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Elasticsearch入门与实践指南

Elasticsearch简介

Elasticsearch是一款开源的全文检索引擎，基于Lucene技术面向文档存储和搜索。它不仅支持全文搜索，还能处理结构化数据，常用于日志分析、实时监控和数据可视化等场景。

核心概念解析

Elasticsearch的核心概念包括集群、节点、索引、类型、文档、分片和映射。其中：

• 索引（Index）相当于数据库，包含多个文档。
• 类型（Type）定义文档的结构，支持动态映射。
• 文档（Document）是存储单位，基于JSON格式。
• 分片（Shard）是物理存储单位，由主分片和副本组成。
• 映射（Mapping）定义字段的类型和结构。

Elasticsearch安装

环境要求

• JDK 1.8及以上版本
• 确保Java环境变量正确配置

版本对应

Elasticsearch版本与相关Java核心jar包版本需匹配，确保兼容性。

安装步骤

可视化界面安装

Head插件

安装Head插件解决跨域问题：

npm installnpm run start

修改elasticsearch.yml：

http.cors.enable: truehttp.cors.allow-origin: "*"

启动后访问5601端口。

IK分词器配置

分词器安装

解压IK分词器到plugins目录，重启Elasticsearch。

测试分词器

使用ik_smart和ik_max_word算法测试：

GET _analyze {    "analyzer": "ik_smart",    "text": "我爱狂神说"}

GET _analyze {    "analyzer": "ik_max_word",    "text": "我爱狂神说"}

自定义分词

在IKAnalyzer.cfg.xml中添加字典，重启服务。

索引与文档操作

创建索引

使用PUT命令创建索引：

PUT /test1/_mapping{    "properties": {        "name": {            "type": "text"        },        "age": {            "type": "long"        }    }}

文档操作

• 创建文档

  PUT /test1/_doc/1{    "name": "小狂神",    "age": 20}

• 查询数据

  GET /test1/_search{    "query": {        "match": {            "name": "小狂神"        }    }}

• 排序与分页

  GET /test1/_search{    "query": {        "match": {            "name": "小狂神"        }    },    "sort": [        {            "age": {                "order": "asc"            }        }    ],    "from": 0,    "size": 10}

开发工具

• Postman 测试API
• Kibana 数据可视化

注意事项

• 确保Elasticsearch与Kibana版本一致。
• 解压时间较长，耐心等待。
• 索引操作需谨慎，避免数据丢失。

通过以上步骤，用户可以顺利安装和使用Elasticsearch进行数据存储和检索操作。

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