Linux下,非Docker启动Elasticsearch 6.3.0

  1. 查看java版本,需要1.8版本
  2. java -version
  3.  
  4. yum -y install java
  5.  
  6. 创建用户,因为elasticsearch不能root操作
  7. useradd panfeng
  8.  
  9. 设置密码
  10. passwd panfeng
  11.  
  12. 输入123456,上面说无效小于8字符,又让输入一次,再输入123456
  13.  
  14. 切换用户,带有-参数是把当前环境也切换过去
  15. su - panfeng
  16.  
  17. 这时候用ftp把elasticsearch-6.3.0.tar.gz放到/home/panfeng
  18.  
  19. 退出用户
  20. exit
  21.  
  22. 进入目录
  23. cd /home/panfeng
  24.  
  25. 查看详情
  26. ll
  27. 总用量 89284
  28. -rw-r--r--. 1 root root 91423553 7月   4 22:33 elasticsearch-6.3.0.tar.gz
  29.  
  30. 把权限乐优
  31. chown panfeng:panfeng elasticsearch-6.3.0.tar.gz
  32.  
  33. 再查看详情
  34. ll
  35. 总用量 89284
  36. -rw-r--r--. 1 panfeng panfeng 91423553 7月   4 22:33 elasticsearch-6.3.0.tar.gz
  37.  
  38. 修改文件权限
  39. chmod 755 elasticsearch-6.3.0.tar.gz
  40.  
  41. 再次查看详情,这时的elasticsearch-6.3.0.tar.gz就会变为绿色
  42. ll
  43. 总用量 89284
  44. -rwxr-xr-x. 1 panfeng panfeng 91423553 7月   4 22:33 elasticsearch-6.3.0.tar.gz
  45.  
  46. 切换用户
  47. su - panfeng
  48.  
  49. 解压文件
  50. tar -zxvf elasticsearch-6.3.0.tar.gz
  51.  
  52. 修改解压后的文件夹名称为elasticsearch
  53. mv elasticsearch-6.3.0 elasticsearch
  54.  
  55. 进入目录
  56. cd elasticsearch
  57.  
  58. 查看详:bin执行的脚本,config配置,lib依赖,logs日志,modules模块,plugins插件
  59. ll
  60.  
  61. 进入目录
  62. cd config
  63.  
  64. 查看详情,elasticsearch.yml是elasticsearch的核心配置文件,jvm.options是Java虚拟机参数
  65. ll
  66.  
  67. 编辑Java虚拟机参数
  68. vim jvm.options
  69.  
  70. 把22和23行的1g改为512m 输入 I 插入进行编辑,编辑好之后按 Esc 输入:wq 保存并退出
  71.  
  72. 编辑elasticsearch核心配置文件elasticsearch.yml
  73. vim elasticsearch.yml
  74.  
  75. 把33行 数据目录位置改为 path.data: /home/panfeng/elasticsearch/data
  76. 把37行 日志目录位置改为 path.logs: /home/panfeng/elasticsearch/logs
  77. 把55行 修改绑定的ip,默认只允许本机访问,修改为0.0.0.0后则可以远程访问,改为 network.host: 0.0.0.0
  78. Elasticsearch的插件要求至少3.5以上版本,这里最好禁用这个插件,修改elasticsearch.yml文件，在最下面添加如下配置：在文件最下面另起一行 添加 bootstrap.system_call_filter: false
  79. 输入 I 插入进行编辑,编辑好之后按 Esc 输入:wq 保存并退出
  80.  
  81. 退出用户
  82. exit
  83.  
  84. 修改文件权限
  85. vim /etc/security/limits.conf
  86.  
  87. 在# End of file上面添加下面四行数据
  88.  
  89. * soft nofile 65536
  90.  
  91. * hard nofile 131072
  92.  
  93. * soft nproc 4096
  94.  
  95. * hard nproc 4096
  96.  
  97. 输入 I 插入进行编辑,编辑好之后按 Esc 输入:wq 保存并退出
  98.  
  99. 修改线程数
  100. vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
  101.  
  102. *       soft    nproc    4096
  103. root    soft    nproc    unlimited
  104.  
  105. 如果有和两行代码直接把*对应的改为4096就行了,如果没有就直接添加
  106. 输入 I 插入进行编辑,编辑好之后按 Esc 输入:wq 保存并退出
  107.  
  108. 修改虚拟内存
  109. vim /etc/sysctl.conf
  110.  
  111. 添加vm.max_map_count=655360 如果有就修改
  112. 输入 I 插入进行编辑,编辑好之后按 Esc 输入:wq 保存并退出
  113.  
  114. 修改虚拟内存生效
  115. sysctl -p
  116.  
  117. 如果显示 vm.max_map_count = 655360 就修改成功了~
  118.  
  119. 进入目录
  120. cd /home/panfeng/elasticsearch
  121.  
  122. 创建data目录,logs目录已经存在就不用创建了
  123. mkdir data
  124.  
  125. 进入目录
  126. cd /home/panfeng/elasticsearch/bin/
  127.  
  128. 运行elasticsearch
  129. ./elasticsearch
  130.  
  131. 这时候在Windows浏览器输入 虚拟机ip:9200 来访问是否启动成功

