安裝部署

先前部署項目部署es的流程

下載elasticsearch

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

解壓安裝elasticsearch

修改配置文件，配置為單個節(jié)點

config/elasticsearch.yml

discovery,seed_hosts:[“127.0.0.1:9200”]

cluster.initial_master_nodes:[“node-1”]

因為部分elasticsearch支持的jdk版本不一樣，所以可以自己再給elasticsearch配置一個jdk版本

啟動elasticsearch

因為elasticsearch不能以root用戶啟動，所以 要新建一個用戶用來啟動elasticsearch

adduser 新用戶名

passwd 初始化新用戶的密碼

使用root用戶找到sudoers文件，賦予可讀寫權限

whereis sudoers

修改權限

chomd -v u+w sudoers的路徑

進入sudoers文件，在root下添加

新用戶用戶名 ALL=（ALL） ALL

切換到新用戶

su 新用戶名

之后進入elasticsearch目錄下，進入bin目錄，后臺運行elasticsearch

./elasticsearch -d

部署問題（使用版本為7.16）

啟動配置

• es的安裝目錄下的config/elasticsearch.yml

集群名設置

cluster.name: 集群名

節(jié)點名設置

node.name: 當前節(jié)點名

任何ip都能訪問

network.host: 0.0.0.0

啟動端口

http.port: 9200

jdk版本不對

一般使用的jdk為8版本，但是es版本不支持jdk8，所以要給es專門配置一套jdk

es要求的版本最低為11版本

所以，下載11版本的jdk，并在環(huán)境變量中配置ES_JAVA_HOME即可

啟動權限問題

按照上述的方式配好用戶后，可能還是會提示沒有權限啟動

啟動的時候不能使用sudo方式，不然依舊是“不能以root用戶啟動es”的報錯

最直接的方式就是新建一個用戶后，把es的安裝目錄的權限分給新用戶

例如(root用戶下)

adduser es

chown -R es es安裝目錄

jvm警告

Java HotSpot? 64-Bit Server VM warning: Option UseConcMarkSweepGC was deprecated in version 9.0 and will likely be removed in a future release.

這個錯誤需要修改es安裝目錄下的config/jvm.optionsn

將

-XX:+UseConcMarkSweepGC

修改為
-XX:+UseG1GC

無法使用問題

部署完之后不僅要訪問ip:端口查看啟動狀態(tài)

也需要ip:端口/_cat/nodes?pretty檢查是否正常

如果顯示

{
    "error": {
        "root_cause": [
            {
                "type": "master_not_discovered_exception",
                "reason": null
            }
        ],
        "type": "master_not_discovered_exception",
        "reason": null
    },
    "status": 503
}

則還是沒有準備，去安裝目錄下的conf/elasticsearch.yml中檢查配置

查看兩個內容，這兩個節(jié)點的內容一定要一致

cluster.initial_master_nodes: ["node1"]
node.name: node1

文件權限與存儲大小問題

報錯內容

ERROR: [2] bootstrap checks failed. You must address the points described in the following [2] lines before starting Elasticsearch.
bootstrap check failure [1] of [2]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65535]
bootstrap check failure [2] of [2]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
ERROR: Elasticsearch did not exit normally - check the logs at /usr/local/elasticsearch/elasticsearch/logs/my-application.log

解決方案

切換到root用戶修改一些內容

elasticsearch用戶擁有的可創(chuàng)建文件描述的權限太低，至少需要65536,

vim /etc/security/limits.conf # 在最后面追加下面內容

es啟動用戶 hard nofile 65536

es啟動用戶 soft nofile 65536

max_map_count文件包含限制一個進程可以擁有的VMA(虛擬內存區(qū)域)的數(shù)量

vim /etc/sysctl.conf # 在最后面追加下面內容

vm.max_map_count=655360

執(zhí)行 sysctl -p

介紹

es是一個分布式，高擴展，高實時的搜索與數(shù)據(jù)分析引擎，通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的復雜性，從而讓全文搜索變的簡單，本身擴展性很好，可以擴展到上百臺服務器，處理PB級別的數(shù)據(jù)

核心概念

es是面向文檔的搜索引擎

es和數(shù)據(jù)庫的比對

文檔

es的數(shù)據(jù)存儲格式相當于索引下的類型里面的json格式的數(shù)據(jù)

因為es是面向文檔的搜索，所以一個文檔就是es中可搜索的最小的單元

類比于mysql中，就是把mysql中的一行數(shù)據(jù)以json的格式保存在es中

類型

相當于數(shù)據(jù)庫的表，一個索引下可以有很對類型，但是在es6.0開始，type就已經(jīng)主鍵廢棄了，但是依舊可以設置多個類型，但是在7.0開始，一個索引只能有一種類型了（_doc）

索引

不同特性的文檔存放在不同的索引里

索引名稱必去全部都是小寫

單個集群中可以定義任意多個索引

索引具有mapping和setting的概念，mapping用來定義文檔字段的類型，setting用來定義不同數(shù)據(jù)的分布

基本操作

創(chuàng)建一個空的索引

創(chuàng)建一個0副本2分片的repledata索引

PUT /ropledata
{
  "settings": { 
    "number_of_shards": "2", 
    "number_of_replicas": "0"
  } 
}

修改副本數(shù)量（分片數(shù)量無法修改）

PUT ropledata/_settings 
{ 
  "number_of_replicas" : "2" 
}

刪除索引

DELETE /ropledata

插入數(shù)據(jù)

插入數(shù)據(jù)的時候可以指定ID，不指定的話es會幫我們生成

id是101而不是數(shù)據(jù)中的"id":1

//指定id 
POST /ropledata/_doc/101 
{
  "id":1,
  "name":"且聽_風吟",
  "page":"https://ropledata.blog.csdn.net",
  "say":"歡迎點贊，收藏，關注，一起學習" 
}

修改數(shù)據(jù)

es的文檔是不可以修改的，但是可以覆蓋，es的數(shù)據(jù)修改本質上就是對文檔的覆蓋

es對數(shù)據(jù)的修改分為全局更新和局部更新

全局更新是替換操作，就算是數(shù)據(jù)一樣也會執(zhí)行替換操作

局部更新是只有遇到新得內容的時候才會去更新

所以局部更新會比全局更新效率高

全局更新

PUT /ropledata/_doc/101
{ 
  "id":1,
  "name":"且聽_風吟",
  "page":"https://ropledata.blog.csdn.net",
  "say":"再次歡迎點贊，收藏，關注，一起學習" 
}

局部更新

POST /ropledata/_update/101 
{
  "doc":
  {
    "say":"奧力給"
  } 
}

查詢數(shù)據(jù)

GET /ropledata/_doc/101

刪除數(shù)據(jù)

DELETE /ropledata/_doc/101

查詢語句

查詢當前索引下全部的內容,并返回指定屬性值的數(shù)據(jù)內容

（因為7.0之后是沒有type的概念了，所以使用了_doc，如果還有type的概念的話，可以把_doc替換為相對應的type名即可查詢）

GET /topledata/_doc/_search
{
    "query":{
        "match_all"：{

        }
    }，
    "_source":["屬性值","屬性值"]
}

查詢指定字符查找內容，并按照倒序排列，從第0條數(shù)據(jù)開始，查找10條數(shù)據(jù)（也就是分頁查詢）

GET /topledata/_doc/_search
{
    "query":{
        "mathc":{
            "屬性值":"關鍵字"
        }
    }，
    "sort":[
        {
            "屬性字段":{
                "order":"desc"
                }
        }
    ],
    "from":0,
    "size":10
}

match

對于match而言，是根據(jù)分詞來查詢的，如果match中存在兩個分詞，那個他會一個一個查詢，之后取他們的一個并集

可以使用match_phrase來指定精準查詢不需要分詞查

多條件查詢

bool過濾可以用來合并多個過濾條件查詢結果的布爾邏輯

must多個查詢條件的完全匹配，相當于and

must_not多個查詢條件的相反匹配，相當于not

should至少有一個查詢條件匹配，相當于or

這些參數(shù)分別可以繼承一個過濾條件或者一個過濾條件的數(shù)組

GET /topledata/_doc/_search
{
    "query":{
        "bool":{
            "must":[
                {
                    "match":{
                        "屬性值":"關鍵詞"
                            }
                    }
                ]
            },
            "filter":{
                "range":{
                       "關鍵詞"：{
                            "判斷符"：內容
                            }    
                    }
                }
    }
}

聚合分析

es5之后fielddata默認是false，需要開啟這個才能進行聚合

GET /topledata/_mapping/product
{
    "properties":{
        "tags":{
            "type":"text",
            "fielddata":true
            }
      }
}

獲取某一列以不同分組的總和，并以某個條件做排序操作，并使用range過濾指定范圍的數(shù)據(jù)

terms和term類似，單terms允許指定多個匹配條件，如果某個字段指定了多個值，那么需要文檔一起做匹配

GET /topledata/_doc/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "屬性值":"關鍵詞"
        }
    },
    "aggs":{
        "聚合名稱":{
            "terms":{
                "field":"屬性值",
                "range":[
                     {
                        "from":值,
                        "to":值
                   },
                     {
                         "from":值,
                        "to":值
                    }       
                ],
                "order":{
                    "下面的那個aggs的名稱"："desc"
                    }
                }
            },
            "aggs":{
                "自定義名稱":{
                    "avg":{
                        "field":"屬性值"
                        }
                    }
                }
    }
}

整合springboot

引入elasticsearch啟動包

<dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

配置yml文件

spring:
  elasticsearch:
    uris: http://ip:端口
    #當前部署的es并沒有賬號和密碼
    #username:
    #password:

測試內容

實體類

新建一個實體類來標識一個索引

@Data
@Document(indexName = "testdemo")
public class EsDemoModel {

    @Id
    private String id;

    @Field(type = FieldType.Text)
    private String name;

    @Field(type = FieldType.Text)
    private String team;
}

方法

和redis類似，擁有一個ElasticsearchRestTemplate可以引用

保存

    @Test
    void EsSaveTest(){
        EsDemoModel esDemoModel = new EsDemoModel();
        esDemoModel.setName("panther");
        esDemoModel.setTeam("marvel");
        elasticsearchRestTemplate.save(esDemoModel);
    }

查詢

    @Test
    void EsSearchTest(){
        Query query = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("man").defaultField("name")).build();
        SearchHits<EsDemoModel> search = elasticsearchRestTemplate.search(query, EsDemoModel.class);
        List<EsDemoModel> collect = search.getSearchHits().stream().map(SearchHit::getContent).collect(Collectors.toList());
        System.out.println(collect);
    }

修改

es的操作和redis類似，如果遇到有相同_id的內容，就會覆蓋，所以查出來之后再保存可以保證對一條數(shù)據(jù)的修改文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-406968.html

刪除

 @Test
    void EsDelete(){
        Query query = new NativeSearchQueryBuilder().withQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("super man").defaultField("name")).build();
        elasticsearchRestTemplate.delete(query,EsDemoModel.class);
    }

到了這里，關于ES 部署，問題及整合spring boot 簡單使用的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！