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搜索引擎:官方文档 es可视化
ELK

1、docker安装elasticsearch

docker安装参考

启动

  1. docker run --name elasticsearch -p 8434:9200 -p 8435:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -d elasticsearch:7.11.1

启动页面 http://8.142.76.223:8434/
image.png

内存不足 导致启动失败

[root@~]# dd if=/dev/zero of=swapfile bs=1024 count=500000
[root@~]# mkswap swapfile
[root@~]# swapon swapfile 报错改为0600权限 不用管
可以使用free命令查看swap空间大小是否发生变化；
命令#free -h
image.png

2、docker安装kibana

拉取镜像
docker pull kibana:7.11.1
启动镜像
docker run —name kibana —link=elasticsearch:elasticsearch -p 8432:5601 -d kibana:7.11.1

打开浏览器输入http://ip:8436就可以打开kibana的界面了。
image.png

3、命令

3.1、查看所有索引

http://localhost:9200/_cat/indices?v
或者 kibana查看
image.png

3.2、创建索引

代表我们需要创建一个名为 test 的索引，pretty 参数则是要求它返回一个漂亮的 json 结果
PUT /test?pretty
image.png

3.3、查看集群的状态

/_cat/health?v

  • Green： 即最佳状态
  • Yellow： 即数据和集群可用，但是集群的备份有的是坏的
  • Red： 即数据和集群都不可用

3.4、查看节点信息

/_cat/nodes?v

3.5、删除索引

DELETE /test?pretty（test 即索引的名称，pretty 参数则是要求它返回一个漂亮的 json 结果）

3.6、新增文档并建立索引

  1. //index指索引名、type指索引的类型、id是这条数据的id
  2. PUT /index/type/id
  3. {
  4.   "json数据"
  5. }
  6. 咱们举个具体的例子
  7. PUT /test/user/19960911
  8. {
  9.   "id": 19960911,
  10.   "userId": "00001",
  11.   "userName": "liziye"
  12. }

3.7、查询指定文档

GET /test/user/19960911 （查询我们刚刚添加的那个文档）
可以用postman 测试

3.8、修改某个文档（全部修改）

  1. //全部修改就是直接替换这个文档，必须带上所有的字段，才能对文档进行修改
  2. PUT /test/user/19960911
  3. {
  4.   "id": 19960911,
  5.   "userId": "00002",
  6.   "userName": "liziye"
  7. }

3.9、修改某个文档（部分修改）

  1. POST /test/user/19960911/_update
  2. {
  3.     "doc":{
  4.         "userId":"00003"
  5.     }
  6. }

3.10、查询全部文档

GET /test/user/_search

在返回的结果中包含了几个属性，我们这里对其简单解释一下：

  • took：耗费了几毫秒
  • timed_out：是否超时，这里是没有
  • _shards：数据拆成了5个分片
  • hits.total：查询结果的数量
  • hits.max_score：score的含义就是文档在本次搜索中的相关度分数，越相关，就越匹配，分数也就越高
  • hits.hits：匹配搜索的文档的详细数据

3.11、分页查询全部文档

  1. GET /test/user/_search
  2. {
  3.   "query": { "match_all": {} },
  4.   "from": 1,
  5.   "size": 3
  6. }

3.12、删除文档

DELETE /test/user/19960911

4、postman测试

参考

查询操作

4.1、查看所有索引

GET：http://8.142.76.223:8434/_cat/indices?v
image.png

4.2、新增索引

PUT :http://8.142.76.223:8434/xxk?pretty
image.png

4.3、删除索引

DELETE /xxk?pretty（xxk 即索引的名称，pretty 参数则是要求它返回一个漂亮的 json 结果）

image.png

4.4、新增缩索引、文档

4.4.1、PUT方式保存数据

  1. PUT  8.142.76.223:8434/customer/extermal/1
  2.  customer:索引   extermal:文档类型   1:id
  3.  请求体
  4. {
  5.     "name":"张三"
  6. }

image.png
4.4.2、POST方式保存数据

  1. POST  8.142.76.223:8434/customer/extermal
  2.  customer:索引   extermal:文档类型   
  3.  请求体
  4. {
  5.     "name":"张三"
  6. }

id是自动生成唯一id

4.5、查看所有文档

GET :8.142.76.223:8434/customer/extermal/_search
image.png

4.6、查询指定文档

GET ：8.142.76.223:8434/customer/extermal/1
image.png

4.7、更新指定文档

4.7.1、post方式修改：带_update

  1. POST 8.142.76.223:8434/customer/extermal/1/_update
  2. 请求体
  3. {
  4.     "doc":{
  5.         "name":"李四"
  6.     }
  7. }

image.png

4.7.2、post方式修改：不带_update

  1. POST 8.142.76.223:8434/customer/extermal/1
  2. 请求体
  3. {
  4.     "name":"李四"
  5. }

4.8、删除索引、文档

  1. --ElasticSearch中未提供删除类型(表)的操作，只有删除索引或者文档
  2. DELETE customer/external/1
  3. DELETE customer

image.png

4.9、批量操作

/_bulk

5、java结合es操作

参考
复杂查询狂神
版本要保持一致

  1.         <dependency>
  2.             <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
  3.             <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
  4.             <version>7.11.1</version>
  5.         </dependency>
  6.         <dependency>
  7.             <groupId>org.elasticsearch</groupId>
  8.             <artifactId>elasticsearch</artifactId>
  9.             <version>7.11.1</version>
  10.         </dependency>