【ES三周年】2 万字长文，带你深入理解 Elasticsearch 焦点讯息
2023-02-25 22:15:55
本篇主要内容如下：
前言
项目中我们总是用 Kibana界面来搜索测试或生产环境下的日志，来看下有没有异常信息。Kibana就是 我们常说的 ELK中的 K。
(资料图片)
Kibana 界面如下图所示：
但这些日志检索原理是什么呢？这里就该我们的 Elasticsearch 搜索引擎登场了。
我会分为三篇来讲解 Elasticsearch（简称ES）的原理、实战及部署。
上篇：讲解 ES 的原理、中文分词的配置。中篇：实战 ES 应用。下篇：ES 的集群部署。为什么要分成三篇，因为每一篇都很长，而且侧重点不一样，所以分成三篇来讲解。
一、Elasticsearch 简介
1.1 什么是 Elasticsearch?
Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。简单来说只要涉及搜索和分析相关的， ES 都可以做。
1.2 Elasticsearch 的用途？
Elasticsearch 在速度和可扩展性方面都表现出色，而且还能够索引多种类型的内容，这意味着其可用于多种用例：
比如一个在线网上商店，您可以在其中允许客户搜索您出售的产品。在这种情况下，您可以使用Elasticsearch 存储整个产品目录和库存，并为它们提供搜索和自动完成建议。1.3 Elasticsearch 的工作原理？
Elasticsearch 是在 Lucene 基础上构建而成的。ES 在 Lucence 上做了很多增强。
Lucene 是apache软件基金会 4 的 jakarta 项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。（来自百度百科）
Elasticsearch 的原始数据从哪里来？
原始数据从多个来源 ( 包括日志、系统指标和网络应用程序 ) 输入到 Elasticsearch 中。
Elasticsearch 的数据是怎么采集的？
数据采集指在 Elasticsearch 中进行索引之前解析、标准化并充实这些原始数据的过程。这些数据在 Elasticsearch 中索引完成之后，用户便可针对他们的数据运行复杂的查询，并使用聚合来检索自身数据的复杂汇总。这里用到了 Logstash，后面会介绍。
怎么可视化查看想要检索的数据？
这里就要用到 Kibana 了，用户可以基于自己的数据进行搜索、查看数据视图等。
1.4 Elasticsearch 索引是什么？
Elasticsearch 索引指相互关联的文档集合。Elasticsearch 会以 JSON 文档的形式存储数据。每个文档都会在一组键 ( 字段或属性的名称 ) 和它们对应的值 ( 字符串、数字、布尔值、日期、数值组、地理位置或其他类型的数据 ) 之间建立联系。
Elasticsearch 使用的是一种名为倒排索引的数据结构，这一结构的设计可以允许十分快速地进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个特有词汇，并且可以找到包含每个词汇的全部文档。
在索引过程中，Elasticsearch 会存储文档并构建倒排索引，这样用户便可以近实时地对文档数据进行搜索。索引过程是在索引 API 中启动的，通过此 API 您既可向特定索引中添加 JSON 文档，也可更改特定索引中的 JSON 文档。
1.5 Logstash 的用途是什么？
Logstash 就是 ELK中的 L。
Logstash 是 Elastic Stack 的核心产品之一，可用来对数据进行聚合和处理，并将数据发送到 Elasticsearch。Logstash 是一个开源的服务器端数据处理管道，允许您在将数据索引到 Elasticsearch 之前同时从多个来源采集数据，并对数据进行充实和转换。
1.6 Kibana 的用途是什么？
Kibana 是一款适用于 Elasticsearch 的数据可视化和管理工具，可以提供实时的直方图、线性图等。
1.7 为什么使用 Elasticsearch
ES 很快，近实时的搜索平台。ES 具有分布式的本质特质。ES 包含一系列广泛的功能，比如数据汇总和索引生命周期管理。官方文档：https://www.elastic.co/cn/what-is/elasticsearch
二、ES 基本概念
2.1 Index ( 索引 )
动词：相当于 Mysql 中的 insert
名词：相当于 Mysql 中的 database
与 mysql 的对比
序号 | Mysql | Elasticsearch |
|---|---|---|
1 | Mysql 服务 | ES 集群服务 |
2 | 数据库 Database | 索引 Index |
3 | 表 Table | 类型 Type |
4 | 记录 Records ( 一行行记录 ) | 文档 Document ( JSON 格式 ) |
2.2 倒排索引
假如数据库有如下电影记录：
1-大话西游
2-大话西游外传
3-解析大话西游
4-西游降魔外传
5-梦幻西游独家解析
分词：将整句分拆为单词
序号 | 保存到 ES 的词 | 对应的电影记录序号 |
|---|---|---|
A | 西游 | 1,2, 3,4, 5 |
B | 大话 | 1,2, 3 |
C | 外传 | 2,4, 5 |
D | 解析 | 3,5 |
E | 降魔 | 4 |
F | 梦幻 | 5 |
G | 独家 | 5 |
检索：独家大话西游
将 独家大话西游解析拆分成 独家、大话、西游
ES 中 A、B、G 记录 都有这三个词的其中一种， 所以 1,2, 3,4, 5 号记录都有相关的词被命中。
1 号记录命中 2 次， A、B 中都有 ( 命中 2次 ) ，而且 1 号记录有 2个词，相关性得分：2次/2个词=1
2 号记录命中 2 个词 A、B 中的都有 ( 命中 2次 ) ，而且 2 号记录有 2个词，相关性得分：2次/3个词= 0.67
3 号记录命中 2 个词 A、B 中的都有 ( 命中 2次 ) ，而且 3 号记录有 2个词，相关性得分：2次/3个词= 0.67
