ElasticSearch学习之ElasticSearch快速入门实战

news2024/9/20 20:33:32

1.先“分词”

2.倒排索引（前提是分词）

ElasticSearch官网地址：欢迎来到 Elastic — Elasticsearch 和 Kibana 的开发者 | Elastichttps://www.elastic.co/cn/

一、下载

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch

我在本地下载的是7.17.3版本

解压：

启动es之前别忘了配置环境变量：ES_JAVA_HOME和ES_HOMEes7之后自带jdk包， es8之后需要JDK17以上版本，不用下载JDK17了，因为已经自带了

进入bin文件夹中：双击：elasticsearch.bat 启动

访问：http://127.0.0.1:9200/_cat/nodes?v

出现上图安装启动成功。

二、安装kibana

Kibana是一个开源分析和可视化平台，旨在与Elasticsearch协同工作。

参考文档：Quick start | Kibana Guide [7.17] | Elastichttps://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.17/get-started.html

1）下载并解压缩Kibana 下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#kibana

选择版本：7.17.3

2）修改Kibana.yml

vim config/kibana.yml
 server.port: 5601 #指定Kibana服务器监听的端口号
 server.host: "localhost" #指定Kibana服务器绑定的主机地址
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"] #指定Kibana连接到的Elasticsearch实例的访
问地址

 i18n.locale: "zh-CN" #将 Kibana 的界面语言设置为简体中文

访问：

http://localhost:5601/app/dev_tools#/console

出现下图即为成功

三、安装分词器

在线安装analysis-icu分词插件

#查看已安装插件
bin/elasticsearch-plugin list
#安装插件
bin/elasticsearch-plugin install analysis-icu
#删除插件
bin/elasticsearch-plugin remove analysis-icu

注意：注意：安装和删除完插件后，需要重启ES服务才能生效。

离线安装ik中文分词插件

本地下载elasticsearch-analysis-ik-7.17.3.zip插件，解压，然后手动上传到elasticsearch的plugins目录，然后重启ES实例就可以了。

下载地址：Releases · medcl/elasticsearch-analysis-ik (github.com)https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

#ES的默认分词设置是standard，会单字拆分

#ik_smart:会做最粗粒度的拆

#ik_max_word:会将文本做最细粒度的拆分

四、ES中几个重要的概念

节点：一个es进程

角色：集群中使用的很多

索引:非常重要的概念相当于Mysql中的一个表

类型：可以忽略不计，es8中已经将类型去掉了

文档：重要

#查看有哪些索引
GET /_cat/indices

#1.创建一个索引
put /es_db

ES 索引创建成功之后，以下属性将不可修改

1 索引名称 2 主分片数量 3 字段类型

GET /es_db

#删除索引
DELETE /es_db

PUT /es_db/_doc/1
{
  "name":"fox",
  "age":30,
  "addr":"沈阳浑南区"
}

这里重复执行了两次上述命令

GET /es_db/_mapping/field/name

PUT /es_db
{
  "settings": {
    "index":{
      "analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"
    }
  }, 
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":{
        "type": "keyword"
      },
      "age":{
        "type": "long"
      },
      "address":{
        "type": "text"
      }
    }
  }
}