Linux下,非Docker启动Elasticsearch 6.3.0,操作过程

安装ik分词器插件,以及使用Kibana测试Elasticsearch

  1. 用ftp上传elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip到/home/panfeng/elasticsearch/plugins/
  2.  
  3. 进入目录
  4. cd /home/panfeng/elasticsearch/plugins/
  5.  
  6. 使用unzip解压ik分词器
  7. unzip elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip -d ik-analyzer
  8.  
  9. 删除elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip,因为这个是插件目录,这个zip文件会解析错误
  10. rm -f elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip
  11.  
  12. Windows下解压kibana
  13. kibana-6.3.0-windows-x86_64.zip
  14.  
  15. 解压后,进入安装目录下的config目录,修改kibana.yml文件
  16. 我的虚拟机地址192.168.1.104,所以第28行修改为 elasticsearch.url: "http://192.168.1.104:9200"
  17.  
  18. 进入安装目录下的bin目录,双击运行kibana.bat,第一次运行慢,等待一会,如果几分钟还是不行的话,就再关闭窗口,再重新双击运行kibana.bat

安装ik分词器插件,以及使用Kibana测试Elasticsearch

先用RestClient测试

    1. 请求方式:PUT
    2. 请求路径:/索引库名
    3. 请求参数:json格式
    4.  
    5. {
    6.     "settings": {
    7.         "number_of_shards": 3,
    8.         "number_of_replicas": 2
    9.       }
    10. }
    11.  
    12. settings:索引库的设置
    13.    number_of_shards:分片数量
    14.    number_of_replicas:副本数量
  • 发送
  • 响应

Kibana操作Elasticsearch

  • 操作索引

    • 创建索引

    • 查看索引设置

      1. 查看指定索引
        GET /索引库名
      2.  
      3. 查看所有所有
        GET *

    • 删除索引

      1. DELETE /索引库名

  • 映射配置

    • 创建映射字段

      1. PUT /索引库名/_mapping/类型名称
      2. {
      3.   "properties": {
      4.     "字段名": {
      5.       "type": "类型",
      6.       "index": true，
      7.       "store": true，
      8.       "analyzer": "分词器"
      9.     }
      10.   }
      11. }
      12.  
      13. 类型名称:就是前面将的type的概念,类似于数据库中的不同表
      14. 字段名:任意填写,可以指定许多属性,例如:
      15. type:类型,可以是text,long,short,date,integer,object等,String的text可以分词,String的keyword不可以分词
      16. index:是否索引,默认为true
      17. store:是否存储,默认为false,默认保存到_source
      18. analyzer:分词器,这里的`ik_max_word`即使用ik分词器,固定写法

    • 查看映射信息

      1. GET /索引库名/_mapping

    • 字段属性详解

      • type

        1. - String类型，又分两种：
        2.   - text：可分词，不可参与聚合
        3.   - keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，可以参与聚合
        4.  
        5. - Numerical：数值类型，分两类
        6.   - 基本数据类型(一般使用long,interger)：long、interger、short、byte、double、float、half_float
        7.   - 浮点数的高精度类型：scaled_float
        8.     - 需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。
        9.  
        10. - Date：日期类型
        11.   elasticsearch可以对日期格式化为字符串存储，但是建议我们存储为毫秒值，存储为long，节省空间。
      • index 
        1. index影响字段的索引情况。
        2. - true：字段会被索引，则可以用来进行搜索。默认值就是true
        3. - false：字段不会被索引，不能用来搜索
        4.  
        5. index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。
        6. 但是有些字段是我们不希望被索引的，比如商品的图片信息，就需要手动设置index为false。
      • store 
        1. 是否将数据进行额外存储。
        2.  
        3. 在学习lucene和solr时，我们知道如果一个字段的store设置为false，那么在文档列表中就不会有这个字段的值，用户的搜索结果中不会显示出来。
        4.  
        5. 但是在Elasticsearch中，即便store设置为false，也可以搜索到结果。
        6. 原因是Elasticsearch在创建文档索引时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫做`_source`的属性中。而且我们可以通过过滤`_source`来选择哪些要显示，哪些不显示。
        7. 而如果设置store为true，就会在`_source`以外额外存储一份数据，多余，因此一般我们都会将store设置为false，事实上，**store的默认值就是false。**