4 号记录命中 2 个词 A 中有 ( 命中 1次 ) ，而且 4 号记录有 3个词，相关性得分：1次/3个词= 0.33
5 号记录命中 2 个词 A 中有 ( 命中 2次 ) ，而且 4 号记录有 4个词，相关性得分：2次/4个词= 0.5
所以检索出来的记录顺序如下：
1-大话西游 ( 想关性得分：1 )2-大话西游外传 ( 想关性得分：0.67 )3-解析大话西游 ( 想关性得分：0.67 )5-梦幻西游独家解析 ( 想关性得分：0.5 )4-西游降魔 ( 想关性得分：0.33 )三、Docker 搭建环境
3.1. 搭建 Elasticsearch 环境
搭建虚拟机环境和安装 docker 可以参照之前写的文档：
01. 快速搭建 Linux 环境-运维必备02. 配置虚拟机网络03. 安装 Docker1 ) 下载镜像文件
docker pull elasticsearch:7.4.22 ) 创建实例
映射配置文件配置映射文件夹mkdir -p /mydata/elasticsearch/config配置映射文件夹mkdir -p /mydata/elasticsearch/data设置文件夹权限任何用户可读可写chmod 777 /mydata/elasticsearch -R配置 http.hostecho "http.host: 0.0.0.0" >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.ymldocker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \-e "discovery.type"="single-node" \-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx128m" \-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \-d elasticsearch:7.4.2访问：http://192.168.56.10:9200
返回的 reponse
{ "name" : "8448ec5f3312", "cluster_name" : "elasticsearch", "cluster_uuid" : "xC72O3nKSjWavYZ-EPt9Gw", "version" : { "number" : "7.4.2", "build_flavor" : "default", "build_type" : "docker", "build_hash" : "2f90bbf7b93631e52bafb59b3b049cb44ec25e96", "build_date" : "2019-10-28T20:40:44.881551Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "8.2.0", "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" }, "tagline" : "You Know, for Search"}访问：http://192.168.56.10:9200/_cat 访问节点信息
127.0.0.1 62 90 0 0.06 0.10 0.05 dilm * 8448ec5f33123.2. 搭建 Kibana 环境
docker pull kibana:7.4.2docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.56.10:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.4.2访问 kibana: http://192.168.56.10:5601/
四、初阶检索玩法
4.1._cat 用法
GET /_cat/nodes: 查看所有节点GET /_cat/health: 查看 es 健康状况GET /_cat/master: 查看主节点GET /_cat/indices: 查看所有索引查询汇总：/_cat/allocation/_cat/shards/_cat/shards/{index}/_cat/master/_cat/nodes/_cat/tasks/_cat/indices/_cat/indices/{index}/_cat/segments/_cat/segments/{index}/_cat/count/_cat/count/{index}/_cat/recovery/_cat/recovery/{index}/_cat/health/_cat/pending_tasks/_cat/aliases/_cat/aliases/{alias}/_cat/thread_pool/_cat/thread_pool/{thread_pools}/_cat/plugins/_cat/fielddata/_cat/fielddata/{fields}/_cat/nodeattrs/_cat/repositories/_cat/snapshots/{repository}/_cat/templates4.2. 索引一个文档 ( 保存 )
例子：在 customer索引下的 external类型下保存标识为 1的数据。
PUT member/external/1{"name":"jay huang"}Reponse:
{ "_index": "member", //在哪个索引 "_type": "external",//在那个类型 "_id": "2",//记录 id "_version": 7,//版本号 "result": "updated",//操作类型 "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 9, "_primary_term": 1}注意：
PUT 和 POST 都可以创建记录。
POST：如果不指定 id，自动生成 id。如果指定 id，则修改这条记录，并新增版本号。
PUT：必须指定 id，如果没有这条记录，则新增，如果有，则更新。
4.3 查询文档
