ElasticSearch8.x.x 【一篇文章精通系列】【ES的基本操作，ES安装，ES head + Kibana】

- 一、ElasticSearch的安装
- - 1、解压安装ES
  - 2、熟悉目录
  - 3、启动ES
  - 4、安装可视化界面（elasticsearch head）
  - 5、了解ELK
  - 6、安装Kibana
  - - （1）下载解压Kibana
    - （2）启动Kibana
    - （3）访问：[http://localhost:5601](http://localhost:5601)
    - （4）Kibana开发工具
    - （5）汉化`Kibana`，设置在`config`下的`kibana.yml`
- 二、ElasticSearch的核心概念
- - 1、基本概念
  - 2、物理设计：节点和分片
- 三、IK分词器
- - 1、什么是IK分词器
  - 2、安装，启动IK分词器
  - 3、elasticsearch-plugin
  - 4、使用Kibana进行测试！，通过ik分词器进行基本的分词测试
  - - （1）使用ik_smart分词器（最少切分）
    - （2）使用ik_max_word（最细粒度划分）
    - （3）问题/li>
  - 5、ik分词器增加自己的配置！（自定义分词字典）
- 四、ElasticSearch 索引的基本操作
- - 1、Rest风格说明
  - 2、创建索引
  - - （1）删除一些索引
    - （2）创建索引（添加数据的同时创建索引库）
    - （3）查看索引
    - （4）字段类型
    - （5）指定字段类型（创建规则，只创建索引不添加数据）
  - 3、获取索引信息、其他信息
  - - （1）查看默认信息
    - （2）获取一些信息（cat系列命令）
  - 4、修改索引
  - - （1）直接PUT覆盖（不推荐）（如果PUT的时候少字段会丢失数据）
    - （2）通过POST命令更新数据
  - 3、删除索引
  - 4、删除文档
- 四、ElasticSearch 文档的基本操作
- - 1、添加数据
  - 2、查询数据 GET
  - - （1）获取索引信息
    - （2）查询所有文档数据
    - （3）查询一条数据
  - 3、更新数据
  - 4、简单搜索
  - - （1）通过id查询
    - （2）简单的条件查询
  - 5、复杂搜索
  - - （1）直接匹配查询，match：匹配
    - （2）_source过滤查询返回字段
    - （3）排序查询（sort）
    - （4）分页查询（from,size）
    - （5）布尔值查询（bool）
    - （6）布尔值查询（bool）–filter复杂查询操作
    - （7）匹配多个搜索条件
    - （8）单个值匹配精确查询（term）
    - （9）多个值匹配精确查询（term）
    - （10）高亮显示（highlight）
- 四、ElasticSearch NLP
- - 1、什么是自然语言处理/li>
  - 2、ElasticSearch 当中的自然语言处理
  - 3、NLP在 Elasticsearch 7.x和8.x 中的区别
  - 4、安装opennlp
  - 5、下载NER模型

一、ElasticSearch的安装

1、解压安装ES

声明:JDK1.8，最低要求! ElasticSearch客户端，界面工具! |
Java开发，ElasticSearch 的版本和我们之后对应的Java的核心jar包!版本对应!

官网：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/

ElasticSearch8.x.x 【一篇文章精通系列】【ES的基本操作，ES安装，ES head + Kibana】

2、熟悉目录

3、启动ES

双击bin目录下的

访问：http://127.0.0.1:9200/ 发现无法访问

修改

重新启动ES

4、安装可视化界面（elasticsearch head）

（1）安装elasticsearch head
地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

在启动之前确保安装了nodejs 环境，如果没有安装请看这里：
进入解压后的目录

在上面搜索框当中输入cmd
弹出cmd命令框

出现上面的内容则安装成功

启动项目：

访问成功，但是是未连接状态
我们点击F12打开调试，抛出跨域的异常（跨域是指：跨端口，跨网站，跨IP）

修改elasticsearch.yml开启跨域，设置任何人都可以访问

回到9100端口，点击连接即可连接成功

成功

索引相当于数据库，文档相当于（表，库当中的数据）

5、了解ELK

ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索能力确实强大,市面上很多时候我们简称Elasticsearch为es。Logstash是ELK的中央数据流引擎，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。Kibana可以将elasticsearch的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能。

市面上很多开发只要提到ELK能够一致说出它是一个日志分析架构技术栈总称，但实际上ELK不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景，日志分析和收集只是更具有代表性。并非唯一性。

解压后的目录

启动成功

打开开发工具，点击小三角运行查询

查询测试

重新启动

二、ElasticSearch的核心概念

1、基本概念

概念：
在前面的学习中，我们已经掌握了es是什么，同时也把es的服务已经安装启动，那么es是如何去存储数据，数据结构是什么，又是如何实现搜索的呢﹖我们先来聊聊ElasticSearch的相关概念吧!

集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么/p>

elasticsearch是面向文档，关系行数据库和elasticsearch 客观的对比!。ES一切都是JSON

Relational DB	ElasticSearch
数据库(database)	索引(indices)
表(tables)	types（弃用）
行(rows)	documents
字段(columns)	fields

elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库)，每个索引中可以包含多个类型(表)，每个类型下又包含多个文档(行)，每个文档中又包含多个字段(列)。

物理设计：
elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移。

一个人就是一个集群！默认的集群名称ElasticSearch

一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个elasricsearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片( primary shard ,又称主分片)构成的，每一个主分片会有一个副本( replica shard ,又称复制分片)

左边博客文章为一行为一个文档，右边将对应的文档进行倒排索引，找到对应关键字，所在的文档id进行统计。

如果要搜索含有python标签的文章，那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。
只需要查看标签这一栏，然后获取相关的文章ID即可。

elasticsearch的索引和Lucene的索引对比，
在elasticsearch中，索引这个词被频繁使用，这就是术语的使用。

在elasticsearch中，索引被分为多个分片，每份分片是一个Lucene的索引。
所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。

别问为什么，谁让elasticsearch使用Lucene作为底层呢!如无特指，说起索引都是指elasticsearch的索引。
接下来的一切操作都在kibana中Dev Tools下的Console里完成。基础操作！

三、IK分词器

1、什么是IK分词器

分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词，比如“我爱中国”会被分为”我”∵”爱”“中””国”，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

如果要使用中文，建议使用IK分词器。

IK提供了两个分词算法: ik_smart和ik_max_word ，其中ik_smart为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分!一会我们测试!

2、安装，启动IK分词器

下载IK分词器
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

将其放入ElasticSearch 的插件当中，

在ElasticSearch的plugins目录下解压即可

3、elasticsearch-plugin

通过elasticsearch-plugin命令查看加载进来的插件
列出elasticsearch安装的插件列表
进入es的bin目录下

我们可以看到已经安装成功了ik分词器的插件

（1）使用ik_smart分词器（最少切分）

（3）问题/h4>

编辑里面的内容

重新启动ES再次测试

以后的话，我们需要自己配置分词就在自定义的dic文件中进行配置即可

四、ElasticSearch 索引的基本操作

1、Rest风格说明

一种软件架构风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。
基本Rest命令说明

method	url地址	描述
PUT	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	创建文档（指定文档id )
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称	创建文档（随机文档id )
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update	修改文档
DELETE	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	删除文档
GET	localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id	查询文档通过文档id
POST	localhost:9200/索引名称/类型名称/_search	查询所有数据

2、创建索引

打开
elasticsearch head

创建索引成功

— 拓展如果您使用的是8.0之前的版本，请这样创建

（3）查看索引

在head当中查看
多了一个索引

数据浏览

来源：蓝匣子itbluebox

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