【docker Elasticsearch】Rest風格的分佈式開源搜索和分析引擎Elasticsearch初體驗

時間  2020-03-28
標籤 docker elasticsearch rest 風格 分佈式 開源 搜索 分析 引擎 體驗 欄目 Docker 简体版
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概述：

Elasticsearch 是一個分佈式、可擴展、實時的搜索與數據分析引擎。 它能從項目一開始就賦予你的數據以搜索、分析和探索的能力，這是一般沒有預料到的。 它存在還由於原始數據若是隻是躺在磁盤裏面根本就毫無用處。html

Elasticsearch 不只僅只是全文搜索，咱們還將介紹結構化搜索、數據分析、複雜的人類語言處理、地理位置和對象間關聯關係等。 咱們還將探討爲了充分利用 Elasticsearch 的水平伸縮性，應當如何創建數據模型，以及在生產環境中如何配置和監控你的集羣。node

Elasticsearch也使用Java開發並使用 Lucene 做爲其核心來實現全部索引和搜索的功能，可是它的目的是經過簡單的 RESTful API 來隱藏 Lucene 的複雜性，從而讓全文搜索變得簡單。
不過，Elasticsearch 不只僅是 Lucene 和全文搜索，咱們還能這樣去描述它：docker

壹：安裝軟件

一：安裝elasticsearch

一、安裝

一、搜索鏡像
docker search Elasticsearch

 二、拉取鏡像
docker pull elasticsearch:7.5.2

三、查看鏡像
docker images

四、啓動容器
docker run -d --name elaseticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e ES_JAVA_POTS="-Xms256m -Xmx256m"  -e "discovery.type=single-node"  [鏡像id]

五、訪問
http://localhost:9200

{
    "name": "ea92e317dcb0",
    "cluster_name": "docker-cluster",
    "cluster_uuid": "nN5sGE2FQuidchtltDxAhQ",
    "version": {
        "number": "7.5.2",
        "build_flavor": "default",
        "build_type": "docker",
        "build_hash": "8bec50e1e0ad29dad5653712cf3bb580cd1afcdf",
        "build_date": "2020-01-15T12:11:52.313576Z",
        "build_snapshot": false,
        "lucene_version": "8.3.0",
        "minimum_wire_compatibility_version": "6.8.0",
        "minimum_index_compatibility_version": "6.0.0-beta1"
    },
    "tagline": "You Know, for Search"
}

二、問題

一、啓動失敗，docker內容器無端中止
緣由：elasticsearch初始佔用內存大，開始佔用兩G，而我給docker只分配了1G，因此形成內存不夠從而形成啓失敗，若是你電腦內存夠大，你能夠給你的docker分配大一點的內存，內存不夠的同窗，你能夠在建立容器時加參數-e ES_JAVA_POTS="-Xms256m -Xmx256m"json

二：安裝kibana

一、安裝

一、拉取鏡像
docker pull kibana:7.5.2
注：最好與你的elasticsearch版本一致，以避免出現問題

二、建立容器
docker run -d --name kibana  -p 5601:5601 [鏡像id]

三、訪問測試
訪問地址：http://locahost:5601

在調試好久以後，終於來到我渴望來到的界面。

他裏面有一個測試：http://localhost:9200/_search
數組

二、問題

一、訪問kibana出現問題：Kibana server is not ready yet，具體問題你須要看他的日誌，使用kitematic能夠查看容器的日誌。
出現這個問題的可能性有不少，須要注意的是：服務器

  • 一、確認你的elasticsearch是否啓動，這沒什麼好說的
  • 二、確認你的elasticsearch版本是否與你的kibana版本是否一致，雖然我也沒有測試，版本一致總歸沒有什麼壞處。
  • 三、你最好把kibana與elasticsearch兩個容器之間鏈接起來

  • 四、在進入容器後，你必須修改elasticsearch.hosts參數，它裏面會有默認值爲http://elaseicsearch:9200,注意這裏不能改成http://localhost:9200,由於這樣他會映射到你的容器內部。

    你須要在你的主機查看ip，輸入ipconfig，這裏會有不少ip，請注意，這裏只有一個才能鏈接，若是你不能確認是哪個，請在你的kibana容器內部curl一下http://ip:9200，出現elasticsearch信息的纔是正確的。