请求：http://192.168.56.10:9200/member/external/2Reposne:{ "_index": "member", //在哪个索引 "_type": "external", //在那个类型 "_id": "2", //记录 id "_version": 7, //版本号 "_seq_no": 9, //并发控制字段，每次更新就会+1，用来做乐观锁 "_primary_term": 1, //同上，主分片重新分配，如重启，就会变化 "found": true, "_source": { //真正的内容 "name": "jay huang" }}_seq_no 用作乐观锁
每次更新完数据后，_seq_no 就会+1，所以可以用作并发控制。
当更新记录时，如果_seq_no 与预设的值不一致，则表示记录已经被至少更新了一次，不允许本次更新。
用法如下：
请求更新记录 2: http://192.168.56.10:9200/member/external/2?if_seq_no=9&&if_primary_term=1返回结果：{ "_index": "member", "_type": "external", "_id": "2", "_version": 9, "result": "updated", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 11, "_primary_term": 1}_seq_no 等于 10，且_primary_term=1 时更新数据，执行一次请求后，再执行上面的请求则会报错：版本冲突
{ "error": { "root_cause": [ { "type": "version_conflict_engine_exception", "reason": "[2]: version conflict, required seqNo [10], primary term [1]. current document has seqNo [11] and primary term [1]", "index_uuid": "CX6uwPBKRByWpuym9rMuxQ", "shard": "0", "index": "member" } ], "type": "version_conflict_engine_exception", "reason": "[2]: version conflict, required seqNo [10], primary term [1]. current document has seqNo [11] and primary term [1]", "index_uuid": "CX6uwPBKRByWpuym9rMuxQ", "shard": "0", "index": "member" }, "status": 409}4.4 更新文档
用法POST 带 _update的更新操作，如果原数据没有变化，则 repsonse 中的 result 返回 noop ( 没有任何操作 ) ，version 也不会变化。
请求体中需要用 doc将请求数据包装起来。
POST 请求：http://192.168.56.10:9200/member/external/2/_update{ "doc":{ "name":"jay huang" }}响应：{ "_index": "member", "_type": "external", "_id": "2", "_version": 12, "result": "noop", "_shards": { "total": 0, "successful": 0, "failed": 0 }, "_seq_no": 14, "_primary_term": 1}使用场景：对于大并发更新，建议不带 _update。对于大并发查询，少量更新的场景，可以带_update，进行对比更新。
请求体中增加 age属性
http://192.168.56.10:9200/member/external/2/_updaterequest:{ "doc":{ "name":"jay huang", "age": 18 }}response:{ "_index": "member", "_type": "external", "_id": "2", "_version": 13, "result": "updated", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 15, "_primary_term": 1}4.5 删除文档和索引
删除文档DELETE 请求：http://192.168.56.10:9200/member/external/2response:{ "_index": "member", "_type": "external", "_id": "2", "_version": 2, "result": "deleted", "_shards": { "total": 2, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 1, "_primary_term": 1}DELETE 请求：http://192.168.56.10:9200/memberrepsonse:{ "acknowledged": true}4.6 批量导入数据
使用 kinaba 的 dev tools 工具，输入以下语句
POST /member/external/_bulk{"index":{"_id":"1"}}{"name":"Jay Huang"}{"index":{"_id":"2"}}{"name":"Jackson Huang"}执行结果如下图所示：
https://raw.githubusercontent.com/elastic/elasticsearch/master/docs/src/test/resources/accounts.json
