elastic search book [ ElasticSearch book es book]

時間 2019-11-18

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誰在使用ELK

維基百科, github都使用 ELK (ElasticSearch es book)html

ElasticSearch入門

Elasticsearch入門，這一篇就夠了==>https://www.cnblogs.com/sunsky303/p/9438737.htmljava

docker下載並啓動ElasticSearch


# 下載
docker pull docker.io/elasticsearch:6.5.1
# 安裝
docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name myELK elkImageId

ElasticSearch默認2個G堆內存, 爲了防止虛擬機內存不夠,要手動指定elk啓動參數 -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" , 9200是elk暴露的RestFUL HTTP服務端口, 9300是java客戶端調用的端口.node

在啓動時遇到異常: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144] , 意爲ElasticSearch用戶虛擬機能使用的虛擬內存區域過小,須要調大到262144以上 , 按以下操做:mysql

# 修改配置文件
vi /etc/sysctl.conf
# 最後一行添加
vm.max_map_count=655300
# 重載該配置文件
sysctl -p

附非docker, 純linux版啓停命令

注意: 純linux版啓動不能以root身份啓動 linux

#中止Elasticsearch進程
$kill `ps -ef | grep Elasticsearch | grep -v grep | awk '{print $2}'`
#啓動Elasticsearch進程
$/elasticsearch-5.4.3/bin/elasticsearch -d

訪問

http://ip:9200/ 返回以下信息表示成功啓動git

{
  "name" : "vcabSCo",
  "cluster_name" : "docker-cluster",
  "cluster_uuid" : "LPiwCqIYQACz5Eir5P1qBQ",
  "version" : {
    "number" : "6.5.1",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "tar",
    "build_hash" : "8c58350",
    "build_date" : "2018-11-16T02:22:42.182257Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "7.5.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

http://ip:9200/index/type/id 爲查詢指定ides6

http://ip:9200/index/type/_search 爲查詢全部github

ElasticSearch 各組件概念

索引 = mysql數據庫web

類型 = mysql數據表redis

文檔 = mysql表字段內容 ( ES中使用json數據保存 )

processon地址: https://www.processon.com/diagraming/5ceb8caee4b0899ed43db40e

ElasticSearch和Mysql對應關係

技術	庫名	表	行	列
mysql	Databases	Tables	Rows	Columns
ElasticSearch	Indices	Types	Documents	Fields

java鏈接ELK有兩種方式

方式一: jest

jest是用於直聯ElasticSearch服務的, 就好像redisClient 直聯redis服務同樣.

默認jest是不生效的, 須要導入jest的工具包(io.searchbox.client.JestClient) , 注意jest的大版本號和ES的大版本號要一致.

該模式的自動配置類爲: JestAutoConfiguration

pom.xml導依賴

導入以後JestAutoConfiguration裏的內容就不會報紅色錯誤了, 可是發現高版本springboot好像不導也正常.

        <!--取消spring-boot-starter-data-elasticsearch依賴-->
        <!--<dependency>-->
            <!--<groupId>org.springframework.boot</groupId>-->
            <!--<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>-->
        <!--</dependency>-->


        <dependency>
            <groupId>io.searchbox</groupId>
            <artifactId>jest</artifactId>
            <version>5.3.3</version>
        </dependency>

遇到錯誤,Jest沒法存數據到ElasticSearch中, java後臺不報錯, ElasticSearch也不報錯, 也沒有日誌顯示錯誤 ,

目前jest5.3.3對ElasticSearch5.6.12 能夠正常交互 , 但jest5.3.3對ElasticSearch6 或jest6對ElasticSearch6沒法正常交互.

方式二: SpringData ElasticSearch

經過使用Spring工具類轉發,步驟以下

1. pom.xml導入spring-boot-starter-data-elasticsearch依賴

<dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

2. 須要在application.properties中配置clusterNodes;clusterName

#使用springData鏈接ES
#集羣名,訪問 http://centos:9200/ 後返回的cluster_name便是節點名
spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
#IP:9300, 用的是9300通訊
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=centos:9300

3. 編寫ElasticsearchRepository子接口來操做ES (就好像hibernateTemplate同樣, 和JPA用法一致)

4. ElasticSearchTemplate 操做ES , 就好像(jdbcTemplate, 同樣, 未實驗, 只作了Repository的實驗)

另外特別注意在使用SpringData elasticSearch 和 elasticSearch對接時的要注意版本問題 , 如何找版本匹配參考下圖流程 , 懶人直接打開 https://github.com/spring-projects/spring-data-elasticsearch

