Elasticsearch 实践一：初识
快速搭建测试环境
window下部署ELK（6.2.2系列）
基础知识
基本认知
索引(index)：类似于传统关系数据库中的一个数据库; 复数词为 indices 或 indexes 类型(type):类似于传统关系数据库中的一个表 文档(docuemnt):类似于传统关系数据库中的表中的一行数据 倒排索引： 关系型数据库通过增加一个 索引 比如一个 B树（B-tree）索引 到指定的列上，以便提升数据检索速度。Elasticsearch 和 Lucene 使用了一个叫做 倒排索引 的结构来达到相同的目的。默认的，一个文档中的每一个属性都是 被索引 的（有一个倒排索引）和可搜索的。一个没有倒排索引的属性是不能被搜索到的 **Elasticsearch 开放的restful api接口通信，所以理论任何语言都可以接入**
分析和过滤器认知
# 字符过滤器 首先，字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉HTML，或者将 & 转化成 `and`。 # 分词器(分析器) 其次，字符串被 分词器 分为单个的词条或词语。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候，可能会将文本拆分成词条。 # Token 过滤器 最后，词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条（例如，小写化 Quick ），删除词条（例如， 像 a`， `and`， `the 等无用词），或者增加词条（例如，像 jump 和 leap 这种同义词）。 Elasticsearch提供了开箱即用的字符过滤器、分词器和token过滤器
Curl请求
curl -i -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>' -i: 打印返回的头部信息 VERB: HTTP方法 : `GET`、 `POST`、 `PUT`、 `HEAD 或者 `DELETE` -d: 请求提内容<BODY>
学习笔记
创建索引
# 创建megacorp索引，分配3封主分配，每个主分片分配1个副本，这里总的是6个分片（3主3副）, 后面章节我们会简单介绍es集群知识
PUT /megacorp
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 1
}
}直接提供id方式索引一个文档
# PUT 索引/类型/id
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" ]
}基本的查询
# GET 索引/类型/id
GET /megacorp/employee/1
# GET 索引/类型/_search
GET /megacorp/employee/_search
# 增加搜索参数q
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
# _all表示所有索引里查询
# 查询在 tweet 类型中 tweet 字段包含 elasticsearch 单词的所有文档
GET /_all/employee/_search?q=tweet:elasticsearch
# name 字段中包含 john 并且在 tweet 字段中包含 mary 的文档
GET /_all/employee/_search?q=+name:john +tweet:mary
# /_search?q=%2Bname%3Ajohn+%2Btweet%3Amary
# （name 字段中包含 mary 或者 john ）（date 值大于 2014-09-10） （_all_ 字段包含 aggregations 或者 geo）
GET /_all/employee/_search?q=+name:(mary john) +date:>2014-09-10 +(aggregations geo)
# 搜索返回包含 mary 的所有文档
GET /_search?q=mary
# 查询表达式查询（查询体）
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"about" : "rock albums"
}
},
"highlight": {
"fields" : {
"about" : {}
}
}
}
# 查询索引下的类型所有和细节
GET /megacorp/_mapping?pretty=true基本的删除操作
# 删除文档 DELETE /megacorp/employee/1 # 删除索引 DELETE /megacorp
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另外一部分，则需要先做聚类、分类处理，将聚合出的分类结果存入ES集群的聚类索引中。数据处理层的聚合结果存入ES中的指定索引，同时将每个聚合主题相关的数据存入每个document下面的某个field下。
sifeimeng 2020-08-03
心丨悦 2020-08-03
李玉志 2020-07-26
tigercn 2020-07-19
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