1 ElasticSearch简介
1.1 什么是ElasticSearch
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发
的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
1.2 ElasticSearch特点
（1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公司；也可以运行在单机上
（2）将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；
（3）开箱即用的，部署简单
（4）全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理
1.3 ElasticSearch体系结构
下表是Elasticsearch与MySQL数据库逻辑结构概念的对比
2 ElasticSearch部署与启动
2.1 安装JDK
ElasticSearch是基于lucence开发的，也就是运行需要java jdk支持。所以要先安装JAVA环境。由于ElasticSearch 5.x 往后依赖于JDK 1.8的，所以下载JDK 1.8或者更高版本。下载JDK1.8,下载完成后安装。
2.2 安装ElasticSearch
1.ElasticSearch下载地址：
https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
2.下载安装包后解压
3.进入bin目录下,双击执行elasticsearch.bat
4.看到started说明启动成功,打开浏览器测试一下,如下图http://localhost:9200
2.3 ElasticSearch安装为Windows服务
1.elasticsearch的bin目录下有一个elasticsearch-service.bat
2.cmd 进入bin目录下执行: elasticsearch-service.bat install
3.查看电脑服务es已经存在了
elasticsearch-service.bat后面还可以执行这些命令
install: 安装Elasticsearch服务
remove: 删除已安装的Elasticsearch服务（如果启动则停止服务）
start: 启动Elasticsearch服务（如果已安装）
stop: 停止服务（如果启动）
manager:启动GUI来管理已安装的服务
3 Postman调用RestAPI
3.1 新建索引
例如要创建一个叫articleindex的索引 ,就以put方式提交http://127.0.0.1:9200/articleindex/
3.2 新建文档
新建文档：
以post方式提交 http://127.0.0.1:9200/articleindex/article
body:
{ "title":"SpringBoot2.0", "content":"发布啦" }
3.3 查询全部文档
查询某索引某类型的全部数据，以get方式请求
http://127.0.0.1:9200/articleindex/article/_search
3.4 修改文档
以put形式提交以下地址：
http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/AWPKrI4pFdLZnId5S_F7
body:
{ "title":"SpringBoot2.0正式版", "content":"发布了吗" }
如果我们在地址中的ID不存在，则会创建新文档
3.5 按ID查询文档
GET方式请求
http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1
3.6 基本匹配查询
根据某列进行查询 get方式提交下列地址：
http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:hello
3.7 模糊查询
可以用*代表任意字符：
http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:*s*
3.8 删除文档
根据ID删除文档,删除ID为1的文档 DELETE方式提交
http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1
4 Head插件的安装与使用
4.1 Head插件安装
如果都是通过rest请求的方式使用Elasticsearch，未免太过麻烦，而且也不够人性化。一般都会使用图形化界面来实现Elasticsearch的日常管理，最常用的就是Head插件
步骤1：
下载head插件：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
步骤2：
解压到任意目录，但是要和elasticsearch的安装目录区别开。
步骤3：
安装node js ,安装cnpm
npm install ‐g cnpm ‐‐registry=https://registry.npm.taobao.org
步骤4：
将grunt安装为全局命令 。Grunt是基于Node.js的项目构建工具。它可以自动运行你所
设定的任务
npm install ‐g grunt‐cli
步骤5：安装依赖
cnpm install
步骤6：
进入head目录启动head，在命令提示符下输入命令
grunt server
步骤7：
打开浏览器，输入 http://localhost:9100
步骤8：
点击连接按钮没有任何相应，按F12发现有如下错误
No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource
这个错误是由于elasticsearch默认不允许跨域调用，而elasticsearch-head是属于前端工程，所以报错。这时需要修改elasticsearch的配置，让其允许跨域访问。修改elasticsearch配置文件：elasticsearch.yml，增加以下两句命令：
http.cors.enabled: true http.cors.allow‐origin: "*"
此步为允许elasticsearch跨越访问 点击连接即可看到相关信息
4.2 Head插件操作
4.2.1 新建索引
选择“索引”选项卡，点击“新建索引”按钮
输入索引名称点击OK
4.2.2 新建或修改文档
在复合查询中提交地址，输入内容，提交方式为PUT
点击数据浏览 ,点击要查询的索引名称，右侧窗格中显示文档信息
点击文档信息：
再次回到刚才的界面
修改数据后重新提交请求 , 此时因为ID已经存在，所以执行的是修改操作。重新查询此记录，发现版本为2 。也就是说每次修改后版本都会增加1.
4.2.3 搜索文档
4.2.4 删除文档
5 IK分词器
5.1什么是IK分词器
我们在浏览器地址栏输入http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=chinese&pretty=true&text=我是程序员，浏览器显示效果如下
{ "tokens" : [ { "token" : "我", "start_offset" : 0, "end_offset" : 1, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 0 }, { "token" : "是", "start_offset" : 1, "end_offset" : 2, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 1 }, { "token" : "程", "start_offset" : 2, "end_offset" : 3, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 2 }, { "token" : "序", "start_offset" : 3, "end_offset" : 4, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 3 }, { "token" : "员", "start_offset" : 4, "end_offset" : 5, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 4 } ] }
默认的中文分词是将每个字看成一个词，这显然是不符合要求的，所以需要安装中文分词器来解决这个问题。
IK分词是一款国人开发的相对简单的中文分词器。虽然开发者自2012年之后就不在维护了，但在工程应用中IK算是比较流行的一款！
5.2 IK分词器安装
下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 下载5.6.8版本
（1）先将其解压，将解压后的elasticsearch文件夹重命名文件夹为ik
（2）将ik文件夹拷贝到elasticsearch/plugins 目录下。
（3）重新启动，即可加载IK分词器
5.3 IK分词器测试
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
（1）最小切分：在浏览器地址栏输入地址
http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是程序员
输出的结果为：
{ "tokens" : [ { "token" : "我", "start_offset" : 0, "end_offset" : 1, "type" : "CN_CHAR", "position" : 0 }, { "token" : "是", "start_offset" : 1, "end_offset" : 2, "type" : "CN_CHAR", "position" : 1 }, { "token" : "程序员", "start_offset" : 2, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 2 } ] }
（2）最细切分：在浏览器地址栏输入地址
http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序员
输出的结果为：
{ "tokens" : [ { "token" : "我", "start_offset" : 0, "end_offset" : 1, "type" : "CN_CHAR", "position" : 0 }, { "token" : "是", "start_offset" : 1, "end_offset" : 2, "type" : "CN_CHAR", "position" : 1 }, { "token" : "程序员", "start_offset" : 2, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 2 }, { "token" : "程序", "start_offset" : 2, "end_offset" : 4, "type" : "CN_WORD", "position" : 3 }, { "token" : "员", "start_offset" : 4, "end_offset" : 5, "type" : "CN_CHAR", "position" : 4 } ] }
4.4 自定义词库
我们现在测试"传智播客"，浏览器的测试效果如下：
http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=传智播客
{ "tokens" : [ { "token" : "传", "start_offset" : 0, "end_offset" : 1, "type" : "CN_CHAR", "position" : 0 }, { "token" : "智", "start_offset" : 1, "end_offset" : 2, "type" : "CN_CHAR", "position" : 1 }, { "token" : "播", "start_offset" : 2, "end_offset" : 3, "type" : "CN_CHAR", "position" : 2 }, { "token" : "客", "start_offset" : 3, "end_offset" : 4, "type" : "CN_CHAR", "position" : 3 } ] }
默认的分词并没有识别“传智播客”是一个词。如果我们想让系统识别“传智播客”是一个词，需要编辑自定义词库。
步骤：
（1）进入elasticsearch/plugins/ik/config目录
（2）新建一个my.dic文件，编辑内容：
传智播客
修改IKAnalyzer.cfg.xml（在ik/config目录下）
<properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> <!‐‐用户可以在这里配置自己的扩展字典 ‐‐> <entry key="ext_dict">my.dic</entry> <!‐‐用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典‐‐> <entry key="ext_stopwords"></entry> </properties>
重新启动elasticsearch,通过浏览器测试分词效果
{ "tokens" : [ { "token" : "传智播客", "start_offset" : 0, "end_offset" : 4, "type" : "CN_WORD", "position" : 0 } ] }
6 Elasticsearch与MySQL数据同步
6.1 Logstash
6.1.1什么是Logstash
Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架，可以方便的把分散的、多样化的日志搜集起来，并进行自定义的处理，然后传输到指定的位置，比如某个服务器或者文件。
6.1.2 Logstash安装与测试
解压，进入bin目录
logstash ‐e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'
控制台输入字符，随后就有日志输出
