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Elasticsearch docker 安装及基本用法

作者：空白诗007 | 2024-07-16 04:12:00

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Elasticsearch docker 安装及基本用法
创建网络
  1. 首先通过命令创建一个网络
docker network create es-net

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  1. 然后查看网络
[root@Docker ~]# docker network ls
NETWORK ID     NAME      DRIVER    SCOPE
4e315f5e3ae7   bridge    bridge    local
a501a9f3b4ee   es-net    bridge    local
ebca66b02e8c   host      host      local
d411c33133f8   none      null      local


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安装包

挂载es镜像
docker load -i es.tar

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查看容器是否挂载成功

[root@Docker ~]# docker images
REPOSITORY             TAG               IMAGE ID       CREATED         SIZE
rabbitmq               3.13-management   d267434c554e   3 months ago    251MB
hello-world            latest            d2c94e258dcb   13 months ago   13.3kB
seataio/seata-server   1.5.2             f6a5368b6720   23 months ago   186MB
nacos/nacos-server     v2.1.0-slim       49addbd025a1   2 years ago     322MB
mysql                  latest            3218b38490ce   2 years ago     516MB
kibana                 7.12.1            cf1c9961eeb6   3 years ago     1.06GB
elasticsearch          7.12.1            41dc8ea0f139   3 years ago     851MB


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运行es容器
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

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  1. 查看是否安装完成
  2. image.png
挂载kibana镜像
docker load -i kibana.tar

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查看镜像是否挂载成功

[root@Docker ~]# docker images
REPOSITORY             TAG               IMAGE ID       CREATED         SIZE
rabbitmq               3.13-management   d267434c554e   3 months ago    251MB
hello-world            latest            d2c94e258dcb   13 months ago   13.3kB
seataio/seata-server   1.5.2             f6a5368b6720   23 months ago   186MB
nacos/nacos-server     v2.1.0-slim       49addbd025a1   2 years ago     322MB
mysql                  latest            3218b38490ce   2 years ago     516MB
kibana                 7.12.1            cf1c9961eeb6   3 years ago     1.06GB
elasticsearch          7.12.1            41dc8ea0f139   3 years ago     851MB


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

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安装完成后，直接访问5601端口，即可看到控制台页面：

选择Explore on my own之后，进入主页面：

然后选中Dev tools，进入开发工具页面：

安装ik分词器
  1. 在线安装
docker exec -it es ./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

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然后重启es容器：

docker restart es

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  1. 离线安装

查看之前安装的Elasticsearch容器的plugins数据卷目录：

[root@Docker ~]# docker volume inspect es-plugins
[
    {
        "CreatedAt": "2024-06-18T19:26:45+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
        "Name": "es-plugins",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]
[root@Docker ~]# 

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可以看到elasticsearch的插件挂载到了/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录。我们需要把IK分词器上传至这个目录。
最后，重启es容器：

docker restart es

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基本概念
  1. 文档和字段

elasticsearch是面向**文档（Document）**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：

{
    "id": 1,
    "title": "小米手机",
    "price": 3499
}
{
    "id": 2,
    "title": "华为手机",
    "price": 4999
}
{
    "id": 3,
    "title": "华为小米充电器",
    "price": 49
}
{
    "id": 4,
    "title": "小米手环",
    "price": 299
}

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因此，原本数据库中的一行数据就是ES中的一个JSON文档；而数据库中每行数据都包含很多列，这些列就转换为JSON文档中的字段（Field）。

  1. 索引和映射

随着业务发展，需要在es中存储的文档也会越来越多，比如有商品的文档、用户的文档、订单文档等等：

所有文档都散乱存放显然非常混乱，也不方便管理。因此，我们要将类型相同的文档集中在一起管理，称为索引（Index）。例如：
商品索引

{
    "id": 1,
    "title": "小米手机",
    "price": 3499
}

{
    "id": 2,
    "title": "华为手机",
    "price": 4999
}

{
    "id": 3,
    "title": "三星手机",
    "price": 3999
}

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用户索引

{
    "id": 101,
    "name": "张三",
    "age": 21
}

{
    "id": 102,
    "name": "李四",
    "age": 24
}

{
    "id": 103,
    "name": "麻子",
    "age": 18
}

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订单索引

{
    "id": 10,
    "userId": 101,
    "goodsId": 1,
    "totalFee": 294
}

{
    "id": 11,
    "userId": 102,
    "goodsId": 2,
    "totalFee": 328
}

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  • 所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
  • 所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
  • 所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。
数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束

