【docker Elasticsearch】Rest风格的分布式开源搜索和分析引擎Elasticsearch初体验
概述：
Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎。 它能从项目一开始就赋予你的数据以搜索、分析和探索的能力，这是通常没有预料到的。 它存在还因为原始数据如果只是躺在磁盘里面根本就毫无用处。
Elasticsearch 不仅仅只是全文搜索，我们还将介绍结构化搜索、数据分析、复杂的人类语言处理、地理位置和对象间关联关系等。 我们还将探讨为了充分利用 Elasticsearch 的水平伸缩性，应当如何建立数据模型，以及在生产环境中如何配置和监控你的集群。
Elasticsearch也使用Java开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
不过，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene 和全文搜索，我们还能这样去描述它：
分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
分布式的实时分析搜索引擎
可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据
@
目录
概述：
壹：安装软件
一：安装elasticsearch
1、安装
2、问题
二：安装kibana
1、安装
2、问题
贰：Elastic search初体验
一：添加数据
二：查看数据
1、查询单个数据
2、查询所有的数据
3、按条件查询
①、get
②：post请求
4、查看数据是否存在
三、修改数据
四：删除数据
作者有话
壹：安装软件
一：安装elasticsearch
1、安装
1、搜索镜像
docker search Elasticsearch
2、拉取镜像
docker pull elasticsearch:7.5.2
3、查看镜像
docker images
4、启动容器
docker run -d --name elaseticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e ES_JAVA_POTS="-Xms256m -Xmx256m" -e "discovery.type=single-node" [镜像id]
{
"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"}
2、问题
1、启动失败，docker内容器无故停止
原因：elasticsearch初始占用内存大，开始占用两G，而我给docker只分配了1G，所以造成内存不够从而造成启失败，如果你电脑内存够大，你可以给你的docker分配大一点的内存，内存不够的同学，你可以在创建容器时加参数-e ES_JAVA_POTS="-Xms256m -Xmx256m"
二：安装kibana
1、安装
1、拉取镜像
docker pull kibana:7.5.2
注：最好与你的elasticsearch版本一致，以免出现问题
2、创建容器
docker run -d --name kibana -p 5601:5601 [镜像id]
3、访问测试
访问地址：http://locahost:5601
在调试很久之后，终于来到我渴望来到的界面。
他里面有一个测试：http://localhost:9200/_search
2、问题
1、访问kibana出现问题：Kibana server is not ready yet，具体问题你需要看他的日志，使用kitematic可以查看容器的日志。
出现这个问题的可能性有很多，需要注意的是：
1、确认你的elasticsearch是否启动，这没什么好说的
2、确认你的elasticsearch版本是否与你的kibana版本是否一致，虽然我也没有测试，版本一致总归没有什么坏处。
3、你最好把kibana与elasticsearch两个容器之间连接起来
4、在进入容器后，你必须修改elasticsearch.hosts参数，它里面会有默认值为http://elaseicsearch:9200,注意这里不能改为http://localhost:9200,因为这样他会映射到你的容器内部。
你需要在你的主机查看ip，输入ipconfig，这里会有很多ip，请注意，这里只有一个才能连接，如果你不能确认是哪一个，请在你的kibana容器内部curl一下http://ip:9200，出现elasticsearch信息的才是正确的。
贰：Elastic search初体验
数据的操作无非就是增删改查四种对吧，接下来演示怎么实现这四种方法：
一：添加数据
这时elasticsearch开发文档里的例子。
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号员工为例：这里使用Postman工具：
我们将请求切换为PUT请求，输入Url，在请求里面加上数据，点击发送，就会看到响应，
注意，路径 /megacorp/employee/1 包含了三部分的信息：
megacorp（索引名称）
employee（类型名称）
1（特定雇员的ID）
请求体 —— JSON 文档 —— 包含了这位员工的所有详细信息，他的名字叫 John Smith ，今年 25 岁，喜欢攀岩。
二：查看数据
目前我们已经在 Elasticsearch 中存储了一些数据， 接下来就能专注于实现应用的业务需求了。第一个需求是可以检索到单个雇员的数据。
这在 Elasticsearch 中很简单。简单地执行 一个 HTTP GET 请求并指定文档的地址——索引库、类型和ID。 使用这三个信息可以返回原始的 JSON 文档：
1、查询单个数据
