在网上已经有好多关于Elasticsearch的介绍，就不在翻来覆去讲一些基本概念，大家感兴趣的可以自己去找一些资料巩固下。这次只为了顾及众多首次接触Elasticsearch，案例都讲的很浅显，还有就是受个人能力所限，各位读者发现有错误之处，也可进行讨论和指出。

本篇文章主要讲的是在Linux下安装Elasticsearch7.4环境,并熟悉一下Elasticsearch的基本操作

1. Linux安装Elasticsearch7.4

题外话，这一章节仅仅作为开发学习来构建基础的环境，并未考虑elasticsearch的高可用性，仅说明一些基础知识，带大家有一个认识。当然既然是自我发挥，也就是一家之言，难免有遗漏地方，希望大家也就本着看看。

1.1. 下载&安装

1.1.1. 环境需求

• CentOs7

• 内存4G+：这个因环境而异

• JDK11+：由于 elasticsearch 运行需要JDK环境，我机器 JDK 版本是 11，如果 JDK 低于 9.0 会有一些问题，下图我也贴出来。

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: Option UseConcMarkSweepGC was deprecated in version 9.0 and will likely be removed in a future release.

1.1.2. 下载

官方 elasticsearch 下载，下载 elasticsearch，目前最新的稳定版本为 7.4.0 版本。

1.1.3. 安装

• 下载 elasticsearch，会得到一个文件 elasticsearch-X.X.X-linux-x86_64.tar.gz

• 创建个文件夹 elastic

• 再创建一个组，案例中我以 dev命名

• 再创建一个用户， elasticsearch不允许使用 root启动，创建一个新的用户 elastic，并为这个账户赋予相应的权限来启动 elasticsearch。

• 解压文件

• 将 elasticsearch-X.X.X-linux-x86_64.tar.gz 文件移入 elastic中

• 重新调整下权限 chown -R

[root@localhost download]$ pwd
/data/download/

[root@localhost download]$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz

[root@localhost download]$ cd ../app/

[root@localhost app]$ mkdir elastic

[root@localhost app]$ groupadd dev

[root@localhost app]$ useradd elastic -g dev

[root@localhost app]$ passwd elastic

[root@localhost app]$ chown -R elastic:dev elastic

[root@localhost app]$ su elastic

[elastic@localhost app]$ cd /elastic

[elastic@localhost elastic]$ cp ../../download/elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz .

[elastic@localhost elastic]$ tar -zxvf elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz

[elastic@localhost elastic]$ mv elasticsearch-7.4.0/ .

1.1.4. 修改配置文件

配置文件中有很多配置项，例如集群信息、端口等。

elasticsearch 本身为安全考虑，默认不允许外部访问，我们这里做演示，就需要将这个配置项修改掉，路径在 config/elasticsearch.yml

[elastic@localhost elastic]$ vi config/elasticsearch.yml

修改后的效果如下：

-- 激活节点1
node.name: node-1

-- 允许外部IP访问
network.host: 0.0.0.0

-- 把这个注释先放开并修改
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

1.1.5. 启动&验证结果

• 启动

[elastic@localhost elastic]$ ./bin/elasticsearch

• 验证结果

elasticsearch 默认端口是 9200 ，打开地址：http://192.168.147.128:9200/

注意，启动后可能会有两种错误导致启动失败。

从中可以看出主要是打开时数量不够以及虚拟内存不足。

[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65535]
[2]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

