微服务——elasticsearch

初识ES——什么是elasticsearch

 

 

 elasticsearch的发展

 

 初识ES——正向索引和倒排索引

 

初识ES——es与mysql的概念对比

类比到mysql中是表结构约束 

 概念对比 

 

初始ES——安装es和kibana 

1.部署单点es

1.1创建网络

要安装es容器和kibana容器并让他们之间相连，这里就要先创建一个网络

docker network create es-net

1.2拉取es镜像

docker pull elasticsearch:7.12.1

1.3运行

docker run -d \--name es \-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \-e "discovery.type=single-node" \-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \--privileged \--network es-net \-p 9200:9200 \-p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1

docker run -d 	--name es      -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"     -e "discovery.type=single-node"      -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data      -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins      --privileged      --network es-net      -p 9200:9200      -p 9300:9300  elasticsearch:7.12.1

 

命令解释：

• -e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称

• -e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问

• -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小

• -e "discovery.type=single-node"：非集群模式

• -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录

• -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录

• -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录

• --privileged：授予逻辑卷访问权

• --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中

• -p 9200:9200：端口映射配置

 在浏览器中输入：http://xxx.xxx.xxx.xxx:9200/ 即可看到elasticsearch的响应结果：

 

2.部署kibana

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

2.1.拉取镜像

docker pull kibana:7.12.1

2.2部署

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

• --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中

• -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch

• -p 5601:5601：端口映射配置

 

此时，在浏览器输入地址访问：http://xxx.xxx.xxx.xxx:5601，即可看到结果

2.2.DevTools

kibana中提供了一个DevTools界面：

如果一直是这个界面的话说明苟日的内存炸了.....tmd，不就是开了个nacos,rabbitmq，redis,然后就顶不住了es+kibana

正常进来之后如下 

 

 进入DevTools

下面的DSL命令就是查询es中的所有数据，

 模拟发送一个GET请求，和上面的es:9200得到的东西一样。

 初始ES——安装IK分词器

 如下所见对中文的分词支持不友好，完全逐字来分

 一般中文分词用的是IK分词器

在线安装ik插件

# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /bin/bash# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch

 

IK分词器包含两种模式：

• ik_smart：最少切分

• ik_max_word：最细切分

GET /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "北岭山脚鼠鼠学习java"
}

  再次测试得到如下结果，

{"tokens" : [{"token" : "北","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "岭","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "山脚","start_offset" : 2,"end_offset" : 4,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "鼠","start_offset" : 4,"end_offset" : 5,"type" : "CN_CHAR","position" : 3},{"token" : "鼠","start_offset" : 5,"end_offset" : 6,"type" : "CN_CHAR","position" : 4},{"token" : "学习","start_offset" : 6,"end_offset" : 8,"type" : "CN_WORD","position" : 5},{"token" : "java","start_offset" : 8,"end_offset" : 12,"type" : "ENGLISH","position" : 6}]
}

IK分词器的扩展和停用词典

在IK分词器的底层会依赖一个词典，比如一些网络用语组成的词语。什么鸡你太美。。。

 

 新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

奥力给
北岭山
北岭山脚鼠鼠

在 stopword.dic 添加停用词

蔡徐坤

重启elasticsearch  

# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana