上穷碧落下凡尘:Win10系统下基于Docker配置Elasticsearch7配合Python3进行全文检索交互

基于文档式的全文检索引擎大家都不陌生，之前一篇文章：使用Redisearch实现的全文检索功能服务，曾经使用Rediseach来小试牛刀了一把，文中戏谑的称Rediseach已经替代了Elasticsearch，其实不然，Elasticsearch作为老牌的全文检索引擎还并没有退出历史舞台，依旧占据主流市场，桃花依旧笑春风，阿里也在其ecs服务中推出了云端Elasticsearch引擎，所以本次我们在Win10系统中依托Docker来感受一下Elasticsearch的魅力。

首先安装Docker，具体流程请参照：win10系统下把玩折腾DockerToolBox以及更换国内镜像源(各种神坑)，这里不再赘述。

拉取Elasticsearch镜像，这里我们使用7.0以上的版本，该版本从性能和效率上都得到了优化。

docker pull elasticsearch:7.2.0

随后运行Elasticsearch镜像

docker run --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.2.0

容器别名我们就用缩写es来替代，通过 9200 端口并使用 Elasticsearch 的原生 传输 协议和集群交互。集群中的节点通过端口 9300 彼此通信。如果这个端口没有打开，节点将无法形成一个集群，运行模式先走单节点模式。

启动容器成功后，可以访问一下浏览器: http://localhost:9200

OK,没有任何问题，Elasticsearch 采用 YAML 文件对系统进行配置，原理很简单，就像Django的settings或者Flask的Config，只要通知Elasticsearch服务在运行过程中一些你想要的功能，而Elasticsearch会找到elasticsearch.yml，之后按你指定的参数运行服务。

此时，我们需要将容器内部Elasticsearch的配置文件拷贝出来，这样以后启动容器就可以按照我们自己指定的配置来修改了。

docker cp 容器id:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml ./elasticsearch.yml

老规矩，前面的是容器内地址，后面的是宿主机地址，这里我就拷贝到当前目录下，当然了，你也可以指定绝对路径。

打开elasticsearch.yml，可以自己加一些配置，比如允许跨域访问，这样你这台Elasticsearch就可以被别的服务器访问了，这是微服务全文检索系统架构的第一步。

cluster.name: "docker-cluster"  
network.host: 0.0.0.0  
http.cors.enabled: true  
http.cors.allow-origin: "*"

然后停止正在运行的Elasticsearch容器，并且删除它。

docker stop 容器id  
docker rm $(docker ps -a -q)

再次启动Elasticsearch容器，这一次不同的是，我们需要通过-v挂载命令把我们刚刚修改好的elasticsearch.yml挂载到容器内部去，这样容器就根据我们自己修改的配置文件来运行Elasticsearch服务。

docker run --name es -v /es/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.2.0

这里需要注意一点，就是在Win10宿主机里需要单独设置一下共享文件夹，这里我设置的共享文件夹叫做es，如果是Centos或者Mac os就直接写真实物理路径即可。

这里再简单介绍一下Win10如何设置共享文件夹用来配合Docker的挂载，打开virtualBox设置，新建一个共享文件夹es

随后，重启Docker，输入命令进入默认容器：docker-machine ssh default

在容器根目录能够看到刚刚设置的共享文件夹，就说明设置成功了。

另外还有一个需要注意的点，就是Elasticsearch存储数据也可以通过-v命令挂载出来，如果不对数据进行挂载，当容器被停止或者删除，数据也会不复存在，所以挂载后存储在宿主机会比较好一点，命令是：

docker run --name es -v /es/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /es/data:/usr/share/elasticsearch/data -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.2.0

再次启动容器成功之后，我们就可以利用Python3来和全文检索引擎Elasticsearch进行交互了，安装依赖的库。

pip3 install elasticsearch

新建es\_test.py测试脚本

建立Elasticsearch的检索实例

from elasticsearch import Elasticsearch  
   
es = Elasticsearch(hosts=[{"host":'Docker容器所在的ip', "port": 9200}])

这里的host指容器ip，因为可以扩展集群，所以是一个list，需要注意一点，如果是Win10就是系统分配的那个ip,Centos或者Mac os直接写127.0.0.1即可。

建立索引(Index)，这里我们创建一个名为 article 的索引

result = es.indices.create(index='article', ignore=400)  
print(result)

  
{'acknowledged': True, 'shards_acknowledged': True, 'index': 'article'} 

其中的 acknowledged 字段表示创建操作执行成功。

删除索引也是类似的，代码如下：

result = es.indices.delete(index='article', ignore=[400, 404])  
print(result)  
  
