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1.Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎, 它能让你以一个之前从未有过的速度和规模,去探索你的数据。 它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合。
2.Elasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 但是,Lucene只是一个库。想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是,Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
3.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。
(1)分布式搜索和分析引擎
(2)全文检索,结构化检索,数据分析
(3)对海量数据进行近实时的处理
分布式:ES自动可以将海量数据分散到多台服务器上存储和检索
海量数据的处理:分布式以后,就可以采用大量的服务器去存储和检索数据,自然而然就可以实现海量数据的处理了
跟分布式/海量数据相反的,lucene,单机应用,只能在单台服务器上使用,最多只能处理单台服务器可以处理的数据量。
近实时:在秒级别对数据进行搜索和分析
(1)维基百科,全文检索,高亮,搜索推荐
(2)新闻网站,用户日志+社交网络数据,分析
(3)Stack Overflow(国外的程序异常讨论论坛),全文检索,搜索相关问题和答案
(4)GitHub(开源代码管理),搜索上亿行代码
(5)电商网站,检索商品
(6)日志数据分析,logstash采集日志,ES进行复杂的数据分析
(7)商品价格监控网站,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发视消息给用户
(8)BI系统,ES执行数据分析和挖掘,Kibana进行数据可视化
(9)国内,站内搜索(电商,招聘,门户)
(10)BI 系统,商业智能,分析用户消费趋势和用户群体的组成构成。
(1)可以作为一个大型分布式集群(数百台服务器)技术,处理PB级数据,服务大公司,也可以运行在单机上,服务小公司
(2)Elasticsearch不是什么新技术,主要是将全文检索,数据分析以及分布式技术,合并在一起,才形成了独一无二的ES,lucene(全文检索)
(3)对用户而言,是开箱即用的,非常简单,作为中小型的应用,直接3分钟部署一下ES,就可以作为生产环境的系统来使用了,数据量不大,操作不是太复杂
(4)数据库的功能面对很多领域是不够的,优势:事务,各种联机事务型的操作,特殊的功能,比如全文检索,同义词处理,相关度排名,复杂数据分析,海量数据的近实时处理,Elasticsearch作为传统数据库的一个补充,提供了数据库所不能提供的很多功能。
Elasticsearch 使用JavaScript Object Notation 或者JSON作为文档的序列化格式。JSON序列化被大多数编程语言所支持,并且已经成为 NoSQL领域的标准格式。 它简单、简洁、易于阅读。
官方文档
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/install-elasticsearch.html
1.安装Java yum install -y java-1.8.0-openjdk.x86_64 2.下载安装软件 mkdir /data/soft -p cd /data/soft/ rz -E rpm -ivh elasticsearch-6.6.0.rpm 3.配置启动 systemctl daemon-reload systemctl enable elasticsearch.service systemctl start elasticsearch.service 4.检查是否安装成功(要隔一会才会启动起来) netstat -lntup|grep 9200 tcp6 0 0 127.0.0.1:9200 :::* LISTEN 6440/java tcp6 0 0 ::1:9200 :::* LISTEN 6440/java curl 127.0.0.1:9200
rpm -qc elasticsearch #查看elasticsearch所有配置文件
/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml #配置文件
/etc/elasticsearch/jvm.options #jvm虚拟机配置文件
/etc/init.d/elasticsearch #init启动文件
/etc/sysconfig/elasticsearch #环境变量配置文件
/usr/lib/sysctl.d/elasticsearch.conf #sysctl变量文件,修改最大描述符
/usr/lib/systemd/system/elasticsearch.service #systemd启动文件
/var/lib/elasticsearch # 数据目录
/var/log/elasticsearch #日志目录
/var/run/elasticsearch #pid目录
Elasticsearch 已经有了很好的默认值,特别是涉及到性能相关的配置或者选项,其它数据库可能需要调优,但总得来说,Elasticsearch不需要。如果你遇到了性能问题,解决方法通常是更好的数据布局或者更多的节点。
[root@m01 ~]#mkdir /data/elasticsearch [root@m01 ~]#chown -R elasticsearch:elasticsearch /data/elasticsearch/ [root@m01 ~]# chmod a+x /data [root@m01 ~]# chmod a+x /data/elasticsearch [root@m01 ~]# ll -d /data drwxr-xr-x 5 root root 60 Jul 10 17:15 /data [root@m01 ~]# ll -d /data/elasticsearch/ drwxr-xr-x 3 elasticsearch elasticsearch 19 Jul 10 18:57 /data/elasticsearch/ [root@m01 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml #cluster.name: dba5 #集群名称 node.name: node-1 #节点名称 path.data: /data/elasticsearch #数据目录 path.logs: /var/log/elasticsearch #日志目录 bootstrap.memory_lock: true #锁定内存 network.host: 10.0.0.51 #绑定IP地址 http.port: 9200 #端口号
