elastic search book [ ElasticSearch book es book]

时间 2019-11-18

标签 elastic search book elasticsearch 栏目日志分析繁體版

原文原文链接

谁在使用ELK

维基百科, github都使用 ELK (ElasticSearch es book)html

ElasticSearch入门

Elasticsearch入门，这一篇就够了==>https://www.cnblogs.com/sunsky303/p/9438737.htmljava

docker下载并启动ElasticSearch


# 下载
docker pull docker.io/elasticsearch:6.5.1
# 安装
docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name myELK elkImageId

ElasticSearch默认2个G堆内存, 为了防止虚拟机内存不够,要手动指定elk启动参数 -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" , 9200是elk暴露的RestFUL HTTP服务端口, 9300是java客户端调用的端口.node

在启动时遇到异常: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144] , 意为ElasticSearch用户虚拟机能使用的虚拟内存区域过小,须要调大到262144以上 , 按以下操做:mysql

# 修改配置文件
vi /etc/sysctl.conf
# 最后一行添加
vm.max_map_count=655300
# 重载该配置文件
sysctl -p

附非docker, 纯linux版启停命令

注意: 纯linux版启动不能以root身份启动 linux

#中止Elasticsearch进程
$kill `ps -ef | grep Elasticsearch | grep -v grep | awk '{print $2}'`
#启动Elasticsearch进程
$/elasticsearch-5.4.3/bin/elasticsearch -d

访问

http://ip:9200/ 返回以下信息表示成功启动git

{
  "name" : "vcabSCo",
  "cluster_name" : "docker-cluster",
  "cluster_uuid" : "LPiwCqIYQACz5Eir5P1qBQ",
  "version" : {
    "number" : "6.5.1",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "tar",
    "build_hash" : "8c58350",
    "build_date" : "2018-11-16T02:22:42.182257Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "7.5.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

http://ip:9200/index/type/id 为查询指定ides6

http://ip:9200/index/type/_search 为查询全部github

ElasticSearch 各组件概念

索引 = mysql数据库web

类型 = mysql数据表redis

文档 = mysql表字段内容 ( ES中使用json数据保存 )

processon地址: https://www.processon.com/diagraming/5ceb8caee4b0899ed43db40e

ElasticSearch和Mysql对应关系

技术	库名	表	行	列
mysql	Databases	Tables	Rows	Columns
ElasticSearch	Indices	Types	Documents	Fields

java链接ELK有两种方式

方式一: jest

jest是用于直联ElasticSearch服务的, 就好像redisClient 直联redis服务同样.

默认jest是不生效的, 须要导入jest的工具包(io.searchbox.client.JestClient) , 注意jest的大版本号和ES的大版本号要一致.

该模式的自动配置类为: JestAutoConfiguration

pom.xml导依赖

导入以后JestAutoConfiguration里的内容就不会报红色错误了, 可是发现高版本springboot好像不导也正常.

        <!--取消spring-boot-starter-data-elasticsearch依赖-->
        <!--<dependency>-->
            <!--<groupId>org.springframework.boot</groupId>-->
            <!--<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>-->
        <!--</dependency>-->


        <dependency>
            <groupId>io.searchbox</groupId>
            <artifactId>jest</artifactId>
            <version>5.3.3</version>
        </dependency>

遇到错误,Jest没法存数据到ElasticSearch中, java后台不报错, ElasticSearch也不报错, 也没有日志显示错误 ,

目前jest5.3.3对ElasticSearch5.6.12 能够正常交互 , 但jest5.3.3对ElasticSearch6 或jest6对ElasticSearch6没法正常交互.

方式二: SpringData ElasticSearch

经过使用Spring工具类转发,步骤以下

1. pom.xml导入spring-boot-starter-data-elasticsearch依赖

<dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

2. 须要在application.properties中配置clusterNodes;clusterName

#使用springData链接ES
#集群名,访问 http://centos:9200/ 后返回的cluster_name便是节点名
spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
#IP:9300, 用的是9300通讯
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=centos:9300

3. 编写ElasticsearchRepository子接口来操做ES (就好像hibernateTemplate同样, 和JPA用法一致)

4. ElasticSearchTemplate 操做ES , 就好像(jdbcTemplate, 同样, 未实验, 只作了Repository的实验)

另外特别注意在使用SpringData elasticSearch 和 elasticSearch对接时的要注意版本问题 , 如何找版本匹配参考下图流程 , 懒人直接打开 https://github.com/spring-projects/spring-data-elasticsearch

