Elasticsearch
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Elasticsearch

什么是Elasticsearch

​ Elasticsearch是一个开源的分布式RESTful搜索和分析引擎，它专注于处理和存储大量数据，以便快速、准确地进行搜索、分析和可视化,

​ Elasticsearch 是一个近乎实时的搜索平台。这意味着从对文档建立索引到可搜索之间存在轻微的延迟（通常为一秒）。

特点

三大特点

  1. 具备很好的横向扩展能力，天然带着数据库的分片技术，如果你使用数据库还要分库分表，在Elasticsearch中不需，自带分片技术

  2. 极限的性能，能够在毫秒级来返回你所搜索的结果，Elasticsearch技术特点相关，因为Elasticsearch基于倒排索引，通过索引来提升查询的效率

  3. 相关性：

  4. 全文搜索： Elasticsearch以全文搜索为核心功能，允许你轻松地在大规模文本数据中查找关键字、短语和复杂查询

  5. 分布式架构： 它被设计为分布式系统，能够轻松处理大规模数据，自动分布到多个节点，以提高性能和可伸缩性。

  6. 实时数据：Elasticsearch支持实时索引，允许不断的将数据添加到索引中，以便立即进行搜索和分析。

  7. 多数据类型：除了文本数据，它还可以用于结构化和半结构化数据，包括日志、时间序列数据、地理空间数据等。

  8. 强大的语言查询： Elasticsearch使用JSON格式的查询语言，允许你创建高度定制化的查询，包括范围查询、模糊搜索、过滤、聚合等。

  9. 实时分析和可视化：*通过与工具如Kibana集成，你可以实时分析数据并创建仪表板、可视化数据趋势。

  10. 用途广： Elasticsearch被广泛应用于各种领域，包括搜索引擎、日志和事件数据分析、安全信息与事件管理、电子商务产品搜索等。

学习步骤

安装Elasticsearch和kibanna

  1. 如果使用Docker Desktop，请确保分配至少4GB的内存。您可以在Docker Desktop的设置>资源中调整内存使用情况。

  2. 使用docker-compose

    version: "3.0"
services:
  es-elasticsearch:
    container_name: es-elasticsearch
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.0.1
    environment:
      - cluster.name＝docker-cluster
      - xpack.security.enabled=false
      - "discovery.type=single-node"
    networks:
      - es-net
    ports:
      - 9200:9200
  kb-kibana:
    container_name: kb-kibana
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.0.1
    environment:
      - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es-elasticsearch:9200
      - I18N_LOCALE＝zh-CN
    networks:
      - es-net
    depends_on:
      - es-elasticsearch
    ports:
      - 5601:5601
networks:
  es-net:
    driver: bridge

  3. 安装完成在浏览器输入网址http://localhost:5601/

    image-20230921093636058

  4. 设置中文，打开/usr/share/kibana/config/kibana.yml在里面添加以下代码

    i18n.locale: "zh-CN

CRUD

  1. 查询数据

    • 获取版本信息

      GET /

  2. 添加数据

    数据是以文档的形式存储，但是文档的内容是以json对象的，这些文档可以存储在索引中

    • ccsh：索引名称
    • _doc:什么类型
    • 1:唯一标识
    POST ccsh/_doc/1
{
  "user":"GB",
  "uid":1,
  "city":"Beijing",
  "province":"Beijing",
  "country":"china"
}

  3. 修改数据

    • 根据内容全部替换

      
PUT ccsh/_doc/1
{
  "user":"GB",
  "uid":1,
  "city":"北京",
  "province":"北京",
  "country":"中国"
}

    • 更具字段修改该数据_update_by_query

      POST ccsh/_update_by_query
{
  "script": {
    "source": "ctx._source.city = params.city; ctx._source.province = params.province; ctx._source.country = params.country;",
    "lang": "painless",
    "params": {
      "city": "上海",
      "province": "上海",
      "country": "中国"
    }
  },
  "query": {
    "match": {
      "user": "GB"
    }
  }
}

  4. 删除数据

    • 删除整个索引

      DELETE ccsh

    • 删除索引中的某个文档

      DELETE aa/_doc/2
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