ElasticSearch 概念介绍和部署 1Elasti

发表于

「这是我参与11月更文挑战的第2天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战」

1.ElasticSearch简介

1.1ElasticSearch（简称ES）

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Elasticsearch是用Java开发并且是当前最流行的开源的企业级搜索引擎。能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
客户端支持Java、.NET（C#）、PHP、Python、Ruby等多种语言。

官方网站：www.elastic.co
下载地址：www.elastic.co/cn/start

创始人: Shay Banon（谢巴农）

应用场景
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1.2ElasticSearch与Lucene的关系

Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库（框架）

但是想要使用Lucene，必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用 中，并且Lucene的配置及使用非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

Lucene缺点：
1）只能在Java项目中使用,并且要以jar包的方式直接集成项目中.
2）使用非常复杂-创建索引和搜索索引代码繁杂
3）不支持集群环境-索引数据不同步（不支持大型项目）
4）索引数据如果太多就不行，索引库和应用所在同一个服务器,共同占用硬盘.共用空间少.

上述Lucene框架中的缺点,ES全部都能解决.

1.3哪些公司在使用Elasticsearch

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国内公司：

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shell复制代码1. 京东 
2. 携程 
3. 去哪儿 
4. 58同城 
5. 滴滴 
6. 今日头条 
7. 小米 
8. 哔哩哔哩 
9. 联想

1.4ES vs Solr比较

1.4.1ES vs Solr 检索速度

当单纯的对已有数据进行搜索时，Solr更快。
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当实时建立索引时, Solr会产生io阻塞，查询性能较差, Elasticsearch具有明显的优势。
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大型互联网公司，实际生产环境测试，将搜索引擎从Solr转到 Elasticsearch以后的平均查询速度有了50倍的提升。

总结：
二者安装都很简单。
1、Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能。
2、Solr 支持更多格式的数据，比如JSON、XML、CSV，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式。
3、Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch。
4、Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch更适用于新兴的实时搜索应用。

1.4.2ES vs 关系型数据库

Elasticsearch VS RDBMS

RDBMS Database Table Row Column Schema SQL
Elasticsearch Index Index(Type) Document Filed Mapping DSL

说明：

  1. 在 7.0 之前， 一个 index 可以设置多个 types
  2. 目前 type 已经被 Deprecated, 7.0 开始，一个索引只能创建一个 Type -> “_doc”
  3. 传统关系型数据库和 Elasticesarch 的区别
  • Elasticsearch- Schemaless / 相关性 / 高性能全文检索
  • RDMS - 事务性 / Join

2.Lucene全文检索框架

2.1什么是全文检索

全文检索是指：
通过一个程序扫描文本中的每一个单词，针对单词建立索引，并保存该单词在文本中的位置、以及出现的次数
用户查询时，通过之前建立好的索引来查询，将索引中单词对应的文本位置、出现的次数返回给用户，因为有了具体文本的位置，所以就可以将具体内容读取出来了

2.2分词原理之倒排索引

传统线性查找一个 10 MB 的 word ，查找关键字如果在文档的最后，大约需要 3 秒钟
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倒排索引：记录每个词条出现在哪些文档，以及文档中的位置，可以根据词条快速定位到包含这些词条的文档以及文档的位置

  • 文档 （Document）：索引库中每一条原始护具，例如一个网页信息，一件商品信息
  • 词条：原始数据按照算法进行分词，得到每一个词

创建倒排索引，分为以下几步：
1）创建文档列表：
l lucene首先对原始文档数据进行编号（DocID），形成列表，就是一个文档列表
image.png
2）创建倒排索引列表
l 然后对文档中数据进行分词，得到词条。对词条进行编号，以词条创建索引。然后记录下包含该词条的所有文档编号（及其它信息）。
image.png
谷歌之父–> 谷歌、之父

倒排索引创建索引的流程：
1） 首先把所有的原始数据进行编号，形成文档列表
2） 把文档数据进行分词，得到很多的词条，以词条为索引。保存包含这些词条的文档的编号信息。

搜索的过程：
当用户输入任意的词条时，首先对用户输入的数据进行分词，得到用户要搜索的所有词条，然后拿着这些词条去倒排索引列表中进行匹配。找到这些词条就能找到包含这些词条的所有文档的编号。
然后根据这些编号去文档列表中找到文档

