分布式搜索引擎elasticsearch(一）

5.1 初始elasticsearch

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。

elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

5.1.1正向索引

5.1.2elasticsearch采用倒排索引：

文档（document）：每条数据就是一个文档

词条（term）：文档按照语义分成的词语

倒排索引中包含两部分内容：

词条词典（Term Dictionary）：记录所有词条，以及词条与倒排列表（Posting List）之间的关系，会给词条创建索引，提高查询和插入效率

倒排列表（Posting List）：记录词条所在的文档id、词条出现频率 、词条在文档中的位置等信息

文档id：用于快速获取文档

词条频率（TF）：文档在词条出现的次数，用于评分

1、elasticsearch是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。

文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中。

2、索引（index）：相同类型的文档的集合

5.1.3mysql与Elasticsearch对比

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD

Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性

Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

5.1.4安装elasticsearch

1.部署单点es

1.1.创建网络

因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

docker network create es-net

1.2.加载镜像

这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。不建议大家自己pull。

课前资料提供了镜像的tar包：

大家将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：

# 导入数据
docker load -i es.tar

同理还有kibana的tar包也需要这样做。

1.3.运行

运行docker命令，部署单点es：

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://192.168.153.131:9200/ 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.部署

运行docker命令，部署kibana

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

kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：

docker logs -f kibana

查看运行日志，说明成功：

此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.153.131:5601，即可看到结果

2.2.DevTools

kibana中提供了一个DevTools界面：

这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。

语法说明：

• POST：请求方式
• /_analyze：请求路径，这里省略了虚拟机IP地址：9200，有kibana帮我们补充
• 请求参数，json风格：
• analyzer：分词器类型，这里是默认的standard分词器
• text：要分词的内容

3.安装IK分词器

3.1.在线安装ik插件（较慢）

# 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

3.2.离线安装ik插件（推荐）

1）查看数据卷目录

安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看:

docker volume inspect es-plugins

显示结果：

[{"CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00","Driver": "local","Labels": null,"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data","Name": "es-plugins","Options": null,"Scope": "local"}
]

说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。

2）解压缩分词器安装包

下面我们需要把课前资料中的ik分词器解压缩，重命名为ik

3）上传到es容器的插件数据卷中

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data ：

4）重启容器

# 4、重启容器
docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es

5）测试：

IK分词器包含两种模式：

1. ik_smart：最少切分