引入

Elasticsearch（简称ES）是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎，无论在开源还是专有领域，Lucene 可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。几天我们就来体验一下如何在海量数据中快速进行搜索。

文章目录

引入一、环境搭建1.1、安装JDK1.2、安装ElasticSearch1.3、设置data的目录1.4、设置log的目录1.5、修改配置文件elasticsearch.yml1.6、启动elasticsearch

二、创建数据索引2.1创建 `my_index`的索引

三. 进行数据导入四、 进行数据搜索总结

一、环境搭建

首先，在使用 Elasticsearch 之前，我们需要先安装好服务，操作也很简单。

本次我们选择我们采用<code>CentOS7来部署 ElasticSearch 服务。

登录https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch，选择相应的系统环境下载软件包，这里我用的操作系统是CentOS，所以选择Linux环境。

1.1、安装JDK

Elasticsearch 是用 Java 语言开发的，所以在安装之前，需要先安装一下JDK

<code>yum -y install java-1.8.0-openjdk

查看java安装情况

java -version

1.2、安装ElasticSearch

进入到对应上传的文件夹，安装ElasticSearch

rpm -ivh elasticsearch-6.1.0.rpm

查找安装路径

rpm -ql elasticsearch

一般是装在/usr/share/elasticsearch/下。

1.3、设置data的目录

创建/data/es-data目录，用于elasticsearch数据的存放

mkdir -p /data/es-data

修改该目录的拥有者为elasticsearch

chown -R elasticsearch:elasticsearch /data/es-data

1.4、设置log的目录

mkdir -p /log/es-log

修改该目录的拥有者为elasticsearch

chown -R elasticsearch:elasticsearch /log/es-log

1.5、修改配置文件elasticsearch.yml

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

修改如下内容：

#设置节点名称

cluster.name: my-es

#设置data存放的路径为/data/es-data

path.data: /data/es-data

#设置logs日志的路径为/log/es-log

path.logs: /log/es-log

#设置内存不使用交换分区，配置了bootstrap.memory_lock为true时反而会引发9200不会被监听，原因不明

bootstrap.memory_lock: false

#设置允许所有ip可以连接该elasticsearch

network.host: 0.0.0.0

#开启监听的端口为9200

http.port: 9200

#增加新的参数，为了让elasticsearch-head插件可以访问es (5.x版本，如果没有可以自己手动加)

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

1.6、启动elasticsearch

启动

systemctl start elasticsearch

查看状态

systemctl status elasticsearch

设置开机启动

systemctl enable elasticsearch

启动成功之后，测试服务是否开启

curl -X GET http://localhost:9200

同时也可以远程测试一下，如果网络被拒绝，检查防火墙是否开启

#查询防火墙状态

firewall-cmd --state

如果状态是active表示已经开启，可以将其关闭

#关闭防火墙

systemctl stop firewalld.service

如果不想开机启动，可以输入如下命令

#禁止firewall开机启动

systemctl disable firewalld.service

二、创建数据索引

在Elasticsearch中，数据是以JSON格式存储的。首先，我们需要创建一个索引，索引相当于一个数据集合，它可以包含一个或多个类型（type）。

2.1创建 my_index的索引

PUT /my_index

{

"settings": {

"number_of_shards": 1,

"number_of_replicas": 0

},

"mappings": {

"properties": {

"title": { "type": "text" },

"content": { "type": "text" }

}

}

}

在上面的例子中，我们创建了一个名为my_index的索引，并设置了分片数为1，副本数为0。同时，我们定义了两个字段title和content，它们的类型都是文本。

三. 进行数据导入

接下来，我们需要将数据导入到Elasticsearch中。可以使用POST请求和bulk API来实现。

POST /my_index/_bulk

{ "index": { "_id": 1 } }

{ "title": "Elasticsearch教程", "content": "这是一篇关于Elasticsearch的教程。" }

{ "index": { "_id": 2 } }

{ "title": "Elasticsearch实战", "content": "这是一篇关于Elasticsearch实战的教程。" }

四、 进行数据搜索

现在，我们的数据已经导入到Elasticsearch中，可以使用GET请求来搜索数据。

GET /my_index/_search

{

"query": {

"match": {

"title": "Elasticsearch"

}

}

}

上面的例子中，我们使用了一个简单的匹配查询来搜索标题中包含"Elasticsearch"的文档。

总结

在本教程中，我们学习了如何在Elasticsearch中创建索引、导入数据、进行数据搜索以及一些性能优化建议。希望这些内容能够帮助您在海量级数据中实现快速搜索。