3.Elasticsearch中的核心概念

3.1索引 index

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引
一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字

3.2映射 mapping

ElasticSearch中的映射（Mapping）用来定义一个文档
mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分词器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的

3.3字段Field

相当于是数据表的字段/列

3.4字段类型 Type

每一个字段都应该有一个对应的类型，例如：Text、Keyword、Byte等

3.5文档 document

一个文档是一个可被索引的基础信息单元，类似一条记录。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表示；

3.6集群 cluster

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能

3.7节点 node

一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中这意味着，如果在网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中在一个集群里，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前网络中没有运行任何Elasticsearch节点，这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。

3.8分片和副本 shards&replicas

3.8.1分片

一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10 亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片当创建一个索引的时候，可以指定你想要的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”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上分片很重要，主要有两方面的原因允许水平分割/扩展你的内容容量允许在分片之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户来说，这些都是透明的

3.8.2副本

在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做副本分片，或者直接叫副本
副本之所以重要，有两个主要原因
1)在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。
注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的
2)扩展搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行每个索引可以被分成多个分片。一个索引有0个或者多个副本
一旦设置了副本，每个索引就有了主分片和副本分片，分片和副本的数量可以在索引创建的时候指定
在索引创建之后，可以在任何时候动态地改变副本的数量，但是不能改变分片的数量

4.安装Elasticsearch

4.1安装Elasticsearch

4.1.1创建普通用户

**ES不能使用root用户来启动，必须使用普通用户来安装启动。**这里我们创建一个普通用户以及定义一些常规目录用于存放我们的数据文件以及安装包等。
创建一个es专门的用户（必须）
使用root用户在服务器执行以下命令

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shell复制代码# 创建用户组
groupadd elasticsearch

# 创建用户 hxl, 且设置密码
useradd hxl
passwd hxl

# 创建 es 文件夹
mkdir -p /usr/local/es

# 用户 hxl 添加到 elasticsearch 用户组
usermod ‐G elasticsearch hxl
chown ‐R hxl /usr/local/es/elasticsearch‐7.6.1

# 设置 sudo 全县
# 为了让普通用户有更大的操作权限，我们一般都会给普通用户设置sudo权限，方便普通用户的 操作
# 三台机器使用 root 用户执行 visudo 命令然后为 es 用户添加权限
visudo 

# 在 root ALL=(ALL)ALL一行下面
# 添加 hxl 用户如下:
hxl ALL=(ALL)ALL

# 添加成功保存后切换用户到 hxl 进行操作
su hxl

4.1.2上传压缩包并解压

将es的安装包下载并上传到服务器的/user/local/es路径下，然后进行解压
使用 hxl 用户来执行以下操作，将es安装包上传到指定服务器，并使用es用户执行以下命令解压。

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shell复制代码# 解压 elasticsearch

su hxl
cd /user/local

tar ‐zvxf elasticsearch‐7.6.1‐linux‐x86_64.tar.gz ‐C /usr/local/es/

4.1.3修改配置文件

4.1.3.1修改elasticsearch.yml

进入服务器使用 hxl 用户来修改配置文件

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shell复制代码cd /usr/local/es/elasticsearch‐7.6.1/config
# 创建日志目录
mkdir ‐p /usr/local/es/elasticsearch‐7.6.1/log
# 创建数据目录
mkdir ‐p /usr/local/es/elasticsearch‐7.6.1/data

# 备份配置文件
cp elasticsearch.yml elasticsearch.yml.bak

# 编辑配置
vim elasticsearch.yml

cluster.name: hxl‐es
node.name: node1
path.data: /usr/local/es/elasticsearch‐7.6.1/data
path.logs: /usr/local/es/elasticsearch‐7.6.1/log
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["服务器IP"]
cluster.initial_master_nodes: ["节点名"]
bootstrap.system_call_filter: false
bootstrap.memory_lock: false
http.cors.enabled: true
http.cors.allow‐origin:"*"

