装

Chrome 直接在 App Store 搜索 Elasticsearch-head，点击安装即可。

公众号江南一点雨后台回复 Elasticsearch-head，可以下载离线安装包。

3.2.2 下载插件安装

四个步骤

• git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
• cd elasticsearch-head
• npm install
• npm run start

启动成功，页面如下：

注意，此时看不到集群数据。原因在于这里通过跨域的方式请求集群数据的，默认情况下，集群不支持跨域，所以这里就看不到集群数据。

解决办法如下，修改 es 的 config/elasticsearch.yml 配置文件，添加如下内容，使之支持跨域：

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

配置完成后，重启 es，此时 head 上就有数据了。

3.3 分布式安装

假设：

• 一主二从
• master 的端口是 9200，slave 端口分别是 9201 和 9202

首先修改 master 的 config/elasticsearch.yml 配置文件：

node.master: true
network.host: 127.0.0.1

配置完成后，重启 master。

将 es 的压缩包解压两份，分别命名为 slave01 和 slave02，代表两个从机。

分别对其进行配置。

slave01/config/elasticsearch.yml：

# 集群名称必须保持一致
cluster.name: javaboy-es
node.name: slave01
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9201
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"]

slave02/config/elasticsearch.yml：

# 集群名称必须保持一致
cluster.name: javaboy-es
node.name: slave02
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9202
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"]

然后分别启动 slave01 和 slave02。启动后，可以在 head 插件上查看集群信息。

3.4 Kibana 安装

Kibana 是一个 Elastic 公司推出的一个针对 es 的分析以及数据可视化平台，可以搜索、查看存放在 es 中的数据。

安装步骤如下：

1. 下载 Kibana：www.elastic.co/cn/downloads/kibana
2. 解压
3. 配置 es 的地址信息（可选，如果 es 是默认地址以及端口，可以不用配置，具体的配置文件是 config/kibana.yml）
4. 执行 ./bin/kibana 文件启动
5. localhost:5601

Kibana 安装好之后，首次打开时，可以选择初始化 es 提供的测试数据，也可以不使用。

4.ElasticSearch 核心概念介绍

4.1 ElasticSearch 十大核心概念

4.1.1 集群（Cluster）

一个或者多个安装了 es 节点的服务器组织在一起，就是集群，这些节点共同持有数据，共同提供搜索服务。

一个集群有一个名字，这个名字是集群的唯一标识，该名字成为 cluster name，默认的集群名称是 elasticsearch，具有相同名称的节点才会组成一个集群。

可以在 config/elasticsearch.yml 文件中配置集群名称：

cluster.name: javaboy-es

在集群中，节点的状态有三种：绿色、黄色、红色：

• 绿色：节点运行状态为健康状态。所有的主分片、副本分片都可以正常工作。
• 黄色：表示节点的运行状态为警告状态，所有的主分片目前都可以直接运行，但是至少有一个副本分片是不能正常工作的。
• 红色：表示集群无法正常工作。

4.1.2 节点（Node）

集群中的一个服务器就是一个节点，节点中会存储数据，同时参与集群的索引以及搜索功能。一个节点想要加入一个集群，只需要配置一下集群名称即可。默认情况下，如果我们启动了多个节点，多个节点还能够互相发现彼此，那么它们会自动组成一个集群，这是 es 默认提供的，但是这种方式并不可靠，有可能会发生脑裂现象。所以在实际使用中，建议一定手动配置一下集群信息。

4.1.3 索引（Index）

索引可以从两方面来理解：

名词

具有相似特征文档的集合。

动词

索引数据以及对数据进行索引操作。

4.1.4 类型（Type）

类型是索引上的逻辑分类或者分区。在 es6 之前，一个索引中可以有多个类型，从 es7 开始，一个索引中，只能有一个类型。在 es6.x 中，依然保持了兼容，依然支持单 index 多个 type 结构，但是已经不建议这么使用。

4.1.5 文档（Document）

一个可以被索引的数据单元。例如一个用户的文档、一个产品的文档等等。文档都是 JSON 格式的。

4.1.6 分片（Shards）

索引都是存储在节点上的，但是受限于节点的空间大小以及数据处理能力，单个节点的处理效果可能不理想，此时我们可以对索引进行分片。当我们创建一个索引的时候，就需要指定分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的索引。

默认情况下，一个索引会自动创建 1 个分片，并且为每一个分片创建一个副本。

4.1.7 副本（Replicas）

副本也就是备份，是对主分片的一个备份。

4.1.8 Settings

集群中对索引的定义信息，例如索引的分片数、副本数等等。

4.1.9 Mapping

Mapping 保存了定义索引字段的存储类型、分词方式、是否存储等信息。

4.1.10 Analyzer

字段分词方式的定义。

4.2 ElasticSearch Vs 关系型数据库

关系型数据库	ElasticSearch
数据库	索引
表	类型
行	文档
列	字段
表结构	映射（Mapping）
SQL	DSL(Domain Specific Language)
Select * from xxx	GET http://
update xxx set xx=xxx	PUT http://
Delete xxx	DELETE http://
索引	全文索引

这篇文章其实是松哥所录制的 Es 视频教程的笔记，笔记相对简陋一些，小伙伴们也可以参考视频，视频下载链接：pan.baidu.com/s/1bIvtBv9OvTEXJUyZRtajgQ 提取码: pm94