赶上版本不匹配的几率较高, 会发生异常"NoNodeAvailableException[None of the configured nodes are available: [{#transport#-1}{3mA3x7OSSjustRG1_ZytWg}{centos}{192.168.2.106:9300}]" 通常有两种处理方式

1. 调整springboot的版本(不建议)

2. 调整ElasticSearch的版本(建议)

3. Elasticsearch报 NoNodeAvailableException 的解决办法==>https://blog.csdn.net/adsl624153/article/details/78935796 (未亲测)

方式三 RestHighLevelClient

RestHighLevelClient 建立索引:

    public String createDocument() throws Exception {
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("nexus.isoftstones.com", 9201, "http")));
        // 3. 增长文档(若是类注释推荐使用org.elasticsearch.client.Requests来建立类,最好用他推荐的方式)
        IndexRequest request = Requests.indexRequest("person");
        request.id("docid2");// 指定ID
        request.source("personid", "2",
                "name", "jack",
                "birthday","2012-02-16");// 支持多种方式
        IndexResponse indexResponse = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
        System.out.println(indexResponse);
        return "建立成功";
    }

RestHighLevelClient 查询索引:

    @RequestMapping({"/searchSomePerson"})
    public List<Person> searchSomePerson() throws Exception {

        List<Person> personList = new ArrayList<>();
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("person");//qqq
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();//aaa

//        int newFrom = PaginationTool.firstResult(1 , PaginationTool.PAGE_SIZE);
//        sourceBuilder.from(newFrom);
//        sourceBuilder.size(PaginationTool.PAGE_SIZE);

        //他们之间默认是 or 的关系, name 包含 xxx or address 包含 xxx , 另注意multiMatchQuery()和matchQuery()两个方法中的参数位置是互反的
        QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("jack", "name", "address");
        sourceBuilder.query(queryBuilder);//传入QueryBuilder
        System.out.println("实际请求elastic search的json报文" + sourceBuilder.toString());
        searchRequest.source(sourceBuilder);
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);//bbb
        searchResponse.getHits().forEach(hit -> {
            System.out.println(hit.getSourceAsString());
            Person person = JSONObject.parseObject(hit.getSourceAsString(), Person.class);
            personList.add(person);
        });
        System.out.println(personList);
        return personList;
    }

以上代码位于https://gitee.com/KingBoBo/springboot-04-elastic-search.git

笔记1 : QueryBuilders.multiMatchQuery ------- 相对于matchQuery，multiMatchQuery针对的是多个field，也就是说，当multiMatchQuery中，fieldNames参数只有一个时，其做用与matchQuery至关；而当fieldNames有多个参数时，如field1和field2，那查询的结果中，要么field1中包含text，要么field2中包含text。(本句话引用自: 分布式搜索Elasticsearch——QueryBuilders.multiMatchQuery==>https://blog.csdn.net/geloin/article/details/8934951 )

    public static MultiMatchQueryBuilder multiMatchQuery(Object text, String... fieldNames) {
        return new MultiMatchQueryBuilder(text, fieldNames); // BOOLEAN is the default
    }

笔记2: boolQueryBuilder.should(qb1).must(qb2);//若是直接使用should().must()组合，那么should()会无效化 , 由于就算把should(qb1)前置 , 最终仍是会被must抢先,固然这并不是主要缘由 , 根据json报文实测发现 , 只要must和shoud同级别共存, should就会失效, 其它文章也有说起: elasticsearch6.6版本 es填坑之路解决：QueryBuilder同时使用should must时，会影响should的筛选结果！==>https://blog.csdn.net/q18810146167/article/details/89404901

如下为实际RESTFUL发送的报文:

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [{
                "wildcard": {
                    "name": {
                        "wildcard": "rose",
                        "boost": 1.0
                    }
                }
            }],
            "should": [{
                "wildcard": {
                    "name": {
                        "wildcard": "jack",
                        "boost": 1.0
                    }
                }
            }],
            "adjust_pure_negative": true,
            "boost": 1.0
        }
    }
}

BoolQueryBuilder联合查询

//模糊查询  
WildcardQueryBuilder queryBuilder1 = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "*jack*");//搜索名字中含有jack的文档  
WildcardQueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "*rose*");//搜索名字中含有rose的文档  
  
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();  
//name中必须含有jack,name中必须含有rose,至关于and  
boolQueryBuilder.must(queryBuilder1);  
boolQueryBuilder.must(queryBuilder2);

