elasticsearch安装docker版与基础操作
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安装
ubuntu环境
elasticsearch安装
#下载elasticsearch 6.4.0的docker镜像
sudo docker pull elasticsearch:6.4.0
#修改虚拟内存区域大小，否则会因为过小而无法启动；
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
#使用docker命令启动
sudo docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name elasticsearch \
-e "discovery.type=single-node" \
-e "cluster.name=elasticsearch" \
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-d elasticsearch:6.4.0
#启动时会发现/usr/share/elasticsearch/data目录没有访问权限，只需要修改该目录的权限，再重新启动即可
sudo chmod 777 /mydata/elasticsearch/data/
IKAnalyzer分词器插件安装
#进入elasticsearch docker容器
sudo docker exec -it elasticsearch /bin/bash
#注意以下在容器中运行插件安装：
elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.4.0/elasticsearch-analysis-ik-6.4.0.zip
如果一切顺利的话，将会有类似的输出：
[root@32542d28592e elasticsearch]# elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.4.0/elasticsearch-analysis-ik-6.4.0.zip
-> Downloading https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.4.0/elasticsearch-analysis-ik-6.4.0.zip
[=================================================] 100%??
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
@ WARNING: plugin requires additional permissions @
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
* java.net.SocketPermission * connect,resolve
See http://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/security/permissions.html
for descriptions of what these permissions allow and the associated risks.
Continue with installation? [y/N]y
-> Installed analysis-ik
如果在容器中运行安装ik插件失败，解析不了host下载不了zip等问题，可以stop所有容器，重新启动docker服务：
sudo service docker restart
# 重启docker服务后，再重新start elasticsearch容器，进入容器执行前面安装插件的命令
最后重启容器
#重启容器
sudo docker restart elasticsearch
# 确认是否重启容器成功
sudo docker ps -a
jm@ubuntu:~$ sudo docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
32542d28592e elasticsearch:6.4.0 "/usr/local/bin/dock…" 4 hours ago Up 10 seconds 0.0.0.0:9200->9200/tcp, 0.0.0.0:9300->9300/tcp elasticsearch
确认成功
访问http://192.168.8.130:9200/，返回相关版本信息，进行确认安装成功：
{
"name" : "7z4vRo-",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "shTOzHEiTwqEMK_dijjHjQ",
"version" : {
"number" : "6.4.0",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "tar",
"build_hash" : "595516e",
"build_date" : "2018-08-17T23:18:47.308994Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "7.4.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
Kibana客户端
Kibina作为访问elasticsearch服务的客户端。
# 拉取kibana镜像
sudo docker pull kibana:6.4.0
# 启动容器
sudo docker run --name kibana -p 5601:5601 \
--link elasticsearch:es \
-e "elasticsearch.hosts=http://es:9200" \
-d kibana:6.4.0
–link：在容器创建一个快捷访问方式es，可以直接访问容器elasticsearch容器。
-e：配置一个环境变量。
访问测试：http://192.168.8.130:5601/，将打开kibana客户端。
操作
通过kibana客户端，在Dev Tools模块中，我们可以通过指令完成查询等操作：
集群信息查看
# 查看集群健康状态
GET /_cat/health?v
# 查看节点状态
GET /_cat/nodes?v
索引操作
# 创建索引
PUT /order
# 查看所有索引
GET /_cat/indices?v
# 删除索引
DELETE /order
类型操作
# 查看文档类型
GET /bank/account/_mapping
文档记录操作
# 添加文档（记录）
PUT /order/doc/1
{
"name": "apple",
"price":100
}
# 查看文档
GET /order/doc/1
# 修改文档
POST /order/doc/1/_update
{
"doc": { "price": 90 }
}
# 删除文档
DELETE /order/doc/1
# 批量操作(同时修改或新增以下两条文档)
POST /order/doc/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"order_num":1,"price":39225,"name":"Amber","alias":"Duke","counts":32}
{"index":{"_id":"6"}}
{"order_num":6,"price":5686,"name":"Hattie","alias":"Bond","counts":36}
数据搜索
# 搜索全部（即没有匹配任何条件），分页每页10条 from表示偏移量，从0开始，size表示每页显示的数量
GET /order/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 0,
"size": 10
}
# 搜索排序，使用sort表示，例如按price字段升序asc排列
GET /order/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": { "price": { "order": "asc" } }
}
# 搜索并指定返回字段(order_num、price)
GET /order/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["order_num", "price"]
}
# 条件搜索
# 匹配条件order_num=20的文档记录（数值精确匹配）
GET /order/_search
{
"query": {
"match": {
"order_num": 20
}
}
}
# 搜索from含有street的文档记录（字符串模糊匹配，且不区分大小写）
GET /order/_search
{
"query": {
"match": {
"from": "street"
}
},
"_source": [
"order_num",
"from"
]
}
# 短语搜索(使用match依然有效？)
GET /order/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"from": "259 Kane"
}
},
"_source": [
"order_num",
"from"
]
}
# 组合搜索
# 组合搜索，使用bool来进行组合，must表示同时满足，例如搜索from字段中包含street，同时name字段包含lilly的文档
GET /order/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "from": "street" } },
{ "match": { "name": "lilly" } }
]
}
}
}
# 组合搜索，should表示满足其中任意一个，搜索 from 字段中包含street或者name字段包含betty的文档（大小写忽略）
GET /order/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "from": "street" } },
{ "match": { "name": "betty" } }
]
}
}
}
# 组合搜索，must_not表示同时不满足。mast与mast_not可以一起用，表示满足xx且不满足xxx的文档记录
过滤搜索
# 搜索过滤，使用filter来表示，例如过滤出price字段在35000~36000的文档
GET /order/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": { "match_all": {} },
"filter": {
"range": {
"price": {
"gte": 35000,
"lte": 36000
}
}
}
}
}
}
# 聚合
# 对搜索结果进行聚合，使用aggs来表示，类似于MySql中的group by，例如对type字段进行聚合，统计出相同type的文档数量。(对于数值类型字段无效？)
GET /order/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_type": {
"terms": {
"field": "type.keyword"
}
}
}
}
# 嵌套聚合， 对type进行聚合后，再统计出对应type的平均price，最后按照avg_price平均值进行排序：
GET /order/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_type": {
"terms": {
"field": "type.keyword",
"order":{
"avg_price":"desc"
}
}，
"aggs": {
"avg_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