1.根据实际情况调整内存: 查看内存:free –h [root@m01 ~]#vim /etc/elasticsearch/jvm.options #如果是1G的内存,需要修改一下这里的内存。改为512m #如果是1G内存,则默认就可以了 -Xms1g -Xmx1g 内存限制: 1.不要超过32G 2.最大最小内存设置为一样 3.配置文件设置锁定内存 4.至少给服务器本身空余50%的内存 2.修改配置: [root@m01 ~]#cd /etc/elasticsearch/ [root@m01 elasticsearch]#systemctl edit elasticsearch # 增加如下参数 [Service] LimitMEMLOCK=infinity 3.重新启动: systemctl daemon-reload systemctl restart elasticsearch systemctl status elasticsearch 4.查看是否启动成功 [root@m01 ~]# netstat -lntup|grep 9200 tcp6 0 0 10.0.0.51:9200 :::* LISTEN 8344/java
[root@m01 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
[root@m01 ~]# systemctl restart elasticsearch
打开谷歌浏览器
安装成功
网页访问
IP地址:9100
[root@m01 ~]# curl -XPUT 10.0.0.51:9200/vipinfo?pretty
{
“acknowledged” : true,
“shards_acknowledged” : true,
“index” : “vipinfo”
}
[root@m01 ~]# curl -XPUT '10.0.0.51:9200/vipinfo/user/1?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"first_name" : "John",
"last_name": "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ]
}
'
实验准备:
想要满足下次写入语句时不用每次因为机子ip不一样而要修改对应的ip地址
[root@m01 ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
network.host: 10.0.0.51,127.0.0.1(修改这一行)
[root@m01 ~]#systemctl restart elasticsearch
创建索引
[root@m01 ~]# curl -XPUT 'localhost:9200/vipinfo/user/2?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' {
"first_name": "Jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ]
}'
[root@m01 ~]# curl -XPUT 'localhost:9200/vipinfo/user/3?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' {
"first_name": "Douglas", "last_name" : "Fir",
"age" : 35,
"about": "I like to build cabinets", "interests": [ "forestry" ]
}'
插入数据时头先用自己指定的id,但发现性能有损耗,后面用随机id,解决了性能损耗的问题,但是会查不到对应的指标,所以增加了一个sid字段。
解决可以创建随机id且有sid可以查询的语句:
[root@m01 ~]# curl -XPOST '10.0.0.51:9200/userinfo/user/?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' {
"sid" : 10,
"first_name": "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ]
}'
[root@m01 ~]# curl -XGET localhost:9200/vipinfo/user/_search?pretty
第1种方法:
[root@m01 ~]# curl -XGET 'localhost:9200/vipinfo/user/_search?q=last_name:Smith&pretty'
第2种方法:
[root@m01 ~]# curl -XGET 'localhost:9200/userinfo/user/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
> {
> "query" : {
> "match" : {
> "last_name" : "Smith"
> }
> }
> }
> '
[root@m01 ~]# curl -XGET 'localhost:9200/vipinfo/user/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'{ "query" : { "bool": { "must": { "match" : { "last_name" : "smith" } }, "filter": { "range" : {"age" : { "gt" : 30 } } } } } }'
