1. Docker安装ES

拉取es镜像

docker pull elasticsearch:8.5.3

创建网络

docker network create oj-network

启动es

docker run -d --name oj-es-dev -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx256m" -e "discovery.type=single-node" -v D:\javacode\oj-byte\deploy\dev\elasticSearch\es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -e "xpack.security.enabled=false" --privileged --network oj-network -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:8.5.3

D:\javacode\oj-byte\deploy\dev\elasticSearch\es-plugins（你想要挂载的目录地址）

访问9200端口，验证启动是否成功

2. 安装Kibana

Kibana是ElasticSearch的数据可视化和实时分析的工具。通过Kibana，用户可以搜索、查看和与存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互，执行高级数据分析，并通过各种图表、表格和地图将数据可视化。

2.1. 拉取Kibana镜像

docker pull kibana:8.5.3

2.2. 启动kibana容器

docker run -d --name oj-kibana-dev -e "ELASTICSEARCH_HOSTS=http://oj-es-dev:9200" -e "I18N_LOCALE=zh-CN" -p15601:5601 --net=oj-network kibana:8.5.3

3. ES数据模型中的基本概念

ES数据模型中有一些基本概念，了解这些概念后可以更好的使用ES。

3.1. 索引（index）

Elasticsearch中存储数据的逻辑单位，类似于关系型数据库中的表。

（类型type，原本是在索引(lndex)内进行的逻辑细分，但后来发现企业研发为了增强可阅读性和可维护性制订的规范约束，同一个索引下很少还会再使用type进行逻辑拆分(如同一个索引下既有订单数据又有评论数据)，因而在6.0.0版本之后，此定义废弃。所以index的级别也就下降到表了）。

一个集群里可以定义多个索引，如客户信息索引、商品分类索引、商品索引、订单索引、评论索引等等，分别定义自己的数据结构。索引命名要求全部使用小写，建立索引、搜索、更新、删除操作都需要用到索引名称。

3.2. 文档（document）

索引中的基本数据单元，类似于关系型数据库中的一行数据。

一个文档是一个可被索引的基础信息单元，Document(文档)是JSON格式的，Document 就像是MySQL中某个 Table 里面每一行的数据，Document中可以包含多个字段，每个字段可以是文本、数字、日期等类型

3.3. 字段（field）

文档的属性，类似于关系型数据库中的列。 每个字段有一个名称和值，可以是简单值（如字符串、数字）或复杂值（如数组、对象）。

3.4. 映射（mapping）

定义索引的结构，包括字段名、字段类型（如text、keyword、integer）等。

Mapping是ES中的一个很重要的内容，它类似于传统关系型数据中table的schema(定义了数据库中的数据如何组织，包括表的结构、字段的数据类型、键的设置(如主键、外键)等)，用于定义一个索引的数据的结构(mapping中主要包括字段名、字段数据类型和字段索引类型。)。在ES中，我们可以手动创建mapping，也可以采用默认创建方式。在默认配置下，ES可以根据插入的数据自动地创建mapping。

4. 感受基本的增删改查

进入开发者工具

在开发者工具中，我们可以在左侧编写相应的命令对es当中的数据进行操作，结果会呈现在右侧。

4.1. 增加数据

PUT /employee/_doc/1
{
 "first_name" : "John",
 "last_name" : "Smith",
 "age" : 25,
 "about" : "I love to go rock climbing",
 "interests": [ "sports", "music" ]
}
PUT /employee/_doc/2
{
 "first_name" : "Jane",
 "last_name" : "Smith",
 "age" : 32,
 "about" : "I like to collect rock albums",
 "interests": [ "music" ]
}
PUT /employee/_doc/3
{
 "first_name" : "Douglas",
 "last_name" : "Fir",
 "age" : 35,
 "about": "I like to build cabinets",
 "interests": [ "forestry" ]
}

代码就是向employee索引（index）中添加文档（document），每个文档有自己的id标识。

4.2. 查询

4.2.1. 根据id查询

GET /employee/_doc/2

4.2.2. 查询所有数据

GET /employee/_search

4.3. 删除

4.3.1. 删除某个数据

DELETE /employee/_doc/1

4.3.2. 删除索引

DELETE /employee

4.4. 修改

POST /employee/_update/3
{
"doc" : {
"last_name" : "mark"
}
}