  • 新增数据

    • 随机生成id

      1. POST /索引库名/类型名
      2. {
      3.     "key":"value"
      4. }
      5.  

      _source：源文档信息，所有的数据都在里面。
      _id：这条文档的唯一标示，与文档自己的id字段没有关联

    • 自定义id

      1. POST /索引库名/类型/id值
      2. {
      3.     ...
      4. }

    • 添加字段,修改数据

      1. 修改必须指定id，
      2.  
      3. - id对应文档存在，则修改
      4. - id对应文档不存在，则新增

    • 删除数据

      1. DELETE /索引库名/类型名/id值

  • *查询

    • 基本查询

      • 基本语法

        1. GET /索引库名/_search
        2. {
        3.     "query":{
        4.         "查询类型":{
        5.             "查询条件":"查询条件值"
        6.         }
        7.     }
        8. }
        9.  
        10. 查询类型为 match_all , match , multi_match , term , terms

      • 查询所有 match_all

        1. GET /heima/_search
        2. {
        3.     "query":{
        4.         "match_all": {}
        5.     }
        6. }
        1. query:代表查询对象
        2. match_all:代表查询所有

      • 匹配查询 match

        1. 查询"title"内容有"大牛"的数据
        2. GET /panfeng/_search
        3. {
        4.     "query":{
        5.         "match": {
        6.           "title": "大牛"
        7.         }
        8.     }
        9. }
        10.  
        11. or关系,查询"title"内容有"大牛"或"手机"的数据,因为分词器会分词
        12. GET /panfeng/_search
        13. {
        14.     "query":{
        15.         "match": {
        16.           "title": "大牛手机"
        17.         }
        18.     }
        19. }
        20.  
        21. and关系,查询"title"内容有"大牛"并且也含有"手机"的数据,因为分词器会分词
        22. GET /panfeng/_search
        23. {
        24.     "query":{
        25.         "match": {
        26.           "title": {
        27.             "query": "大牛手机",
        28.             "operator": "and"
        29.           }
        30.         }
        31.     }
        32. }
        33.  
        34. "大牛手机"可以分词"大牛","手机"两个词,匹配任何一个都可以,如果把1改为3不匹配任何
        35. GET /panfeng/_search
        36. {
        37.     "query":{
        38.         "match":{
        39.             "title":{
        40.                 "query":"大牛手机",
        41.                 "minimum_should_match": 1
        42.             }
        43.         }
        44.     }
        45. }
        46.  
        47. "大牛智能手机"可以分词"大牛","智能","手机"三个词
        48. 最小匹配3x0.66=1.98,因为1.98<2,所以能匹配三个当中任何一个词都可以
        49. GET /panfeng/_search
        50. {
        51.     "query":{
        52.         "match":{
        53.             "title":{
        54.                 "query":"大牛智能手机",
        55.                 "minimum_should_match": "66%"
        56.             }
        57.         }
        58.     }
        59. }
        60.  
        61. "大牛智能手机"可以分词"大牛","智能","手机"三个词
        62. 最小匹配3x0.67=2.01,因为2.01>2,所以能匹配三个当中任何两个词都可以
        63. GET /panfeng/_search
        64. {
        65.     "query":{
        66.         "match":{
        67.             "title":{
        68.                 "query":"大牛智能手机",
        69.                 "minimum_should_match": "67%"
        70.             }
        71.         }
        72.     }
        73. }

        匹配查询 match

      • 多字段查询 multi_match

        1. 可以匹配字段"title"或"name" 内容为"大牛"的数据
        2. GET /panfeng/_search
        3. {
        4.     "query":{
        5.         "multi_match": {
        6.             "query":    "大牛",
        7.             "fields":   [ "title", "name" ]
        8.         }
        9.     }
        10. }