  1. mysql与elasticsearch
MySQLElasticsearch说明
TableIndex索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
RowDocument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
ColumnField字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
SchemaMappingMapping（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）
SQLDSLDSL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
  1. 使用IK分词器
    IK分词器包含两种模式：
    • ik_smart：智能语义切分
    • ik_max_word：最细粒度切分
  • 标准分词器：
POST /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Elasticsearch官方提供的标准分词器"
}

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  • 结果如下：
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "elasticsearch",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "官",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "方",
      "start_offset" : 14,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "提",
      "start_offset" : 15,
      "end_offset" : 16,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "供",
      "start_offset" : 16,
      "end_offset" : 17,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "的",
      "start_offset" : 17,
      "end_offset" : 18,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "标",
      "start_offset" : 18,
      "end_offset" : 19,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "准",
      "start_offset" : 19,
      "end_offset" : 20,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "分",
      "start_offset" : 20,
      "end_offset" : 21,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "词",
      "start_offset" : 21,
      "end_offset" : 22,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 9
    },
    {
      "token" : "器",
      "start_offset" : 22,
      "end_offset" : 23,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 10
    }
  ]
}


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  • IK分词器：ik_smart

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "ik提供的标准分词器ik_smart模式"
}

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  • 结果如下：
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "ik",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "提供",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "的",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "标准",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "分词器",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 10,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "ik_smart",
      "start_offset" : 10,
      "end_offset" : 18,
      "type" : "LETTER",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "模式",
      "start_offset" : 18,
      "end_offset" : 20,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    }
  ]
}


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  • IK分词器：ik_max_word
POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "ik提供的标准分词器ik_max_word模式"
}

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  • 结果
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "ik",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "提供",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "的",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "标准分",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "标准",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "分词器",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 10,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "分词",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "器",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 10,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "ik_max_word",
      "start_offset" : 10,
      "end_offset" : 21,
      "type" : "LETTER",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "ik",
      "start_offset" : 10,
      "end_offset" : 12,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 9
    },
    {
      "token" : "max",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 16,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 10
    },
    {
      "token" : "word",
      "start_offset" : 17,
      "end_offset" : 21,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 11
    },
    {
      "token" : "模式",
      "start_offset" : 21,
      "end_offset" : 23,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 12
    }
  ]
}


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分词器的作用是什么？

  • 创建倒排索引时，对文档分词
  • 用户搜索时，对输入的内容分词

IK分词器有几种模式？

  • ik_smart：智能切分，粗粒度
  • ik_max_word：最细切分，细粒度

IK分词器如何拓展词条？如何停用词条？

  • 利用config目录的IkAnalyzer.cfg.xml文件添加拓展词典和停用词典
  • 在词典中添加拓展词条或者停用词条
索引库操作
  1. Index就类似数据库表，Mapping映射就类似表的结构。我们要向es中存储数据，必须先创建Index和Mapping
  2. Mapping映射属性
  3. Mapping是对索引库中文档的约束，常见的Mapping属性包括：
  • type：字段数据类型，常见的简单类型有：
    • 字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
    • 数值：long、integer、short、byte、double、float、
    • 布尔：boolean
    • 日期：date
    • 对象：object
  • index：是否创建索引，默认为true
  • analyzer：使用哪种分词器
  • properties：该字段的子字段

例如

{
    "age": 21,
    "weight": 52.1,
    "isMarried": false,
    "info": "黑马程序员Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "score": [99.1, 99.5, 98.9],
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

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对应的每个字段映射（Mapping）：

| 字段名 | | 字段类型 | 类型说明 | 是否
参与搜索 | 是否
参与分词 | 分词器 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| age | | integer | 整数 | | | —— |
| weight | | float | 浮点数 | | | —— |
| isMarried | | boolean | 布尔 | | | —— |
| info | | text | 字符串，但需要分词 | | | IK |
| email | | keyword | 字符串，但是不分词 | | | —— |
| score | | float | 只看数组中元素类型 | | | —— |
| name | firstName | keyword | 字符串，但是不分词 | | | —— |
| | lastName | keyword | 字符串，但是不分词 | | | —— |