同样的，我们只需要将索引名、类别名、id的形式以get的请求发送，就可以实现单个数据的查询。
GET /megacorp/employee/1
返回结果包含了文档的一些元数据，以及 _source 属性，内容是 John Smith 雇员的原始 JSON 文档
2、查询所有的数据
一个 GET 是相当简单的，可以直接得到指定的文档。 现在尝试点儿稍微高级的功能，比如一个简单的搜索！
第一个尝试的几乎是最简单的搜索了。我们使用下列请求来搜索所有雇员：
GET /megacorp/employee/_search
可以看到，我们仍然使用索引库 megacorp 以及类型 employee，但与指定一个文档 ID 不同，这次使用 _search 。返回结果包括了所有三个文档，放在数组 hits 中。一个搜索默认返回十条结果。
{
"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"
]
}
}
]
}}
3、按条件查询
①、get
尝试下搜索姓氏为 Smith 的雇员。、这个方法一般涉及到一个 查询字符串 （query-string） 搜索，因为我们可以通过一个URL参数来传递查询信息给搜索接口：
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
可以看到我们将查询本身赋值给参数 q= 。返回结果给出了所有的 Smith，一共两条。
{
"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请求
官方文档介绍这是使用查询表达式搜索。
Query-string 搜索通过命令非常方便地进行临时性的即席搜索 ，但它有自身的局限性（参见 轻量 搜索 ）。Elasticsearch 提供一个丰富灵活的查询语言叫做 查询表达式 ， 它支持构建更加复杂和健壮的查询。
领域特定语言 （DSL）， 使用 JSON 构造了一个请求。我们可以像这样重写之前的查询所有名为 Smith 的搜索 ：
POST /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"last_name" : "Smith"
}
}}
官方文档给出的是get请求，我实在是不知道参数加在哪里，加在header里，没有任何效果，于是我改成了POST请求，请求成功，值得注意的是只有在有条件的时候才能查询成功。
其中与get请求的不同是：不再使用 query-string 参数，而是一个请求体替代。这个请求使用 JSON 构造，并使用了一个 match 查询（属于查询类型之一）
{
"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"
]
}
}
]
}}
4、查看数据是否存在
相对于其他集中请求，这时一种比较少见的请求方式，如果需要查看数据是否存在，将请求方式改为head即可。
HEAD /megacorp/employee/1
发送请求后，你也许会疑问，咦，他也没有返回信息啊，那我怎么知道结果呢。别急，听我慢慢道来。
根据图，我们可以看出，他的确没有返回结果，但是可以注意到，再右上角他会有一个状态码，当有这个信息时，他的状态码就是200，没有就返回404表示找不到。
三、修改数据
我们使用了GET和POST查询数据，使用PUT新增数据，根据官方给出的是修改数据还是用PUT，如果存在数据他就会更新数据，这样的模式确实与我们常见的请求使用方法略有不同。
PUT /megacorp/employee/1
{
"first_name" : "唐",
"last_name" : "菜鸡",
"age" : 21,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "movie", "music" ]}
发送该请求后，返回参数
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_version": 2,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 3,
"_primary_term": 3}
我们对比可以发现，主要有两处不同，看图你就会说，呀不对呀，明明有四处，那是因为之前插入第一条的时候还只有一条参数，现在有三条了，不许抬杠，不许抬杠，不许抬杠。
不同：他的版本加一，返回状态为created变为updated。
我们再查询一次就会发现他的信息已经发现改变，这就是修改。
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "1",
"_version": 2,
"_seq_no": 3,
"_primary_term": 3,
"found": true,
"_source": {
"first_name": "唐",
"last_name": "菜鸡",
"age": 21,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"movie",
"music"
]
}}
四：删除数据
根据前面，不用想我们也知道删除数据用的就是delete请求。
DELETE /megacorp/employee/2
我们删除二号员工，返回如下信息，result变为deleted。
{
"_index": "megacorp",
"_type": "employee",
"_id": "2",
"_version": 2,
"result": "deleted",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 4,
"_primary_term": 3}
作者有话
当然，elasticsearch的功能不仅仅是如此，这些只是他的基本功能之一，更多请看他的开发文档。 传送门