        多字段查询 multi_match

      • 词条查询 term

        1. 在"title"中,可以匹配到词为"大牛"的数据
        2. GET /panfeng/_search
        3. {
        4.     "query":{
        5.         "term":{
        6.             "title": {
        7.               "value": "大牛"
        8.             }
        9.         }
        10.     }
        11. }
        12.  
        13. 因为"大牛手机"不是一个词,所以也无法匹配到title中含有"大牛手机"的数据
        14. 因为"快快乐乐"是一个词,所以可以匹配到title中含有"快快乐乐"的数据
        15. GET /panfeng/_search
        16. {
        17.     "query":{
        18.         "term":{
        19.             "title": {
        20.               "value": "大牛手机"
        21.             }
        22.         }
        23.     }
        24. }

        词条查询 term

      • 多词条精确查询 terms

        1. 只能匹配到title中含有"大牛"的数据,因为"大牛"是一个词,而"二蛋"不是一个词
        2. 如果换成"title": ["大牛","牛牛"],则就可以匹配到title中含有"大牛"或"牛牛"的数据
        3. GET /panfeng/_search
        4. {
        5.     "query":{
        6.         "terms":{
        7.             "title": ["大牛","二蛋"]
        8.         }
        9.     }
        10. }

        多词条精确查询 terms

    • _source过滤

      • 直接指定字段

        1. 在查询结果的_source中只显示字段"title","price"
        2. GET /panfeng/_search
        3. {
        4.   "_source": ["title","price"],
        5.   "query": {
        6.     "term": {
        7.       "title": {
        8.         "value": "大牛"
        9.       }
        10.     }
        11.   }
        12. }

        直接指定字段

      • 指定includes和excludes

        1. includes:来指定想要显示的字段
        2. GET /panfeng/_search
        3. {
        4.   "_source": {
        5.     "includes":["title","price"]
        6.   },
        7.   "query": {
        8.     "term": {
        9.       "title": "大牛"
        10.     }
        11.   }
        12. }
        13.  
        14. excludes:来指定不想要显示的字段
        15. GET /panfeng/_search
        16. {
        17.   "_source": {
        18.     "excludes":["title","price"]
        19.   },
        20.   "query": {
        21.     "term": {
        22.       "title": "大牛"
        23.     }
        24.   }
        25. }

        指定includes和excludes

    • 结果过滤

      • 布尔组合 bool

        1. 查询title为手机,price为2222或者3333的数据
        2. GET panfeng/_search
        3. {
        4.   "query": {
        5.     "bool": {
        6.       "must": [
        7.         {
        8.           "match": {
        9.             "title": "手机"
        10.           }
        11.         },
        12.         {
        13.           "terms": {
        14.             "price": ["2222","3333"]
        15.           }
        16.         }
        17.       ]
        18.     }
        19.   }
        20. }
        21.  
        22. title不为大牛并且价格不为2222或3333的数据
        23. GET panfeng/_search
        24. {
        25.   "query": {
        26.     "bool": {
        27.       "must_not": [
        28.         {
        29.           "match": {
        30.             "title": "大牛"
        31.           }
        32.         },
        33.         {
        34.           "terms": {
        35.             "price": ["2222","3333"]
        36.           }
        37.         }
        38.       ]
        39.     }
        40.   }
        41. }
        42.  
        43. title为大牛或者price为2222或3333的数据
        44. GET panfeng/_search
        45. {
        46.   "query": {
        47.     "bool": {
        48.       "should": [
        49.         {
        50.           "match": {
        51.             "title": "大牛"
        52.           }
        53.         },
        54.         {
        55.           "terms": {
        56.             "price": ["2222","3333"]
        57.           }
        58.         }
        59.       ]
        60.     }
        61.   }
        62. }

        "bool"把各种其它查询通过"must"与,"must_not"非,"should"或 的方式进行组合

      • 范围查询

        1. 在range中 gt:大于 gte:大于等于 lt:小于 lte:小于等于
        2. 大于 greater than
        3. 小于 less than
        4. 等于 equal 
        5.  
        6. 查询价格大于等于3.01小于5.01的数据,不可以匹配3,可以匹配3.01,可以匹配5,不可以匹配5.01
        7. GET /panfeng/_search
        8. {
        9.     "query":{
        10.         "range": {
        11.             "price": {
        12.                 "gte":  3.01,
        13.                 "lt":   5.01
        14.             }
        15.         }
        16.     }
        17. }

        在range中 gt:大于 gte:大于等于 lt:小于 lte:小于等于

      • 模糊查询

    • 高级查询

    • 排序

  • 1

  • 1

  • 1

  • 1

  • 1

  • 1

  • 1

  • 1

  • 1

  • 1

  • 1

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  • 1

Linux下,非Docker启动Elasticsearch 6.3.0,安装ik分词器插件,以及使用Kibana测试Elasticsearch,的更多相关文章

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