POST /bank/account/_bulk{"index":{"_id":"1"}}{"account_number":1,"balance":39225,"firstname":"Amber","lastname":"Duke","age":32,"gender":"M","address":"880 Holmes Lane","employer":"Pyrami","email":"amberduke@pyrami.com","city":"Brogan","state":"IL"}{"index":{"_id":"6"}}......可以从返回结果中看到 bank 索引有 1000 条数据，占用了 440.2kb 存储空间。
五、高阶检索玩法
5.1 两种查询方式
5.1.1 URL 后接参数
GET bank/_search?q=*&sort=account_number: asctook – ES 执行搜索的时间 ( 毫秒 )
timed_out – ES 是否超时
_shards – 有多少个分片被搜索了，以及统计了成功/失败/跳过的搜索的分片
max_score – 最高得分
hits.total.value - 命中多少条记录
hits.sort - 结果的排序 key 键，没有则按 score 排序
hits._score - 相关性得分
参考文档：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started-search.html
### 5.1.2 URL 加请求体进行检索 ( QueryDSL )请求体中写查询条件语法：```jsonGET bank/_search{ "query":{"match_all": {}}, "sort": [{"account_number": "asc" } ]}示例：查询出所有，先按照 accout_number 升序排序，再按照 balance 降序排序## 5.2 详解 QueryDSL 查询> DSL: Domain Specific Language### 5.2.1 全部匹配 match_all示例：查询所有记录，按照 balance 降序排序，只返回第 11 条记录到第 20 条记录，只显示 balance 和 firstname 字段。```jsonGET bank/_search{ "query": {"match_all": {} }, "sort": [ { "balance": { "order": "desc" } } ], "from": 10, "size": 10, "_source": "balance", "firstname"}### 5.2.2 匹配查询 match- 基本类型 ( 非字符串 ) ，精确匹配```jsonGET bank/_search{ "query": {"match": {"account_number": "30"} }}- 字符串，全文检索```jsonGET bank/_search{ "query": {"match": { "address": "mill road" } }}> 全文检索按照评分进行排序，会对检索条件进行分词匹配。>> 查询 `address` 中包含 `mill` 或者 `road` 或者 `mill road` 的所有记录，并给出相关性得分。查到了 32 条记录，最高的一条记录是 Address = "990 Mill Road"，得分：8.926605. Address="198 Mill Lane" 评分 5.4032025，只匹配到了 Mill 单词。### 5.2.3 短语匹配 match_phase将需要匹配的值当成一个整体单词 ( 不分词 ) 进行检索```jsonGET bank/_search{ "query": {"match_phrase": { "address": "mill road" } }}> 查出 address 中包含 `mill road` 的所有记录，并给出相关性得分### 5.2.4 多字段匹配 multi_match```jsonGET bank/_search{ "query": {"multi_match": { "query": "mill land", "fields": [ "state", "address" ] } }}> multi_match 中的 query 也会进行分词。>> 查询 `state` 包含 `mill` 或 `land` 或者 `address` 包含 `mill` 或 `land` 的记录。### 5.2.5 复合查询 bool> 复合语句可以合并任何其他查询语句，包括复合语句。复合语句之间可以相互嵌套，可以表达复杂的逻辑。搭配使用 must,must_not,shouldmust: 必须达到 must 指定的条件。 ( 影响相关性得分 )must_not: 必须不满足 must_not 的条件。 ( 不影响相关性得分 )should: 如果满足 should 条件，则可以提高得分。如果不满足，也可以查询出记录。 ( 影响相关性得分 )示例：查询出地址包含 mill，且性别为 M，年龄不等于 28 的记录，且优先展示 firstname 包含 Winnie 的记录。```jsonGET bank/_search{ "query": {"bool": { "must": [ { "match": { "address": "mill" } }, { "match": { "gender": "M" } } ], "must_not": [ { "match": { "age": "28" } } ], "should": [ { "match": { "firstname": "Winnie" } } ] } }}### 5.2.6 filter 过滤> 不影响相关性得分，查询出满足 filter 条件的记录。>> 在 bool 中使用。```jsonGET bank/_search{ "query": {"bool": { "filter": [ { "range": { "age": { "gte":18, "lte":40 } ] }### 5.2.7 term 查询> 匹配某个属性的值。