{'acknowledged':True}

插入数据，Elasticsearch 就像 MongoDB 一样，在插入数据的时候可以直接插入结构化字典数据，插入数据可以调用 index() 方法，这里索引和数据是强关联的，所以插入时需要指定之前建立好的索引。

data = {'title': '我在北京学习人工智能', 'url': 'http://123.com','content':"在北京学习"}  
result = es.index(index='article',body=data)  
print(result)

{'_index': 'article', '_type': '_doc', '_id': 'GyJgb3MBuQaE6wYOApTh', '_version': 1, 'result': 'created', '_shards': {'total': 2, 'successful': 1, 'failed': 0}, '_seq_no': 5, '_primary_term': 1} 

可以看到index()方法会自动生成一个唯一id，当然我们也可以使用create()方法创建数据，不同的是create()需要手动指定一个id。

修改数据也非常简单，我们同样需要指定数据的 id 和内容，调用 index() 方法即可，代码如下：

data = {'content':"在北京学习python"}  
  
#修改  
result = es.index(index='article',body=data, id='GyJgb3MBuQaE6wYOApTh')

{'_index': 'article', '_type': '_doc', '_id': 'GyJgb3MBuQaE6wYOApTh', '_version': 2, 'result': 'updated', '_shards': {'total': 2, 'successful': 1, 'failed': 0}, '_seq_no': 6, '_primary_term': 1} 

删除数据，可以调用 delete() 方法，指定需要删除的数据 id 即可

#删除  
result = es.delete(index='article',id='GyJgb3MBuQaE6wYOApTh')  
print(result)

{'_index': 'article', '_type': '_doc', '_id': 'GyJgb3MBuQaE6wYOApTh', '_version': 3, 'result': 'deleted', '_shards': {'total': 2, 'successful': 1, 'failed': 0}, '_seq_no': 7, '_primary_term': 1} 

查询数据，这里可以简单的查询全量数据：

#查询  
result = es.search(index='article')  
print(result)

{'took': 1079, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 5, 'relation': 'eq'}, 'max_score': 1.0, 'hits': [{'_index': 'article', '_type': 'blog', '_id': '1', '_score': 1.0, '_source': {'title': '我在北京学习人工智能', 'url': 'http://123.com', 'content': '在北京学习'}}, {'_index': 'article', '_type': 'blog', '_id': 'FyIdb3MBuQaE6wYO8JQR', '_score': 1.0, '_source': {'title': '你好', 'content': '你好123'}}, {'_index': 'article', '_type': 'blog', '_id': 'GCIeb3MBuQaE6wYOnpSv', '_score': 1.0, '_source': {'title': '你好', 'url': 'http://123.com', 'content': '你好123'}}, {'_index': 'article', '_type': 'blog', '_id': 'GSJfb3MBuQaE6wYOu5RD', '_score': 1.0, '_source': {'title': '你好', 'url': 'http://123.com', 'content': '你好123'}}, {'_index': 'article', '_type': 'blog', '_id': 'GiJfb3MBuQaE6wYO5pR4', '_score': 1.0, '_source': {'title': '你好', 'url': 'http://123.com', 'content': '你好123'}}]}} 

还可以进行全文检索，这才是体现 Elasticsearch 搜索引擎特性的地方。

mapping = {  
    'query': {  
        'match': {  
            'content': '学习 北京'  
        }  
    }  
}  
  
result = es.search(index='article',body=mapping)  
print(result)

{'took': 4, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 1, 'relation': 'eq'}, 'max_score': 4.075481, 'hits': [{'_index': 'article', '_type': 'blog', '_id': '1', '_score': 4.075481, '_source': {'title': '我在北京学习人工智能', 'url': 'http://123.com', 'content': '在北京学习'}}]}} 

可以看出，检索时会对对应的字段全文检索，结果还会按照检索关键词的相关性进行排序，这就是一个基本的搜索引擎雏形。

除了这些最基本的操作，Elasticsearch还支持很多复杂的查询，可以参照最新的7.2版本文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/query-dsl.html

结语：体验了之后，有人说，Elasticsearch这玩意还真不错，能不能把Mysql或者Mongo全都扔了，就拿它当数据库不就完事了吗？答案当然是不可能的，因为Elasticsearch没有事务，而且是查询是近实时，写入速度很慢，只是读取数据快，成本也比数据库高，几乎就在靠吃内存提高性能，它目前只是作为搜索引擎的存在，如果你的业务涉及全文检索，那么它就是你的首选方案之一。