1.索引词 在elastiasearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值。foo,Foo,FOO几个单词是不同的索引词。索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索。 2.文本(text) 文本是一段普通的非结构化文字。通常,文本会被分拆成一个个的索引词,存储在elasticsearch的索引库中。为了让文本能够进行搜索,文本字段需要事先进行分析了;当对文本中的关键词进行查询的时候,搜索引擎应该根据搜索条件搜索出原文本。 3.分析(analysis) 分析是将文本转换为索引词的过程,分析的结果依赖于分词器。比如:FOO BAR,Foo-Bar和foo bar这几个词有可能会被分析成相同的索引词foo和bar,这些索引词存储在Elasticsearch的索引库中。 4.集群(cluster) 集群由一个或多个节点组成,对外提供服务,对外提供索引和搜索功能。在所有节点,一个集群有一个唯一的名称默认为“elasticsearch”.此名称是很重要的,因为每个节点只能是集群的一部分,当该节点被设置为相同的集群名称时,就会自动加入集群。当需要有多个集群的时候,要确保每个集群的名称不能重复,,否则节点可能会加入到错误的集群。请注意,一个节点只能加入到一个集群。此外,你还可以拥有多个独立的集群,每个集群都有其不同的集群名称。 5.节点(node) 一个节点是一个逻辑上独立的服务,它是集群的一部分,可以存储数据,并参与集群的索引和搜索功能。就像集群一样,节点也有唯一的名字,在启动的时候分配。如果你不想要默认名称,你可以定义任何你想要的节点名.这个名字在理中很重要,在Elasticsearch集群通过节点名称进行管理和通信.一个节点可以被配置加入到一个特定的集群。默认情况下,每个节点会加人名为Elasticsearch 的集祥中,这意味着如果你在网热动多个节点,如果网络畅通,他们能彼此发现井自动加人名为Elasticsearch 的一个集群中,你可以拥有多个你想要的节点。当网络没有集祥运行的时候,只要启动一个节点,这个节点会默认生成一个新的集群,这个集群会有一个节点。 6.分片(shard) 分片是单个Lucene 实例,这是Elasticsearch管理的比较底层的功能。索引是指向主分片和副本分片的逻辑空间。 对于使用,只需要指定分片的数量,其他不需要做过多的事情。在开发使用的过程中,我们对应的对象都是索引,Elasticsearch 会自动管理集群中所有的分片,当发生故障的时候,Elasticsearch 会把分片移动到不同的节点或者添加新的节点。 一个索引可以存储很大的数据,这些空间可以超过一个节点的物理存储的限制。例如,十亿个文档占用磁盘空间为1TB。仅从单个节点搜索可能会很慢,还有一台物理机器也不一定能存储这么多的数据。为了解决这一问题,Elasticsearch将索引分解成多个分片。当你创建一个索引,你可以简单地定义你想要的分片数量。每个分片本身是一个全功能的、独立的单元,可以托管在集群中的任何节点。 7.主分片 每个文档都存储在一个分片中,当你存储一个文档的时候,系统会首先存储在主分片中,然后会复制到不同的副本中。默认情况下,一个索引有5个主分片。 你可以事先制定分片的数量,当分片一旦建立,则分片的数量不能修改。 8.副本分片 每一个分片有零个或多个副本。副本主要是主分片的复制,其中有两个目的: - 增加高可用性:当主分片失败的时候,可以从副本分片中选择一个作为主分片。 - 提高性能:当查询的时候可以到主分片或者副本分片中进行查询。默认情況下,一个主分片配有一个副本,但副本的数量可以在后面动态地配置增加。副本分片必部署在不同的节点上,不能部署在和主分片相同的节点上。 分片主要有两个很重要的原因是: - 允许水平分割扩展数据。 - 允许分配和井行操作(可能在多个节点上)从而提高性能和吞吐量。 这些很强大的功能对用户来说是透明的,你不需要做什么操作,系统会自动处理。 9.复制 复制是一个非常有用的功能,不然会有单点问题。 当网络中的某个节点出现问题的时 候,复制可以对故障进行转移,保证系统的高可用。因此,Elasticsearch 允许你创建一个或多个拷贝,你的索引分片就形成了所谓的副本或副本分片。 复制是重要的,主要的原因有: - 它提供丁高可用性,当节点失败的时候不受影响。需要注意的是,一个复制的分片 不会存储在同一个节点中。 - 它允许你扩展搜索量,提高并发量,因为搜索可以在所有副本上并行执行。 每个索引可以拆分成多个分片。索引可以复制零个或者多个分片。一旦复制,每个索引就有了主分片和副本分片。分片的数量和副本的数量可以在创建索引时定义。 当创建索引后,你可以随时改变副本的数量,但你不能改变分片的数量。 默认情況下,每个索引分配5个分片和一个副本,这意味着你的集群节点至少要有两个节点,你将拥有5个主要的分片和5个副本分片共计10个分片. 每个Elasticsearch分片是一个Lucene 的索引。有文档存储数量限制,你可以在一个 单一的Lucene索引中存储的最大值为lucene-5843,极限是2147483519(=integer.max_value-128)个文档。你可以使用cat/shards API监控分片的大小。 10.索引 索引是具有相同结构的文档集合。例如,可以有一个客户信息的索引,包括一个产品目录的索引,一个订单数据的索引。 在系统上索引的名字全部小写,通过这个名字可以用来执行索引、搜索、更新和删除操作等。在单个集群中,可以定义多个你想要的索引。 11.类型 在索引中,可以定义一个或多个类型,类型是索引的逻辑分区。在一般情况下,一种类型被定义为具有一组公共字段的文档。例如,让我们假设你运行一个博客平台,并把所有的数据存储在一个索引中。在这个索引中,你可以定义一种类型为用户数据,一种类型为博客数据,另一种类型为评论数据。 12.文档 文档是存储在Elasticsearch中的一个JSON格式的字符串。它就像在关系数据库中表的 一行。每个存储在索引中的一个文档都有一个类型和一个ID,每个文档都是一个JSON对象,存储了零个或者多个字段,或者键值对。原始的JSON 文档假存储在一个叫作Sour的字段中。当搜索文档的时候默认返回的就是这个字段。 13.映射 映射像关系数据库中的表结构,每一个索引都有一个映射,它定义了索引中的每一个字段类型,以及一个索引范围内的设置。一个映射可以事先被定义,或者在第一次存储文档的时候自动识别。 14.字段 文档中包含零个或者多个字段,字段可以是一个简单的值(例如字符串、整数、日期),也可以是一个数组或对象的嵌套结构。字段类似于关系数据库中表的列。每个字段都对应一个字段类型,例如整数、字符串、对象等。字段还可以指定如何分析该字段的值。 15.主键 ID是一个文件的唯一标识,如果在存库的时候没有提供ID,系统会自动生成一个ID,文档的 index/type/id必须是唯一的。
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