>> 全文检索字段用 match，其他非 text 字段匹配用 term>> keyword：文本精确匹配 ( 全部匹配 )>> match_phase：文本短语匹配```json非 text 字段精确匹配GET bank/_search{ "query": {"term": { "age": "20" }### 5.2.8 aggregations 聚合> 聚合：从数据中分组和提取数据。类似于 SQL GROUP BY 和 SQL 聚合函数。>> Elasticsearch 可以将命中结果和多个聚合结果同时返回。聚合语法：```json"aggregations" : {"<聚合名称 1>" : { "<聚合类型>" : { <聚合体内容> } [,"元数据" : { [] }]? [,"aggregations" : { []+ }]?}[,"聚合名称 2>" : { ... }]*}- 示例 1：搜索 address 中包含 big 的所有人的年龄分布 ( 前 10 条 ) 以及平均年龄，以及平均薪资```jsonGET bank/_search{ "query": {"match": { "address": "mill" } }, "aggs": {"ageAggr": { "terms": { "field": "age", "size": 10 }},"ageAvg": { "avg": { "field": "age" }},"balanceAvg": { "avg": { "field": "balance" } } }} 检索结果如下所示：hits 记录返回了，三种聚合结果也返回了，平均年龄 34 随，平均薪资 25208.0，品骏年龄分布：38 岁的有 2 个，28 岁的有一个，32 岁的有一个如果不想返回 hits 结果，可以在最后面设置 size:0```jsonGET bank/_search{ "query": {"match": { "address": "mill" } }, "aggs": {"ageAggr": { "terms": { "field": "age", "size": 10 }} }, "size": 0}- 示例 2：按照年龄聚合，并且查询这些年龄段的平均薪资从结果可以看到 31 岁的有 61 个，平均薪资 28312.9，其他年龄的聚合结果类似。- 示例 3：按照年龄分组，然后将分组后的结果按照性别分组，然后查询出这些分组后的平均薪资```jsonGET bank/_search{ "query": {"match_all": { } }, "aggs": {"ageAggr": { "terms": { "field": "age", "size": 10 }, "aggs": { "genderAggr": { "terms": { "field": "gender.keyword", "size": 10 }, "aggs": { "balanceAvg": { "avg": { "field": "balance" } } }} } } }, "size": 0}从结果可以看到 31 岁的有 61 个。其中性别为 `M` 的 35 个，平均薪资 29565.6，性别为 `F` 的 26 个，平均薪资 26626.6。其他年龄的聚合结果类似。### 5.2.9 Mapping 映射> Mapping 是用来定义一个文档 ( document ) ，以及它所包含的属性 ( field ) 是如何存储和索引的。- 定义哪些字符串属性应该被看做全文本属性 ( full text fields )- 定义哪些属性包含数字，日期或地理位置- 定义文档中的所有属性是否都能被索引 ( _all 配置 )- 日期的格式- 自定义映射规则来执行动态添加属性Elasticsearch7 去掉 tpye 概念：关系型数据库中两个数据库表示是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用，但 ES 中不是这样的。elasticsearch 是基于 Lucence 开发的搜索引擎，而 ES 中不同 type 下名称相同的 field 最终在 Lucence 中的处理方式是一样的。为了区分不同 type 下的同一名称的字段，Lucence 需要处理冲突，导致检索效率下降ES7.x 版本：URL 中的 type 参数为可选。ES8.x 版本：不支持 URL 中的 type 参数所有类型可以参考文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html- 查询索引的映射如查询 my-index 索引的映射```jsonGET /my-index/_mapping返回结果：{ "my-index" : {"mappings" : { "properties" : { "age" : { "type" : "integer" }, "email" : { "type" : "keyword" }, "employee-id" : { "type" : "keyword", "index" : false }, "name" : { "type" : "text" }} }- 创建索引并指定映射如创建 my-index 索引，有三个字段 age,email,name，指定类型为 interge, keyword, text```jsonPUT /my-index{ "mappings": {"properties": { "age": { "type": "integer" }, "email": { "type": "keyword" }, "name": { "type": "text" }}返回结果：
{ "acknowledged" : true, "shards_acknowledged" : true, "index" : "my-index"}- 添加新的字段映射如在 my-index 索引里面添加 employ-id 字段，指定类型为 keyword```jsonPUT /my-index/_mapping{ "properties": {"employee-id": { "type": "keyword", "index": false} }}- 更新映射> 我们不能更新已经存在的映射字段，必须创建新的索引进行数据迁移。