  1. 索引库的CRUD
  2. 创建索引库和映射
    1. 基本语法：
      • 请求方式：PUT
      • 请求路径：/索引库名，可以自定义
      • 请求参数：mapping映射
PUT /索引库名称
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "字段名":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "字段名2":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "字段名3":{
        "properties": {
          "子字段": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      },
      // ...略
    }
  }
}

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# PUT /heima
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "info":{
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_smart"
      },
      "email":{
        "type": "keyword",
        "index": "false"
      },
      "name":{
        "properties": {
          "firstName": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

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  1. 查询索引库
    1. 基本语法：
      1. 请求方式：GET
      2. 请求路径：/索引库名
      3. 请求参数：无
    2. GET /索引库名
  2. 修改索引库
    • 倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。
    • 虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。因此修改索引库能做的就是向索引库中添加新字段，或者更新索引库的基础属性。
PUT /索引库名/_mapping
{
  "properties": {
    "新字段名":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

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PUT /heima/_mapping
{
  "properties": {
    "age":{
      "type": "integer"
    }
  }
}

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  1. 删除索引库
    1. 语法：
    • 请求方式：DELETE
    • 请求路径：/索引库名
    • 请求参数：无
DELETE /索引库名

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  1. 文档操作

有了索引库，接下来就可以向索引库中添加数据了。
Elasticsearch中的数据其实就是JSON风格的文档。操作文档自然保护增、删、改、查等几种常见操作，我们分别来学习。

  1. 新增文档
POST /索引库名/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    "字段3": {
        "子属性1": "值3",
        "子属性2": "值4"
    },
}

POST /heima/_doc/1
{
    "info": "程序员Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

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  1. 查询
GET /{索引库名称}/_doc/{id}

GET /heima/_doc/1

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  1. 删除文档
DELETE /{索引库名}/_doc/id值

DELETE /heima/_doc/1

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  1. 修改文档
    1. 修改有两种方式：
    • 全量修改：直接覆盖原来的文档
    • 全量修改是覆盖原来的文档，其本质是两步操作：
    • 根据指定的id删除文档
    • 新增一个相同id的文档
PUT /{索引库名}/_doc/文档id
{
    "字段1": "值1",
    "字段2": "值2",
    // ... 略
}

PUT /heima/_doc/1
{
    "info": "黑马程序员高级Java讲师",
    "email": "zy@itcast.cn",
    "name": {
        "firstName": "云",
        "lastName": "赵"
    }
}

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  - 局部修改：修改文档中的部分字段

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POST /{索引库名}/_update/文档id
{
    "doc": {
         "字段名": "新的值",
    }
}

POST /heima/_update/1
{
  "doc": {
    "email": "ZhaoYun@itcast.cn"
  }
}

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  1. 批处理

批处理采用POST请求，基本语法如下：

POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

其中：
- index代表新增操作
  - _index：指定索引库名
  - _id指定要操作的文档id
  - { "field1" : "value1" }：则是要新增的文档内容
- delete代表删除操作
  - _index：指定索引库名
  - _id指定要操作的文档id
- update代表更新操作
  - _index：指定索引库名
  - _id指定要操作的文档id
  - { "doc" : {"field2" : "value2"} }：要更新的文档字段

  批量新增：
  POST /_bulk
{"index": {"_index":"heima", "_id": "3"}}
{"info": "黑马程序员C++讲师", "email": "ww@itcast.cn", "name":{"firstName": "五", "lastName":"王"}}
{"index": {"_index":"heima", "_id": "4"}}
{"info": "黑马程序员前端讲师", "email": "zhangsan@itcast.cn", "name":{"firstName": "三", "lastName":"张"}}
批量删除：
POST /_bulk
{"delete":{"_index":"heima", "_id": "3"}}
{"delete":{"_index":"heima", "_id": "4"}}


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  • 创建文档：POST /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
  • 查询文档：GET /{索引库名}/_doc/文档id
  • 删除文档：DELETE /{索引库名}/_doc/文档id
  • 修改文档：
    • 全量修改：PUT /{索引库名}/_doc/文档id { json文档 }
    • 局部修改：POST /{索引库名}/_update/文档id { “doc”: {字段}}
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