stdin，表示输入流，指从键盘输入
stdout，表示输出流，指从显示器输出
命令行参数:
-e 执行
--config 或 -f 配置文件
后跟参数类型可以是一个字符串的配置或全路径文件名或全路径(如：/etc/logstash.d/，logstash会自动读取/etc/logstash.d/目录下所有*.conf 的文本文件，然后在自己内存里拼接成一个完整的大配置文件再去执行)
6.2 MySQL数据导入Elasticsearch
（1）在logstash-5.6.8安装目录下创建文件夹mysqletc （名称随意）
（2）文件夹下创建mysql.conf （名称随意） ，内容如下：
input { jdbc { # mysql jdbc connection string to our backup databse 后面的test对应mysql中的test数据库 jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/article?characterEncoding=UTF8" # the user we wish to excute our statement as jdbc_user => "root" jdbc_password => "123456" # the path to our downloaded jdbc driver jdbc_driver_library => "D:/logstash‐5.6.8/mysqletc/mysql‐connector‐java‐5.1.46.jar" # the name of the driver class for mysql jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" jdbc_paging_enabled => "true" jdbc_page_size => "50000" #以下对应着要执行的sql的绝对路径。 statement => "select id,title,content from tb_article" #定时字段 各字段含义（由左至右）分、时、天、月、年，全部为*默认含义为每分钟都更新 schedule => "* * * * *" } } output { elasticsearch { #ESIP地址与端口 hosts => "localhost:9200" #ES索引名称（自己定义的） index => "tb_article"
#自增ID编号
document_id => "%{id}"
document_type => "article"
}
stdout {
#以JSON格式输出
codec => json_lines
}
}
（3）命令行下执行
logstash ‐f ../mysqletc/mysql.conf
观察控制台输出，每间隔1分钟就执行一次sql查询。
再次刷新elasticsearch-head的数据显示，看是否也更新了数据。
7 Elasticsearch Docker环境下安装
7.1 容器的创建与远程连接
（1）下载镜像（此步省略）
docker pull elasticsearch:5.6.8
（2）创建容器
docker run ‐di ‐‐name=tensquare_elasticsearch ‐p 9200:9200 ‐p 9300:9300
elasticsearch:5.6.8
（3）浏览器输入地址：http://192.168.184.134:9200/ 即可
（4）运行测试程序，发现会报错
elasticsearch从5版本以后默认不开启远程连接，需要修改配置文件
（5）我们进入容器
docker exec ‐it tensquare_elasticsearch /bin/bash
此时，看到elasticsearch所在的目录为/usr/share/elasticsearch ,进入config看到了配置文件elasticsearch.yml
通过vi命令编辑此文件，尴尬的是容器并没有vi命令 ，咋办？需要以文件挂载的方式创建容器才行，这样就可以通过修改宿主机中的某个文件来实现对容器内配置文件的修改
（6）拷贝配置文件到宿主机
首先退出容器，然后执行命令：
docker cp tensquare_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml /usr/share/elasticsearch.yml
（7）停止和删除原来创建的容器
docker stop tensquare_elasticsearch
docker rm tensquare_elasticsearch
（8）重新执行创建容器命令
docker run ‐di ‐‐name=tensquare_elasticsearch ‐p 9200:9200 ‐p 9300:9300 ‐v
/usr/share/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch:5.6.8
（9）修改/usr/share/elasticsearch.yml 将 transport.host: 0.0.0.0 前的#去掉后保存文件退出。其作用是允许任何ip地址访问elasticsearch .开发测试阶段可以这么做，生产环境下指定具体的IP
（10）重启启动
docker restart tensquare_elasticsearch
重启后发现重启启动失败了，这时什么原因呢？这与刚才修改的配置有关，因为elasticsearch在启动的时候会进行一些检查，比如最多打开的文件的个数以及虚拟内存区域数量等等，如果你放开了此配置，意味着需要打开更多的文件以及虚拟内存，所以
还需要系统调优。
（11）系统调优一共需要修改两处
修改/etc/security/limits.conf ，追加内容
* soft nofile 65536 * hard nofile 65536
nofile是单个进程允许打开的最大文件个数 soft nofile 是软限制 hard nofile是硬限制
修改/etc/sysctl.conf，追加内容
vm.max_map_count=655360
限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量，执行下面命令 修改内核参数马上生效
sysctl ‐p
（13）重新启动虚拟机，再次启动容器，发现已经可以启动并远程访问
7.2 IK分词器安装
（1）快捷键alt+p进入sftp , 将ik文件夹上传至宿主机
sftp> put ‐r d:setupik
（2）在宿主机中将ik文件夹拷贝到容器内 /usr/share/elasticsearch/plugins 目录下。
docker cp ik tensquare_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins/
（3）重新启动，即可加载IK分词器
docker restart tensquare_elasticsearch
7.3 HEAD插件安装
（1）修改/usr/share/elasticsearch.yml ,添加允许跨域配置
http.cors.enabled: true http.cors.allow‐origin: "*"
（2）重新启动elasticseach容器
（3）下载head镜像
docker pull mobz/elasticsearch‐head:5
（4）创建head容器
docker run ‐di ‐‐name=myhead ‐p 9100:9100 docker pull mobz/elasticsearch‐head:5