趕上版本不匹配的機率較高, 會發生異常"NoNodeAvailableException[None of the configured nodes are available: [{#transport#-1}{3mA3x7OSSjustRG1_ZytWg}{centos}{192.168.2.106:9300}]" 通常有兩種處理方式

1. 調整springboot的版本(不建議)

2. 調整ElasticSearch的版本(建議)

3. Elasticsearch報 NoNodeAvailableException 的解決辦法==>https://blog.csdn.net/adsl624153/article/details/78935796 (未親測)

方式三 RestHighLevelClient

RestHighLevelClient 建立索引:

    public String createDocument() throws Exception {
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("nexus.isoftstones.com", 9201, "http")));
        // 3. 增長文檔(若是類註釋推薦使用org.elasticsearch.client.Requests來建立類,最好用他推薦的方式)
        IndexRequest request = Requests.indexRequest("person");
        request.id("docid2");// 指定ID
        request.source("personid", "2",
                "name", "jack",
                "birthday","2012-02-16");// 支持多種方式
        IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(indexResponse);
        return "建立成功";
    }

RestHighLevelClient 查詢索引:

    @RequestMapping({"/searchSomePerson"})
    public List<Person> searchSomePerson() throws Exception {

        List<Person> personList = new ArrayList<>();
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("person");//qqq
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//aaa

//        int newFrom = PaginationTool.firstResult(1 , PaginationTool.PAGE_SIZE);
//        sourceBuilder.from(newFrom);
//        sourceBuilder.size(PaginationTool.PAGE_SIZE);

        //他們之間默認是 or 的關係, name 包含 xxx or address 包含 xxx , 另注意multiMatchQuery()和matchQuery()兩個方法中的參數位置是互反的
        QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("jack", "name", "address");
        sourceBuilder.query(queryBuilder);//傳入QueryBuilder
        System.out.println("實際請求elastic search的json報文" + sourceBuilder.toString());
        searchRequest.source(sourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);//bbb
        searchResponse.getHits().forEach(hit -> {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
            Person person = JSONObject.parseObject(hit.getSourceAsString(), Person.class);
            personList.add(person);
        });
        System.out.println(personList);
        return personList;
    }

以上代碼位於https://gitee.com/KingBoBo/springboot-04-elastic-search.git

筆記1 : QueryBuilders.multiMatchQuery ------- 相對於matchQuery，multiMatchQuery針對的是多個field，也就是說，當multiMatchQuery中，fieldNames參數只有一個時，其做用與matchQuery至關；而當fieldNames有多個參數時，如field1和field2，那查詢的結果中，要麼field1中包含text，要麼field2中包含text。(本句話引用自: 分佈式搜索Elasticsearch——QueryBuilders.multiMatchQuery==>https://blog.csdn.net/geloin/article/details/8934951 )

    public static MultiMatchQueryBuilder multiMatchQuery(Object text, String... fieldNames) {
        return new MultiMatchQueryBuilder(text, fieldNames); // BOOLEAN is the default
    }

筆記2: boolQueryBuilder.should(qb1).must(qb2);//若是直接使用should().must()組合，那麼should()會無效化 , 由於就算把should(qb1)前置 , 最終仍是會被must搶先,固然這並不是主要緣由 , 根據json報文實測發現 , 只要must和shoud同級別共存, should就會失效, 其它文章也有說起: elasticsearch6.6版本 es填坑之路解決：QueryBuilder同時使用should must時，會影響should的篩選結果！==>https://blog.csdn.net/q18810146167/article/details/89404901

如下爲實際RESTFUL發送的報文:

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [{
                "wildcard": {
                    "name": {
                        "wildcard": "rose",
                        "boost": 1.0
                    }
                }
            }],
            "should": [{
                "wildcard": {
                    "name": {
                        "wildcard": "jack",
                        "boost": 1.0
                    }
                }
            }],
            "adjust_pure_negative": true,
            "boost": 1.0
        }
    }
}

BoolQueryBuilder聯合查詢

//模糊查詢  
WildcardQueryBuilder queryBuilder1 = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "*jack*");//搜索名字中含有jack的文檔  
WildcardQueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "*rose*");//搜索名字中含有rose的文檔  
  
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();  
//name中必須含有jack,name中必須含有rose,至關於and  
boolQueryBuilder.must(queryBuilder1);  
boolQueryBuilder.must(queryBuilder2);

//模糊查詢  
WildcardQueryBuilder queryBuilder1 = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "*jack*");//搜索名字中含有jack的文檔  
WildcardQueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "*rose*");//搜索名字中含有rose的文檔  
  