解决措施

• vi /etc/security/limits.conf

elastic hard nofile 65536
elastic soft nofile 65536

其中 elastic 为启动 elasticsearch的用户名。

• vi /etc/sysctl.conf

vm.max_map_count=655360

再执行 sysctl -p

1.1.6. 小结

从中我们看到， elasticsearch安装本身并不困难，比较简单，修改配置文件以及注意 JDK版本。

1.2. 可视化工具

elasticsearch 的可视化工具有很多，比如 elasticsearch-head、Dejavu、ElasticHD等。

此处选择 ElasticHD，比较适合学习以及演示，这是一个开源 elasticHD, Github下载地址

提供Windows和linux，但是这个版本有一个弊端，就是好久没更新，凑合着用呗。

1、unzip elasticHD_linux_amd64.zip

2、chmod -R 777 ElasticHD

3、./ElasticHD -p 0.0.0.0:9800

在浏览器中打开 http://192.168.244.128:9800/ 就可以看到。

1.3. 中文分词插件IK

elasticsearch 本身对中文支持不够好，所以需要中文的分词插件，目前主流的都用 IK。 以下这是 Google的中文词条。

IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开始，IK发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。在2012版本中，IK实现了简单的分词歧义排除算法，标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。

1.3.1. IK安装

安装地址，截止当前 IK 最新版本是 v7.4.0 ，但是我 elasticsearch 版本是 7.4所以下载与自己相对应的版本，否则分词插件将不能被识别。

• 下载

[root@localhost download]$ wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.0/elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip

• 安装插件

在 elasticsearch 安装目录下 找到 plugins 文件夹并创建一个名为 ik的目录，将下载的 elasticsearch-analysis-ik-7.10.0.zip 移入。

[elastic@localhost elastic]$ cd plugins

[elastic@localhost plugins]$ cd mkdir ik && cd ik

[elastic@localhost ik]$ cp ../../../download/elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip .

[elastic@localhost ik]$ unzip elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip

完成后，将 elasticsearch 重启，我们观察控制台

其中红线处就是 elasticsearch将分词器加载，说明我们安装成功。

[2020-12-15T01:19:51,151][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [centos8] loaded plugin [analysis-ik]

1.3.2. 分词器

上一章节我们演示对中文分词的安装，下来我们开始我们分词器验证之旅。

使用crul命令，输入下面的URL地址，验证分词器是否成功。

[elastic@localhost elastic]$ curl -X GET -H "Content-Type: application/json"  "http://localhost:9200/_analyze?pretty=true" -d'{"text":"中华五千年华夏"}';

也可以使用Postman

至此我们的中文分词器可以用啦。

1.3.3. ik_max_word和ik_smart

• ik_max_word: 将文本按最细粒度的组合来拆分，比如会将“中华五千年华夏”拆分为“五千年、五千、五千年华、华夏、千年华夏”，总之是可能的组合；

• ik_smart: 最粗粒度的拆分，比如会将“五千年华夏”拆分为“五千年、华夏”

当不添加分词类别，Elastic对于汉字默认使用standard只是将汉字拆分成一个个的汉字，而我们ik则更加的智能，下面通过几个案例来说明。

1.3.3.1. ik_smart分词

在JSON格式中添加analyzer节点内容为ik_smart

[elastic@localhost elastic]$ curl -X GET -H "Content-Type: application/json"  "http://localhost:9200/_analyze?pretty=true" -d'{"text":"中华五千年华夏","analyzer": "ik_smart"}';

1.3.3.2. ik_max_word分词

在JSON格式中添加analyzer节点内容为ik_max_word

[elastic@localhost elastic]$ curl -X GET -H "Content-Type: application/json"  "http://localhost:9200/_analyze?pretty=true" -d'{"text":"中华五千年华夏","analyzer": "ik_max_word"}';

1.3.4. 自定义分词

IK 很友好，为我们提供热更新 IK 分词，在配置文件 {ES_HOME}/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
    <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
    <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
    <entry key="ext_dict">custom/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.dic</entry>
     <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
    <entry key="ext_stopwords">custom/ext_stopword.dic</entry>
    <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
    <entry key="remote_ext_dict">location</entry>
    <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
    <entry key="remote_ext_stopwords">http://xxx.com/xxx.dic</entry>
</properties>