4.1.3.2修改jvm.option

修改jvm.option配置文件，调整jvm堆内存大小
node1.hxl.cn使用 hxl 用户执行以下命令调整jvm堆内存大小，每个人根据自己服务器的内存大小来进行调整。

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shell复制代码cd /usr/local/es/elasticsearch‐7.6.1/config

vim jvm.option
-Xms2g
-Xmx2g

4.2修改系统配置，解决启动时候的问题

由于现在使用普通用户来安装es服务，且es服务对服务器的资源要求比较多，包括内存大小，线程数等。所以我们需要给普通用户解开资源的束缚

4.2.1普通用户打开文件的最大数限制

问题错误信息描述：
max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]
ES因为需要大量的创建索引文件，需要大量的打开系统的文件，所以我们需要解除linux系统当中打开文件最大数目的限制，不然ES启动就会抛错
三台机器使用 hxl 用户执行以下命令解除打开文件数据的限制
sudo vi /etc/security/limits.conf
添加如下内容: 注意*不要去掉了

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shell复制代码* soft	nofile	65536
* hard	nofile	131072
* soft	nproc	2048
* hard	nproc	4096

4.2.2此文件修改后需要重新登录用户，才会生效

普通用户启动线程数限制
问题错误信息描述
max number of threads [1024] for user [es] likely too low, increase to at least [4096]
修改普通用户可以创建的最大线程数
max number of threads [1024] for user [es] likely too low, increase to at least [4096]原因：无法创建本地线程问题,用户最大可创建线程数太小解决方案： 修改90-nproc.conf 配置文件。
三台机器使用 hxl 用户执行以下命令修改配置文件

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shell复制代码# CentOS6
sudo vi /etc/security/limits.d/90‐nproc.conf

# CentOS7
sudo vi /etc/security/limits.d/20‐nproc.conf

找到如下内容：

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shell复制代码* soft	nproc	1024#修改为
* soft	nproc	4096

4.2.3普通用户调大虚拟内存

错误信息描述：
max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]
调大系统的虚拟内存
原因：最大虚拟内存太小
每次启动机器都手动执行下。三台机器执行以下命令

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shell复制代码
# 编辑 sysctl
vim /etc/sysctl.conf

# 追加以下内容：
vm.max_map_count=262144

# 保存后，执行：
sysctl ‐p

备注：以上三个问题解决完成之后，重新连接secureCRT或者重新连接xshell生效

4.3启动ES服务

三台机器使用baiqi用户执行以下命令启动es服务

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shell复制代码nohup /usr/local/es/elasticsearch‐7.6.1/bin/elasticsearch 2>&1 &

启动成功之后jsp即可看到es的服务进程，并且访问页面

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shell复制代码http://127.0.0.1:9200/?pretty

能够看到es启动之后的一些信息
注意：如果哪一台机器服务启动失败，那么就到哪一台机器的

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shell复制代码/usr/local/es/elasticsearch‐7.6.1/log

这个路径下面去查看错误日志

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shell复制代码
# 注意：防火墙涉及到系统安全，如有必要请咨询 devops, ops
# 关闭 Linux 防火墙

# 永久性生效，重启后不会复原
开启：chkconfig iptables on
关闭：chkconfig iptables off

# 即时生效，重启后复原
开启：service iptables start
关闭：service iptables stop

注意:启动ES的时候出现 Permission denied
原因：当前的用户没有对XX文件或目录的操作权限

5.客户端Kibana安装

5.1客户端可以分为图形界面客户端,和代码客户端.

5.2ES主流客户端Kibana，开放9200端口与图形界面客户端交互

1)下载Kibana放之/usr/local/es目录中
2)解压文件：tar -zxvf kibana-X.X.X-linux-x86_64.tar.gz
3)进入/usr/local/es/kibana-X.X.X-linux-x86_64/config目录
4）使用vi编辑器：vi kibana.yml

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shell复制代码server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
# es 服务器的 ip 和端口
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]

5）启动Kibana

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shell复制代码./kibana

6）访问Kibana

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shell复制代码http://127.0.0.1:5601/app/kibana