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();  
//name中必須含有jack,name中必須含有rose,至關於and  
boolQueryBuilder.should(queryBuilder1);  
boolQueryBuilder.should(queryBuilder2);

Elasticsearch——QueryBuilder簡單查詢==>https://www.cnblogs.com/sbj-dawn/p/8891419.html

強制elasticSearch指定目錄的jdk (未親測）

即修改elasticsearch的啓動腳本（elasticsearch_HOME/bin/elasticsearch）

[root@master01 elasticsearch-6.0.0]# vim bin/elasticsearch
# 添加如下代碼
export JAVA_HOME=/home/elsearch/jdk1.8.0_121/      （此處配置的爲剛下的1.8的配置目錄）
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
 
if [ -x "$JAVA_HOME/bin/java" ]; then
        JAVA="/home/elsearch/jdk1.8.0_121/bin/java"
else
        JAVA=`which java`
fi

elk使用like查詢

使用wildcard進行查詢

dsl語法

{
  "query": { "wildcard": { "intf": "*measure*" } } }

java 客戶端語法

wildcardQuery("description", "*"+searchStr.toLowerCase()+"*")

須要注意的是wildcard不識別大寫，須要將查詢的詞轉爲小寫。

插件安裝

安裝插件時也不能以root身份安裝, 否則涉及權限問題,如下爲安裝圖型化界面elasticsearch-sql命令

[root]#su es
[es]$ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/releases/download/7.1.1.0/elasticsearch-sql-7.1.1.0.zip

es6.3+開始 , 在elasticsearch/bin目錄下調用./elasticsearch-sql-cli 進入命令行 (https://www.jianshu.com/p/66ba200520ed)

默認狀況下elasticsearch-sql-cli會嘗試鏈接localhost:9200, 若是你修改了ES的端口，須要指定新的ES訪問地址，好比你的ES端口設置成 8888, 那麼須要輸入下列命令來打開
./elasticsearch-sql-cli http://localhost:8888

若是生產環境沒法鏈接外網, 須要在windows上下載好zip文件後, 上傳到生產服務器, 再在命令中的install後追加file:以執行安裝

./bin/elasticsearch-plugin install file:/opt/elasticsearch-7.1.1.0/elasticsearch-sql-7.1.1.0.zip

客戶端工具

ElasticHD windows桌面客戶端

chrome插件 ElasticSearch Head

官方的模擬工具是控制檯的curl，不是很直觀，能夠在chrome瀏覽器中安裝head插件來做爲請求的工具：head插件的地址：https://chrome.google.com/webstore/detail/elasticsearch-head/ffmkiejjmecolpfloofpjologoblkegm/

Dejavu (使用中)

版本問題

隨着 7.0 版本的即將發佈，type 的移除也是愈來愈近了，在 6.0 的時候，已經默認只能支持一個索引一個 type 了，7.0 版本新增了一個參數 include_type_name ，即讓全部的 API 是 type 相關的，這個參數在 7.0 默認是 true，不過在 8.0 的時候，會默認改爲 false，也就是不包含 type 信息了，這個是 type 用於移除的一個開關。

讓咱們看看最新的使用姿式吧，當 include_type_name 參數設置成 false 後：

索引操做：PUT {index}/{type}/{id}須要修改爲PUT {index}/_doc/{id}
Mapping 操做：PUT {index}/{type}/_mapping 則變成 PUT {index}/_mapping
全部增刪改查搜索操做返回結果裏面的關鍵字 _type 都將被移除
父子關係使用 join 字段來構建

RESTFUL請求

$$$$$ElasticSearch入門3: 高級查詢==>https://www.cnblogs.com/liuxiaoming123/p/8124969.html

#建立索引
PUT twitter
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "type": { "type": "keyword" }, 
        "name": { "type": "text" },
        "user_name": { "type": "keyword" },
        "email": { "type": "keyword" },
        "content": { "type": "text" },
        "tweeted_at": { "type": "date" }
      }
    }
  }
}

#修改索引
PUT twitter/_doc/user-kimchy
{
  "type": "user", 
  "name": "Shay Banon",
  "user_name": "kimchy",
  "email": "shay@kimchy.com"
}

#搜索
GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "user_name": "kimchy"
        }
      },
      "filter": {
        "match": {
          "type": "tweet" 
        }
      }
    }
  }
}

#重建索引
POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "twitter"
  },
  "dest": {
    "index": "new_twitter"
  }
}