我们一般将需要自动更新的热词放在一个UTF8的txt文件里，再利用 nginx ，当 .txt 文件修改时，http server 会在客户端请求该文件时自动返回相应的 Last-Modified 和 ETag。可以另外做一个工具来从业务系统提取相关词汇，并更新这个 .txt 文件。

1.4. 索引

写到现在，终于到了索引（Index）这块啦，我们先弄清楚索引的基本概念以及索引到底是什么？

ElasticSearch 是文档型数据库，索引（Index）定义了文档的逻辑存储和字段类型，每个索引可以包含多个文档类型，文档类型是文档的集合，文档以索引定义的逻辑存储模型，比如，指定分片和副本的数量，配置刷新频率，分配分析器等，存储在索引中的海量文档分布式存储在ElasticSearch集群中。

ElasticSearch是基于Lucene框架的全文搜索引擎，将所有文档的信息写入到倒排索引（Inverted Index）的数据结构中，倒排索引建立的是索引中词和文档之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的。

1.4.1. 创建索引

由于在ElasticSearch 7.x之后就默认不在支持指定索引类型，所以在在elasticsearch7.x上执行：

{
    "settings" : {
        "index" : {
            "number_of_shards" : 3, 
            "number_of_replicas" : 2 
        }
    },  
    "mappings" : {
        "twitter":{
            ......
        }
    }

执行结果则会出错：Root mapping definition has unsupported parameters（刚开始接触就踩了这个坑，折煞劳资好久）。如果在6.x上执行，则会正常执行。

出现这个的原因是，elasticsearch7默认不在支持指定索引类型，默认索引类型是_doc，如果想改变，则配置include_type_name: true 即可(这个没有测试，官方文档说的，无论是否可行，建议不要这么做，因为elasticsearch8后就不在提供该字段)。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/removal-of-types.html

1.4.1.1. 官方例子说明

curl -X PUT "localhost:9200/twitter" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "settings" : {
        "index" : {
            "number_of_shards" : 3, 
            "number_of_replicas" : 2 
        }
    }
}
'

• -d指定了你的参数，这里将这些参数放到了 JSON 文件中

• settings设置内容含义

1.4.1.2. 自定义索引

• 使用 JSON 文件创建索引
  使用 -d‘@your jsonFile’指定你的 JSON 文件。下边我创建了一个索引名称为 product（可自己定义）的索引。

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT "http://localhost:9200/twitter?pretty=true"  -d'@prod.json'

• 参数形式创建索引

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT "http://localhost:9200/twitter?pretty=true"  -d'
{
    "settings" : {
        "index" : {
            "number_of_shards" : 3, 
            "number_of_replicas" : 2 
        }
    },  
    "mappings" : {
            "dynamic": false,
            "properties" : {
                "productid":{
                    "type" : "long"
                },  
                "name":{
                    "type":"text",
                    "index":true,
                    "analyzer":"ik_max_word"
                },  
                "short_name":{
                    "type":"text",
                    "index":true,
                    "analyzer":"ik_max_word"
                },  
                "desc":{
                    "type":"text",
                    "index":true,
                    "analyzer":"ik_max_word"
                }
            }
    }
}
'

1.4.2. 查看索引

1.4.2.1. 全部索引

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X GET "http://localhost:9200/_cat/indices?v"
health status index   uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   twitter scSSD1SfRCio4F77Hh8aqQ   3   2          0            0       690b           690b

1.4.2.2. 条件查询

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X GET "http://localhost:9200/twitter?pretty=true"
{
  "twitter" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "dynamic" : "false",
      "properties" : {
        "desc" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "ik_max_word"
        },
        "name" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "ik_max_word"
        },
        "productid" : {
          "type" : "long"
        },
        "short_name" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "ik_max_word"
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1571153735610",
        "number_of_shards" : "3",
        "number_of_replicas" : "2",
        "uuid" : "scSSD1SfRCio4F77Hh8aqQ",
        "version" : {
          "created" : "7040099"
        },
        "provided_name" : "twitter"
      }
    }
  }
}