- 数据迁移```jsonPOST _reindex{ "source": {"index": "twitter" }, "dest": {"index": "new_twitter" }}# 六、中文分词ES 内置了很多种分词器，但是对中文分词不友好，所以我们需要借助第三方中文分词工具包。## 6.1 ES 中的分词的原理### 6.1.1 ES 的分词器概念ES 的一个分词器 ( tokenizer ) 接收一个字符流，将其分割为独立的词元 ( tokens ) ，然后输出词元流。ES 提供了很多内置的分词器，可以用来构建自定义分词器 ( custom ananlyzers )### 6.1.2 标准分词器原理比如 stadard tokenizer 标准分词器，遇到空格进行分词。该分词器还负责记录各个词条 ( term ) 的顺序或 position 位置 ( 用于 phrase 短语和 word proximity 词近邻查询 ) 。每个单词的字符偏移量 ( 用于高亮显示搜索的内容 ) 。### 6.1.3 英文和标点符号分词示例查询示例如下：```jsonPOST _analyze{ "analyzer": "standard", "text": "Do you know why I want to study ELK? 2 3 33..."}查询结果：```shdo, you, know, why, i, want, to, study, elk, 2,3,33从查询结果可以看到：（1）标点符号没有分词。（2）数字会进行分词。### 6.1.4 中文分词示例但是这种分词器对中文的分词支持不友好，会将词语分词为单独的汉字。比如下面的示例会将 ` 悟空聊架构 ` 分词为 ` 悟 `,` 空 `,` 聊 `,` 架 `,` 构 `，期望分词为 ` 悟空 `，` 聊 `，` 架构 `。```jsonPOST _analyze{ "analyzer": "standard", "text": "悟空聊架构"}我们可以安装 ik 分词器来更加友好的支持中文分词。## 6.2 安装 ik 分词器### 6.2.1 ik 分词器地址ik 分词器地址：```jshttps://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
先检查 ES 版本，我安装的版本是 `7.4.2`，所以我们安装 ik 分词器的版本也选择 7.4.2```jsonhttp://192.168.56.10:9200/{ "name" : "8448ec5f3312", "cluster_name" : "elasticsearch", "cluster_uuid" : "xC72O3nKSjWavYZ-EPt9Gw", "version" : {"number" : "7.4.2","build_flavor" : "default","build_type" : "docker","build_hash" : "2f90bbf7b93631e52bafb59b3b049cb44ec25e96","build_date" : "2019-10-28T20:40:44.881551Z","build_snapshot" : false,"lucene_version" : "8.2.0","minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0","minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" }, "tagline" : "You Know, for Search"}### 6.2.2 安装 ik 分词器的方式#### 6.2.2.1 方式一：容器内安装 ik 分词器- 进入 es 容器内部 plugins 目录```shdocker exec -it <容器 id> /bin/bash
- 获取 ik 分词器压缩包```shwget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip
- 解压缩 ik 压缩包```shunzip 压缩包
- 删除下载的压缩包```shrm -rf *.zip
#### 6.2.2.2 方式二：映射文件安装 ik 分词器进入到映射文件夹```shcd /mydata/elasticsearch/plugins
下载安装包```shwget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip
- 解压缩 ik 压缩包```shunzip 压缩包
- 删除下载的压缩包```shrm -rf *.zip
#### 6.2.2.3 方式三：Xftp 上传压缩包到映射目录先用 XShell 工具连接虚拟机 ( 操作步骤可以参考之前写的文章 [02. 快速搭建 Linux 环境-运维必备](http://www.passjava.cn/#/01.PassJava/03.Deploy/01.环境搭建篇)) ，然后用 Xftp 将下载好的安装包复制到虚拟机。## 6.3 解压 ik 分词器到容器中- 如果没有安装 unzip 解压工具，则安装 unzip 解压工具。```shapt install unzip
- 解压 ik 分词器到当前目录的 ik 文件夹下。命令格式：unzip 实例：```sh unzip ELK-IKv7.4.2.zip -d ./ik
- 修改文件夹权限为可读可写。```shchmod -R 777 ik/
- 删除 ik 分词器压缩包```shrm ELK-IKv7.4.2.zip
## 6.4 检查 ik 分词器安装- 进入到容器中```shdocker exec -it <容器 id> /bin/bash
- 查看 Elasticsearch 的插件```shelasticsearch-plugin list
结果如下，说明 ik 分词器安装好了。是不是很简单。```shik
然后退出 Elasticsearch 容器，并重启 Elasticsearch 容器```shexit