貳：Elastic search初體驗

數據的操做無非就是增刪改查四種對吧，接下來演示怎麼實現這四種方法：curl

一：添加數據

這時elasticsearch開發文檔裏的例子。elasticsearch

PUT /megacorp/employee/1
{
    "first_name" : "John",
    "last_name" :  "Smith",
    "age" :        25,
    "about" :      "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}

PUT /megacorp/employee/2
{
    "first_name" :  "Jane",
    "last_name" :   "Smith",
    "age" :         32,
    "about" :       "I like to collect rock albums",
    "interests":  [ "music" ]
}

PUT /megacorp/employee/3
{
    "first_name" :  "Douglas",
    "last_name" :   "Fir",
    "age" :         35,
    "about":        "I like to build cabinets",
    "interests":  [ "forestry" ]
}

以1號員工爲例：這裏使用Postman工具：
咱們將請求切換爲PUT請求，輸入Url，在請求裏面加上數據，點擊發送，就會看到響應，
注意，路徑 /megacorp/employee/1 包含了三部分的信息：分佈式

  • megacorp（索引名稱）
  • employee（類型名稱）
  • 1（特定僱員的ID）
    請求體 —— JSON 文檔 —— 包含了這位員工的全部詳細信息，他的名字叫 John Smith ，今年 25 歲，喜歡攀巖。

二：查看數據

目前咱們已經在 Elasticsearch 中存儲了一些數據， 接下來就能專一於實現應用的業務需求了。第一個需求是能夠檢索到單個僱員的數據。ide

這在 Elasticsearch 中很簡單。簡單地執行 一個 HTTP GET 請求並指定文檔的地址——索引庫、類型和ID。 使用這三個信息能夠返回原始的 JSON 文檔：

一、查詢單個數據

一樣的，咱們只須要將索引名、類別名、id的形式以get的請求發送，就能夠實現單個數據的查詢。

GET /megacorp/employee/1

返回結果包含了文檔的一些元數據，以及 _source 屬性，內容是 John Smith 僱員的原始 JSON 文檔

二、查詢全部的數據

一個 GET 是至關簡單的，能夠直接獲得指定的文檔。 如今嘗試點兒稍微高級的功能，好比一個簡單的搜索！

第一個嘗試的幾乎是最簡單的搜索了。咱們使用下列請求來搜索全部僱員：

GET /megacorp/employee/_search


能夠看到，咱們仍然使用索引庫 megacorp 以及類型 employee，但與指定一個文檔 ID 不一樣，此次使用 _search 。返回結果包括了全部三個文檔，放在數組 hits 中。一個搜索默認返回十條結果。

{
    "took": 1,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 3,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1,
        "hits": [
            {
                "_index": "megacorp",
                "_type": "employee",
                "_id": "1",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "first_name": "John",
                    "last_name": "Smith",
                    "age": 25,
                    "about": "I love to go rock climbing",
                    "interests": [
                        "sports",
                        "music"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "megacorp",
                "_type": "employee",
                "_id": "2",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "first_name": "Jane",
                    "last_name": "Smith",
                    "age": 32,
                    "about": "I like to collect rock albums",
                    "interests": [
                        "music"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "megacorp",
                "_type": "employee",
                "_id": "3",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "first_name": "Douglas",
                    "last_name": "Fir",
                    "age": 35,
                    "about": "I like to build cabinets",
                    "interests": [
                        "forestry"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

三、按條件查詢

①、get

嘗試下搜索姓氏爲 Smith 的僱員。、這個方法通常涉及到一個 查詢字符串 （query-string） 搜索，由於咱們能夠經過一個URL參數來傳遞查詢信息給搜索接口：

GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith


能夠看到咱們將查詢自己賦值給參數 q= 。返回結果給出了全部的 Smith，一共兩條。

{
    "took": 79,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 2,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 0.47000363,
        "hits": [
            {
                "_index": "megacorp",
                "_type": "employee",
                "_id": "1",
                "_score": 0.47000363,
                "_source": {
                    "first_name": "John",
                    "last_name": "Smith",
                    "age": 25,
                    "about": "I love to go rock climbing",
                    "interests": [
                        "sports",
                        "music"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "megacorp",
                "_type": "employee",
                "_id": "2",
                "_score": 0.47000363,
                "_source": {
                    "first_name": "Jane",
                    "last_name": "Smith",
                    "age": 32,
                    "about": "I like to collect rock albums",
                    "interests": [
                        "music"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