1.4.3. 查看索引分词器

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X GET "http://localhost:9200/twitter/_analyze?pretty=true" -d'
{
  "field": "text",
  "text": "秦皇汉武."
}
'

1.4.4. 修改索引

1.4.5. 删除索引

[elastic@localhost elastic]$ curl -H"Content-Type: application/json"-XDELETE"http://localhost:9200/twitter?pretty=true"

1.5. 如何数据管理

1.5.1. 添加数据

• 这里演示PUT方式为twitter索引添加数据，并且指定id，应当注意此处的默认类型为<font color=red>_doc</font>，还有一种就是采用POST方式添加数据，并且自动生成主键，本文就不再演示，请自行查阅相关材料。

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT "http://localhost:9200/twitter/_doc/1?pretty=true" -d'
{
    "productid" : 1,
    "name" : "测试添加索引产品名称",
    "short_name" : "测试添加索引产品短标题",
    "desc" : "测试添加索引产品描述"
}
'

执行返回结果如图，则添加数据成功。

• 指定id为1，还可以加上参数op_type=create，这样在创建重复id时会报错导致创建失败，否则会更新该id的属性值。

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT "http://localhost:9200/twitter/_doc/1?op_type=create&pretty=true" -d'
{
    "productid" : 1,
    "name" : "测试添加索引产品名称",
    "short_name" : "测试添加索引产品短标题",
    "desc" : "测试添加索引产品描述"
}
'

1.5.2. 基础查询

1.5.2.1. 查询所有

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X GET "http://localhost:9200/twitter/_search?pretty=true"

1.5.2.2. 条件查询

条件查询会涉及到精确词查询、匹配查询、多条件查询、聚合查询四种，分别为"term"、"match"、"multi_match"、"multi_match"。

• 按找数据的名称作为条件查询匹配

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X GET "http://localhost:9200/twitter/_search?pretty=true" -d'
{
    "query" : {
        "match" : { 
            "name" : "产品" 
        }
    }
}
'

• 按找数据的标识作为条件查询匹配

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X GET "http://localhost:9200/twitter/_search?pretty=true" -d'
{
    "query" : {
        "match" : { 
            "productid" : 100
        }
    }
}
'

• 多条件匹配

选择匹配desc、short_name列作为多条件

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X GET "http://localhost:9200/twitter/_search?pretty=true" -d'
{
    "query" : {
        "multi_match" : { 
            "query":"产品",
            "fields" : ["desc","short_name"]
        }
    }
}
'

• 当没有匹配任何数据适合则如下：

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X GET "http://localhost:9200/twitter/_search?pretty=true" -d'
> {
>     "query" : {
>         "match" : { 
>             "productid" : 100
>         }
>     }
> }
> '
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 3,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 0,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  }
}

1.5.3. 高级条件查询

1.5.3.1. 权重boost查询

指定一个boost值来控制每个查询子句的相对权重，该值默认为1。一个大于1的boost会增加该查询子句的相对权重。

索引映射定义的时候指定boost在elasticsearch5之后已经弃用。建议在查询的时候使用。

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X GET "http://localhost:9200/twitter/_search?pretty=true" -d'
{
    "query": {
        "match" : {
            "title": {
                "query": "quick brown fox",
                "boost": 2
            }
        }
    }
}
'

1.5.3.2. 过滤coerce查询

数据不总是我们想要的，由于在转换JSON body为真正JSON 的时候,整型数字5有可能会被写成字符串"5"或者浮点数5.0。coerce属性可以用来清除脏数据。

一般在以下场景中：

• 字符串会被强制转换为整数

• 浮点数被强制转换为整数

1.5.3.2.1. 创建索引

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT "http://localhost:9200/wongs?pretty=true"  -d'
{
    "settings" : {
        "index" : {
            "number_of_shards" : 3, 
            "number_of_replicas" : 2 
        }
    },  
    "mappings" : {
            "properties" : {
                "col_1":{
                    "type" : "integer"
                },  
                "col_2":{
                    "type":"integer",
                    "coerce": false
                }
            }
    }
}
'