6.安装IK分词器

我们后续也需要使用Elasticsearch来进行中文分词，所以需要单独给Elasticsearch 安装IK分词器插件。以下为具体安装步骤：

6.1下载Elasticsearch IK分词器

下载地址：github.com/medcl/elast…

6.2切换到 hxl 用户，并在es的安装目录下/plugins创建ik

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shell复制代码mkdir ‐p /usr/local/es/elasticsearch‐7.6.1/plugins/ik

6.3将下载的ik分词器上传并解压到该目录

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shell复制代码cd /usr/local/es/elasticsearch‐7.6.1/plugins/ik
unzip elasticsearch‐analysis‐ik‐7.6.1.zip

6.4重启Elasticsearch

6.5 测试分词效果

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shell复制代码POST _analyze
{
  "analyzer":"standard",
  "text":"我爱你中国"
}


#ik_smart:会做最粗粒度的拆分
POST _analyze
{
  "analyzer":
  "ik_smart",
  "text":"中华人民共和国"
}

#ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分
POST _analyze
{
"analyzer":"ik_max_word",
"text":"我爱你中国"
}

7.指定IK分词器作为默认分词器

ES的默认分词设置是standard，这个在中文分词时就比较尴尬了，会单字拆分，比如我搜索关键词“清华大学”，这时候会按“清”，“华”，“大”，“学”去分词，然后搜出来的都是些“清清的河水”，“中华儿女”，“地大物博”，“学而不思则罔”之类的莫名其妙的结果，这里我们就想把这个分词方式修改一下，于是呢，就想到了ik分词器，有两种ik_smart和ik_max_word。
ik_smart会将“清华大学”整个分为一个词，而ik_max_word会将“清华大学”分为“清华大学”，“清华”和“大学”，按需选其中之一就可以了。
修改默认分词方法(这里修改school_index索引的默认分词为：ik_max_word)：

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shell复制代码PUT	/school_index
{
  "settings" : {
    "index" : {
      "analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"
    } 
  }
}

8.ES数据管理

8.1ES数据管理概述
ES是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。
然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。
在ES中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。ES使用JSON作为文档序列化格式。
JSON现在已经被大多语言所支持，而且已经成为NoSQL领域的标准格式。ES存储的一个员工文档的格式示例：

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json复制代码{

"email" : "zhangsan@hw.cn",
"name" : "张三", 
"age" : 32,
"interests" : ["篮球", "足球"]
}

8.2基本操作
1)创建索引
格式: PUT /索引名称

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json复制代码PUT /es_db

2)查询索引
格式: GET /索引名称

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json复制代码GET /es_db

3)删除索引
格式: DELETE /索引名称

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json复制代码DELETE /es_db

4)添加文档
格式: PUT /索引名称/类型/id

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shell复制代码PUT /es_db/_doc/1
{
    "name":"张三",
    "sex":1,
    "age":25,
    "address":"广州天河公园",
    "remark":"java developer"
}


PUT /es_db/_doc/2
{
"name": "李四",
"sex": 1,
"age": 28,
"address": "广州荔湾大厦",
"remark": "java assistant"
}


PUT /es_db/_doc/3
{
"name": "rod",
"sex": 0,
"age": 26,
"address": "广州白云山公园",
"remark": "php developer"
}

PUT /es_db/_doc/4
{
"name": "admin",
"sex": 0,
"age": 22,
"address": "长沙橘子洲头",
"remark": "python assistant"
}


PUT	/es_db	/_doc	/5
{
"name": "小明",
"sex": 0,
"age": 19,
"address": "长沙岳麓山",
"remark": "java architect assistant"
}

5) 修改文档

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shell复制代码格式: PUT /索引名称/类型/id 
举例: 
PUT /es_db/_doc/1 
{ 
"name": "张飞", 
"sex": 1,
"age": 25, 
"address": "张家界森林公园", 
"remark": "php developer assistant"
}

**可能出现的问题： **
​

重启服务可能遇到的问题：TOO_MANY_REQUESTS/12/disk usage exceeded flood-stage watermark, index has read-only-allow-delete block，可以参考下面配置。
关键的参数cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled
(es可以根据磁盘使用情况来决定是否继续分配shard。默认设置是开启的).
为了在本地单机上测试，我自己电脑磁盘空间剩下没多少了，修改elasticsearch.yml,设置cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: false。
如果后续虚拟机磁盘空间不够，启动失败了可以删除了data,logs里的文件。
​