docker restart elasticsearch
## 6.5 使用 ik 中文分词器ik 分词器有两种模式- 智能分词模式 ( ik_smart )- 最大组合分词模式 ( ik_max_word )我们先看下 ` 智能分词 ` 模式的效果。比如对于 ` 一颗小星星 ` 进行中文分词，得到的两个词语：` 一颗 `、` 小星星 `我们在 Dev Tools Console 输入如下查询```jsonPOST _analyze{ "analyzer": "ik_smart", "text": "一颗小星星"}得到如下结果，被分词为 一颗和小星星。再来看下 ` 最大组合分词模式 `。输入如下查询语句。```jsonPOST _analyze{ "analyzer": "ik_max_word", "text": "一颗小星星"}` 一颗小星星 ` 被分成了 6 个词语：一颗、一、颗、小星星、小星、星星。我们再来看下另外一个中文分词。比如搜索悟空哥聊架构，期望结果：悟空哥、聊、架构三个词语。实际结果：悟、空哥、聊、架构四个词语。ik 分词器将悟空哥分词了，认为 ` 空哥 ` 是一个词语。所以需要让 ik 分词器知道 ` 悟空哥 ` 是一个词语，不需要拆分。那怎么办做呢？ ## 6.6 自定义分词词库### 6.6.1 自定义词库的方案- 方案 新建一个词库文件，然后在 ik 分词器的配置文件中指定分词词库文件的路径。可以指定本地路径，也可以指定远程服务器文件路径。这里我们使用远程服务器文件的方案，因为这种方案可以支持热更新 ( 更新服务器文件，ik 分词词库也会重新加载 ) 。- 修改配置文件ik 分词器的配置文件在容器中的路径：```sh/usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml。修改这个文件可以通过修改映射文件，文件路径：```sh/mydata/elasticsearch/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml编辑配置文件：```shvim /mydata/elasticsearch/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容如下所示：```xmlIK Analyzer 扩展配置 custom/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.dic custom/ext_stopword.dic location http://xxx.com/xxx.dic 修改配置 `remote_ext_dict` 的属性值，指定一个 远程网站文件的路径，比如 http://www.xxx.com/ikwords.text。这里我们可以自己搭建一套 nginx 环境，然后把 ikwords.text 放到 nginx 根目录。### 6.6.2 搭建 nginx 环境方案：首先获取 nginx 镜像，然后启动一个 nginx 容器，然后将 nginx 的配置文件拷贝到根目录，再删除原 nginx 容器，再用映射文件夹的方式来重新启动 nginx 容器。- 通过 docker 容器安装 nginx 环境。```shdocker run -p 80:80 --name nginx -d nginx:1.10
- 拷贝 nginx 容器的配置文件到 mydata 目录的 conf 文件夹```shcd /mydata
docker container cp nginx:/etc/nginx ./conf
- mydata 目录 里面创建 nginx 目录```shmkdir nginx
- 移动 conf 文件夹到 nginx 映射文件夹```shmv conf nginx/
- 终止并删除原 nginx 容器```shdocker stop nginx
docker rm <容器 id>
- 启动新的容器```shdocker run -p 80:80 --name nginx \
-v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \
-v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \
-v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx \
-d nginx:1.10
- 访问 nginx 服务```sh192.168.56.10
报 403 Forbidden, nginx/1.10.3 则表示 nginx 服务正常启动。403 异常的原因是 nginx 服务下没有文件。- nginx 目录新建一个 html 文件```shcd /mydata/nginx/html
vim index.html
hello passjava
- 再次访问 nginx 服务 浏览器打印 hello passjava。说明访问 nginx 服务的页面没有问题。- 创建 ik 分词词库文件```shcd /mydata/nginx/html
mkdir ik
cd ik
vim ik.txt
填写 ` 悟空哥 `，并保存文件。- 访问词库文件```shhttp://192.168.56.10/ik/ik.txt
浏览器会输出一串乱码，可以先忽略乱码问题。说明词库文件可以访问到。- 修改 ik 分词器配置```shcd /mydata/elasticsearch/plugins/ik/config
vim IKAnalyzer.cfg.xml
- 重启 elasticsearch 容器并设置每次重启机器后都启动 elasticsearch 容器。```shdocker restart elasticsearch
docker update elasticsearch --restart=always
再次查询分词结果可以看到 悟空哥聊架构被拆分为 悟空哥、聊、架构三个词语，说明自定义词库中的 悟空哥有作用。
七、写在最后
中篇和下篇继续肝，加油冲呀！
中篇： 实战 ES 应用。下篇： ES 的集群部署。我是悟空哥，努力变强，变身超级赛亚人！我们下期见！