1.5.3.2.2. 创建第一个数据

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT "http://localhost:9200/wongs/_doc/1?pretty=true" -d'
{
    "col_1" : "20"
}
'

结果为成功，说明col_1列数据没问题。

1.5.3.2.3. 创建第二个数据

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT "http://localhost:9200/wongs/_doc/1?pretty=true" -d'
> {
>     "col_2" : "20"
> }
> '
{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "mapper_parsing_exception",
        "reason" : "failed to parse field [col_2] of type [integer] in document with id '1'. Preview of field's value: '20'"
      }
    ],
    "type" : "mapper_parsing_exception",
    "reason" : "failed to parse field [col_2] of type [integer] in document with id '1'. Preview of field's value: '20'",
    "caused_by" : {
      "type" : "illegal_argument_exception",
      "reason" : "Integer value passed as String"
    }
  },
  "status" : 400
}

由于不能被格式化，数据新增失败。

1.5.3.3. copy_to

copy_to允许你创造自定义超级字段_all. 也就是说，多字段的取值被复制到一个字段并且取值所有字段的取值组合, 并且可以当成一个单独的字段查询.

如，first_name和last_name可以合并为full_name字段。

1.5.3.3.1. 定义索引

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT "http://localhost:9200/idx_copy_to?pretty=true"  -d'
{
    "settings" : {
        "index" : {
            "number_of_shards" : 3, 
            "number_of_replicas" : 2 
        }
    },  
    "mappings" : {
            "properties" : {
                "first_name":{
                    "type" : "text",
                    "copy_to": "full_name"
                },  
                "last_name":{
                    "type":"text",
                    "copy_to": "full_name"
                },
                "full_name":{
                    "type": "text"
                }
            }
    }
}
'

1.5.3.3.2. 新增数据

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT "http://localhost:9200/idx_copy_to/_doc/1?pretty=true" -d'
> {
>     "first_name" : "jack",
>     "last_name" : "Rose"
> }
> '
{
  "_index" : "idx_copy_to",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 3,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}

1.5.3.3.3. 查询数据

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X GET "http://localhost:9200/idx_copy_to/_search?pretty=true" -d'
{
    "query" : {
        "match": {
            "full_name": { 
                "query": "jack Rose",
                "operator": "and"
            }
        }
    }
}
'

从下图中得知first_name和 last_name字段取值都被复制到 full_name 字段。

1.5.3.4. doc_values

是为了加快排序、聚合操作，在建立倒排索引的时候，额外增加一个列式存储映射，是一个空间换时间的做法。默认是开启的，对于确定不需要聚合或者排序的字段可以关闭。

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json" -X PUT "http://localhost:9200/idx_doc_val?pretty=true"  -d'
{
    "settings" : {
        "index" : {
            "number_of_shards" : 3, 
            "number_of_replicas" : 2 
        }
    },  
    "mappings" : {
            "properties" : {
                "first_name":{
                    "type" : "text"
                },  
                "last_name":{
                    "type":"text",
                    "doc_values": false
                }
            }
    }
}
'

1.5.3.5. dynamic

默认情况下，字段可以自动添加到文档或者文档的内部对象，elasticsearc也会自动索引映射字段。

[elastic@localhost elastic]$ curl -H "Content-Type: application/json"-X PUT "http://localhost:9200/idx_dynamic?pretty=true"-d'{"settings":{"index":{"number_of_shards":3,"number_of_replicas":2}},"mappings":{"properties":{"first_name":{"type":"text"},"last_name":{"type":"text","doc_values":false}}}}
'

2.相关章节

一、SpringBoot集成Elasticsearch7.4 实战（一）

二、SpringBoot集成Elasticsearch7.4 实战（二）

三、SpringBoot集成Elasticsearch7.4 实战（三）