问题：
ES插入大量的数据时报错：TOO_MANY_REQUESTS/12/disk usage exceeded flood-stage watermark, index has read-only-allow-delete block 的解决方法
原因：
是因为一次请求中批量插入的数据条数巨多，以及短时间内的请求次数巨多引起ES节点服务器内存超过限制，ES主动给索引上锁。
​

解决办法：

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shell复制代码PUT _all/_settings
{
  "index.blocks.read_only_allow_delete": null
}

6) 查询文档

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shell复制代码格式: GET /索引名称/类型/id

GET /es_db/_doc/1

7）删除文档

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shell复制代码格式: DELETE /索引名称/类型/id

DELETE /es_db/_doc/2

# 如果是 PowerShell 可以使用下面的请求命令
curl -uri 'http://localhost:9200/es_db/_doc/2' -method 'DELETE'

9.Restful认识

Restful是一种面向资源的架构风格，可以简单理解为：使用URL定位资源，用HTTP 动词（GET,POST,DELETE,PUT）描述操作。 基于Restful API ES和所有客户端的交互都是使用JSON格式的数据.
其他所有程序语言都可以使用RESTful API，通过9200端口的与ES进行通信
GET 查询
PUT 添加
POST 修改
DELETE 删除
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用户做 crud

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shell复制代码 Get http://localhost:8080/employee/1
 
 Get http://localhost:8080/employees 
 
 put http://localhost:8080/employee
 { 
 } 
 
 delete http://localhost:8080/employee/1 
 
 Post http://localhost:8080/employee/1
 {
 }

使用Restful的好处：
透明性，暴露资源存在。
充分利用 HTTP 协议本身语义，不同请求方式进行不同的操作

10.查询操作

10.1查询当前类型中的所有文档 _search

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shell复制代码格式: GET /索引名称/类型/_search 
举例: GET /es_db/_doc/_search 
SQL: select * from student

10.2条件查询, 如要查询age等于28岁的 _search?q=:**

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shell复制代码格式: GET /索引名称/类型/_search?q=*:*** 
举例: GET /es_db/_doc/_search?q=age:28 
SQL: select * from student where age = 28

10.3范围查询, 如要查询age在25至26岁之间的 _search?q=[** TO **] 注意: TO 必须为大写

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shell复制代码格式: GET /索引名称/类型/_search?q=***[1 TO 100] 
举例: GET /es_db/_doc/_search?q=age[1 TO 100] 
SQL: select * from student where age between 1 and 100

10.4根据多个ID进行批量查询 _mget

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shell复制代码格式: GET /索引名称/类型/_mget 2 
举例: 
GET /es_db/_doc/_mget 
{ 
"ids":["1","2"] 
} 
SQL: select * from student where id in (1,2)

10.5查询年龄小于等于28岁的 :<=

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shell复制代码格式: GET /索引名称/类型/_search?q=age:<=** 
举例: GET /es_db/_doc/_search?q=age:<=28 
SQL: select * from student where age <= 28

10.6查询年龄大于28前的 :>

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shell复制代码格式: GET /索引名称/类型/_search?q=age:>** 
举例: GET /es_db/_doc/_search?q=age:>28 
SQL: select * from student where age > 28

10.7分页查询 from=&size=

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shell复制代码格式: GET /索引名称/类型/_search?q=age[25 TO 26]&from=0&size=1 
举例: GET /es_db/_doc/_search?q=age[25 TO 26]&from=0&size=1 
SQL: select * from student where age between 25 and 26 limit 0, 1

10.8对查询结果只输出某些字段 _source=字段,字段

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shell复制代码格式: GET /索引名称/类型/_search?_source=字段,字段 
举例: GET /es_db/_doc/_search?_source=name,age 
SQL: select name,age from student

10.9对查询结果排序 sort=字段:desc/asc

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shell复制代码格式: GET /索引名称/类型/_search?sort=字段 desc 
举例: GET /es_db/_doc/_search?sort=age:desc 
SQL: select * from student order by age desc

Reference

本文转载自: 掘金

开发者博客 – 和开发相关的 这里全都有

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