②：post請求

官方文檔介紹這是使用查詢表達式搜索。

Query-string 搜索經過命令很是方便地進行臨時性的即席搜索 ，但它有自身的侷限性（參見 輕量 搜索 ）。Elasticsearch 提供一個豐富靈活的查詢語言叫作 查詢表達式 ， 它支持構建更加複雜和健壯的查詢。

領域特定語言 （DSL）， 使用 JSON 構造了一個請求。咱們能夠像這樣重寫以前的查詢全部名爲 Smith 的搜索 ：

POST /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "last_name" : "Smith"
        }
    }
}


官方文檔給出的是get請求，我實在是不知道參數加在哪裏，加在header裏，沒有任何效果，因而我改爲了POST請求，請求成功，值得注意的是只有在有條件的時候才能查詢成功。
其中與get請求的不一樣是：再也不使用 query-string 參數，而是一個請求體替代。這個請求使用 JSON 構造，並使用了一個 match 查詢（屬於查詢類型之一）

{
    "took": 1,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 2,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 0.47000363,
        "hits": [
            {
                "_index": "megacorp",
                "_type": "employee",
                "_id": "1",
                "_score": 0.47000363,
                "_source": {
                    "first_name": "John",
                    "last_name": "Smith",
                    "age": 25,
                    "about": "I love to go rock climbing",
                    "interests": [
                        "sports",
                        "music"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "megacorp",
                "_type": "employee",
                "_id": "2",
                "_score": 0.47000363,
                "_source": {
                    "first_name": "Jane",
                    "last_name": "Smith",
                    "age": 32,
                    "about": "I like to collect rock albums",
                    "interests": [
                        "music"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

四、查看數據是否存在

相對於其餘集中請求，這時一種比較少見的請求方式，若是須要查看數據是否存在，將請求方式改成head便可。

HEAD  /megacorp/employee/1

發送請求後，你也許會疑問，咦，他也沒有返回信息啊，那我怎麼知道結果呢。別急，聽我慢慢道來。

根據圖，咱們能夠看出，他的確沒有返回結果，可是能夠注意到，再右上角他會有一個狀態碼，當有這個信息時，他的狀態碼就是200，沒有就返回404表示找不到。

3、修改數據

咱們使用了GET和POST查詢數據，使用PUT新增數據，根據官方給出的是修改數據仍是用PUT，若是存在數據他就會更新數據，這樣的模式確實與咱們常見的請求使用方法略有不一樣。

PUT /megacorp/employee/1
{
    "first_name" : "唐",
    "last_name" :  "菜雞",
    "age" :        21,
    "about" :      "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "movie", "music" ]
}

發送該請求後，返回參數

{
    "_index": "megacorp",
    "_type": "employee",
    "_id": "1",
    "_version": 2,
    "result": "updated",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 3,
    "_primary_term": 3
}

咱們對比能夠發現，主要有兩處不一樣，看圖你就會說，呀不對呀，明明有四處，那是由於以前插入第一條的時候還只有一條參數，如今有三條了，不準擡槓，不準擡槓，不準擡槓。
不一樣：他的版本加一，返回狀態爲created變爲updated。

咱們再查詢一次就會發現他的信息已經發現改變，這就是修改。

{
    "_index": "megacorp",
    "_type": "employee",
    "_id": "1",
    "_version": 2,
    "_seq_no": 3,
    "_primary_term": 3,
    "found": true,
    "_source": {
        "first_name": "唐",
        "last_name": "菜雞",
        "age": 21,
        "about": "I love to go rock climbing",
        "interests": [
            "movie",
            "music"
        ]
    }
}

四：刪除數據

根據前面，不用想咱們也知道刪除數據用的就是delete請求。

DELETE  /megacorp/employee/2

咱們刪除二號員工，返回以下信息，result變爲deleted。

{
    "_index": "megacorp",
    "_type": "employee",
    "_id": "2",
    "_version": 2,
    "result": "deleted",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 4,
    "_primary_term": 3
}

做者有話

固然，elasticsearch的功能不只僅是如此，這些只是他的基本功能之一，更多請看他的開發文檔。 傳送門

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