//模糊查询  
WildcardQueryBuilder queryBuilder1 = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "*jack*");//搜索名字中含有jack的文档  
WildcardQueryBuilder queryBuilder2 = QueryBuilders.wildcardQuery("name", "*rose*");//搜索名字中含有rose的文档  
  
BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();  
//name中必须含有jack,name中必须含有rose,至关于and  
boolQueryBuilder.should(queryBuilder1);  
boolQueryBuilder.should(queryBuilder2);

Elasticsearch——QueryBuilder简单查询==>https://www.cnblogs.com/sbj-dawn/p/8891419.html

强制elasticSearch指定目录的jdk (未亲测）

即修改elasticsearch的启动脚本（elasticsearch_HOME/bin/elasticsearch）

[root@master01 elasticsearch-6.0.0]# vim bin/elasticsearch
# 添加如下代码
export JAVA_HOME=/home/elsearch/jdk1.8.0_121/      （此处配置的为刚下的1.8的配置目录）
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
 
if [ -x "$JAVA_HOME/bin/java" ]; then
        JAVA="/home/elsearch/jdk1.8.0_121/bin/java"
else
        JAVA=`which java`
fi

elk使用like查询

使用wildcard进行查询

dsl语法

{
  "query": { "wildcard": { "intf": "*measure*" } } }

java 客户端语法

wildcardQuery("description", "*"+searchStr.toLowerCase()+"*")

须要注意的是wildcard不识别大写，须要将查询的词转为小写。

插件安装

安装插件时也不能以root身份安装, 否则涉及权限问题,如下为安装图型化界面elasticsearch-sql命令

[root]#su es
[es]$ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/releases/download/7.1.1.0/elasticsearch-sql-7.1.1.0.zip

es6.3+开始 , 在elasticsearch/bin目录下调用./elasticsearch-sql-cli 进入命令行 (https://www.jianshu.com/p/66ba200520ed)

默认状况下elasticsearch-sql-cli会尝试链接localhost:9200, 若是你修改了ES的端口，须要指定新的ES访问地址，好比你的ES端口设置成 8888, 那么须要输入下列命令来打开
./elasticsearch-sql-cli http://localhost:8888

若是生产环境没法链接外网, 须要在windows上下载好zip文件后, 上传到生产服务器, 再在命令中的install后追加file:以执行安装

./bin/elasticsearch-plugin install file:/opt/elasticsearch-7.1.1.0/elasticsearch-sql-7.1.1.0.zip

客户端工具

ElasticHD windows桌面客户端

chrome插件 ElasticSearch Head

官方的模拟工具是控制台的curl，不是很直观，能够在chrome浏览器中安装head插件来做为请求的工具：head插件的地址：https://chrome.google.com/webstore/detail/elasticsearch-head/ffmkiejjmecolpfloofpjologoblkegm/

Dejavu (使用中)

版本问题

随着 7.0 版本的即将发布，type 的移除也是愈来愈近了，在 6.0 的时候，已经默认只能支持一个索引一个 type 了，7.0 版本新增了一个参数 include_type_name ，即让全部的 API 是 type 相关的，这个参数在 7.0 默认是 true，不过在 8.0 的时候，会默认改为 false，也就是不包含 type 信息了，这个是 type 用于移除的一个开关。

让咱们看看最新的使用姿式吧，当 include_type_name 参数设置成 false 后：

索引操做：PUT {index}/{type}/{id}须要修改为PUT {index}/_doc/{id}
Mapping 操做：PUT {index}/{type}/_mapping 则变成 PUT {index}/_mapping
全部增删改查搜索操做返回结果里面的关键字 _type 都将被移除
父子关系使用 join 字段来构建

RESTFUL请求

$$$$$ElasticSearch入门3: 高级查询==>https://www.cnblogs.com/liuxiaoming123/p/8124969.html

#建立索引
PUT twitter
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "type": { "type": "keyword" }, 
        "name": { "type": "text" },
        "user_name": { "type": "keyword" },
        "email": { "type": "keyword" },
        "content": { "type": "text" },
        "tweeted_at": { "type": "date" }
      }
    }
  }
}

#修改索引
PUT twitter/_doc/user-kimchy
{
  "type": "user", 
  "name": "Shay Banon",
  "user_name": "kimchy",
  "email": "shay@kimchy.com"
}

#搜索
GET twitter/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "match": {
          "user_name": "kimchy"
        }
      },
      "filter": {
        "match": {
          "type": "tweet" 
        }
      }
    }
  }
}

#重建索引
POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "twitter"
  },
  "dest": {
    "index": "new_twitter"
  }
}