ElasticSearch之安裝及基本操做API

ElasticSearch 是目前很是流行的搜索引擎，對海量數據搜索是很是友好，而且在高併發場景下，也能發揮出穩定，快速特色。也是大數據和索搜服務的開發人員所極力追捧的中間件。雖然 ElasticSearch 深受你們的喜好，可是它的迭代速度之快，因此在相關社區總是有據說到學不動了的話語，也正是這種不斷完善，才能擁有如今的社區活躍。我使用 ElasticSearch 時，從 5.x 到 6.x 版本，再到如今接觸到 7.x 版本。從版本升級中，也看到了 ElasticSearch 對主流技術變化的擁抱，最明顯的是新版 JDK 版本的支持及容器技術的支持。

安裝

本文基於目前最新版本ElasticSearch-7.5.0進行操做，如官網下載太慢，可在【ytao公衆號】中發送es獲取下載連接。

安裝環境及本文相關包：

操做系統	CentOS 7.5 64位
ElasticSearch 7.5.0
Kinbana 7.5.0

JDK 環境

ElasticSearch 在 7.x 中自帶 JDK 環境，因此如今不必定要安裝 JDK。默認是先判斷當前服務器是否安裝 JDK，若是安裝了就使用服務器已安裝的 JDK，不然會使用自帶的 JDK，固然這個也是能夠手動設置。

建立啓動帳號

因爲 ElasticSearch 默認是不支持 root 帳號權限啓動，因此第一步要先建立啓動帳號。 建立一個 ElasticSearch 的運行組 es:

groupadd es

在 es 組中建立用戶：

useradd elastic -g es

設置新用戶密碼：

passwd elastic

給解壓出的 ElasticSearch 包受權：

chown -R elastic:es elasticsearch-7.5.0

修改配置文件

進入到/elasticsearch-7.5.0目錄，在config目錄裏有個elasticsearch.yml文件，修改裏面當前須要的配置。

• cluster.name 是所屬集羣的名稱
• node.name 當前節點名稱
• network.host 當前節點所綁定地址，綁定到0.0.0.0全部的訪問
• http.port 對外提供服務的端口號
• path.data 數據存儲目錄，這個我通常不適用默認目錄，可是要給自定義的目錄受權
• path.log 日誌目錄，和 path.data 相似配置

另一個重要的配置，在當前目錄中的jvm.options文件設置。 這裏設置堆內存大小，建議設置機器內存的 50% 大小。

-Xms4g
-Xmx4g

其餘配置暫時沒用到，暫不分析，從此的文章中用到再進行講解。

啓動

安裝配置文件設置的值默認啓動，直接執行./bin/elasticsearch，果真不出乎所意料，啓動異常。

上圖中拋了兩個異常。

• 第一個是說虛擬內存過小，至少須要 262144。
• 第二個當前默認配置不適合，[discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes]配置中至少有一個配置。

如今就增大服務器虛擬內存：

# 編輯 sysctl.conf 文件
vim /etc/sysctl.conf

# 在 sysctl.conf 中添加
vm.max_map_count=262144

# 查看剛設置的是否生效
sysctl -p

設置 cluster.initial_master_nodes 配置參數：

cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

再次啓動完成後，沒有異常拋出，訪問ip:9200，返回數據信息，其中包括集羣名稱，節點名，版本信息等等：

基本操做API

在進行 API 操做前先安裝 kibana，如下命令執行將所有在 kibana 中執行。解壓 kibana 後，在kibana.yml中設置 ElasticSearch 地址elasticsearch.hosts: ["http://ip:9200"]。經過bin/kibana進行啓動。安裝比較簡單，這裏不作詳細闡述。

索引操做

建立索引

建立 person 索引例子，number_of_shards 爲分片數量，number_of_replicas 爲索引的副本數，這裏主要演示建立索引時可設置一些相關參數，且爲非必填項。

PUT /person
{
  "mappings" : { 
   "properties": {
     "name" : {
        "type" : "text",
        "fields" : {
          "keyword" : {
            "type" : "keyword",
            "ignore_above" : 256  // 長度超過ignore_above設定的值，不會被索引或存儲
          }
        }
      }
   }
  },
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

執行命令結果：

查詢索引

使用 GET 請求方式查詢索引信息：

GET /person

返回結果

刪除索引

使用 DELETE 請求方式:

# 刪除 person 索引
DELETE /person

# 刪除所有索引
DELETE /_all

# 通配符刪除
DELETE /person*

mapping 操做

查詢 person 索引的 mapping ：

GET /person/_mapping

向 person 索引中添加 remark 字段，以前 mapping 中的 name 不會被刪除，。

POST /person/_mapping
{
  "properties" : {
      "remark2" : {
        "type" : "text",
        "fields" : {
        "keyword" : {
          "type" : "keyword",
          "ignore_above" : 256
        }
      }
    }
  }
}

文檔操做

添加文檔

添加文檔有兩種方式，第一種就是使用指定索引的 type 添加文檔，7.x開始，type 指定只能是 _doc 值，同時也是不支持多 type 的（ps：以前使用type主要用來將索引邏輯分區）。第二種就是使用 _create 進行建立數據。

index 方式添加文檔

使用_doc API向 person 中添加文檔：

PUT /person/_doc/1
{
  "name":"ytao",
  "blog":"公衆號 ytao",
  "remark":"https://ytao.top"
}

添加文檔後返回的數據：

上面命令執行過程，若是索引或 mapping 不存在，都會自動建立。這裏的 id 咱們也能夠自動生成，可是請求不能使用 PUT 方式，要改成 POST 方式。

POST /person/_doc/
{
  "name":"ytao",
  "blog":"公衆號 ytao",
  "remark":"https://ytao.top"
}

若是上面咱們插入 id 爲 1 的文檔重複執行，那麼會先刪除掉舊的文檔，再引用新的文檔，而且所對應的_version版本號值會較以前的 +1。

create 方式添加文檔

使用_create API向 person 添加文檔：

PUT /person/_create/2
{
  "name":"yangtao",
  "blog":"ytao's blog",
  "remark":"coder"
}

這裏 id 必須指明，不然添加失敗，而且文檔中已存在的 id 不能進行添加。

獲取和查詢文檔

根據 id 獲取文檔

使用 GET 獲取文檔：

GET /person/_doc/1

返回數據中：

根據字段進行查詢

使用_search API進行查詢，這裏暫時不作深刻講解。 查詢 name 爲 ytao 的文檔，而且經過from=0&size=2分頁查詢。

# q 爲查詢參數，查詢的字段和值用 : 進行分割
GET /person/_search?q=name:ytao&from=0&size=2

返回結果：

更新文檔

更新文檔使用 _update API進行更新。更新內容必須包含在doc中。更新對源數據只能是添加或修改字段，這也是和使用_doc添加數據的區別，不是經過刪除舊的文檔進行更新的。

POST /person/_update/1
{
  "doc":{
    "blog":"ytao's blog"
  }
}

刪除文檔

文檔刪除使用 DELETE 請求，而後指定 id：

DELETE /person/_doc/1

批量操做文檔

批量處理能夠一次請求中處理多個任務，使用_bulk API進行。 下面就以索引添加方式添加一個文檔到索引中，而後更新文檔中 blog 字段爲例。

POST _bulk
{"index":{"_index":"person", "_id":1}}
{"name":"ytao","blog":"公衆號 ytao","remark":"https://ytao.top"}
{"update":{"_index":"person", "_id":1}}
{"doc":{"blog":"ytao's blog"}}

返回結果中，按每個操做分別返回結果信息，當其中有請求錯誤時，不會影響其餘請求操做。

批量獲取文檔

批量獲取文檔，使用_mget API進行，經過一次指定多個文檔 id，進行請求。 例如在 person 索引中獲取 id 爲 1,2 的文檔：

POST _mget
{
  "docs":[
    {
      "_index": "person",
      "_id": 1
    },
    {
      "_index": "person",
      "_id": 2
    } 
  ]
}

返回結果：

批量查詢文檔

批量查詢文檔，使用_msearch API進行，將多個查詢整合到一個請求中。 下面就是分別在指定索引中查詢的不一樣條件。

GET /person/_msearch
{"index":"person"}
{"query":{"match":{"blog":"ytao's blog"}}}
{"index":"person"}
{"query":{"match":{"remark":"coder"}}}

返回結果：

總結

本文對 ElasticSearch 的最基礎的，經常使用的操做 API，這裏已經介紹完畢。要想學習 ElasticSearch，建議從 API 操做入手，千萬別上來就直接拿着代碼就幹，雖然各語言都已提供相關工具包，可是這些封裝也都是基於 API 上的。更多的 API 在從此文章涉及時再進行分析。

更多 API 相關信息，建議查閱官網，這裏有比較詳細的介紹： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/rest-apis.html

我的博客： https://ytao.top

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