作者主页：编程指南针

作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、掘金特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师

主要内容：Java项目、毕业设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助

文末获取源码

Elasticsearch在分布式的架构应用中，经常被用来进行全文检索服务，由于它出色的性能，获得了很好的口碑，目前来讲在实际中被广泛使用，本系列主要讲解elasticsearch的相关知识，从单节点安装部署，到基本的索引库CRUD和文档的CRUD，以及集群部署和操作，都会讲解到，希望对大家有所帮助。

1.初识elasticsearch

1.1 什么是elasticsearch

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

例如：

在电商网站搜索商品

在百度搜索答案

在打车软件搜索附近的车

编辑

什么是elasticsearch？

一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能

什么是elastic stack（ELK）？

是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch

什么是Lucene？

是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API

1.2.倒排索引

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

1.2.1.正向索引

正向索引：根据文档查询数据

反向索引：根据数据查询文档

那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：

如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。

但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"

2）逐行获取数据，比如id为1的数据

3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件

4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。

1.2.2.倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息

词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引 是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条

创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息

因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引

如图：

倒排索引的搜索流程 如下（以搜索"华为手机"为例）：

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入内容分词 ，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

如图：

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

1.2.3.正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

正向索引 是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程 。

而倒排索引 则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程 。

是不是恰好反过来了？

那么两者方式的优缺点是什么呢？

正向索引 ：

优点：

可以给多个字段创建索引

根据索引字段搜索、排序速度非常快

缺点：

根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引 ：

优点：

根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快

缺点：

只能给词条创建索引，而不是字段

无法根据字段做排序

正向索引：根据文档找关键字

倒排索引：根据关键字找文档（索引创建慢，查询速度快）

1.3.es的一些概念

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

1.3.1.文档和字段

elasticsearch是面向文档（Document） 存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：

而Json文档中往往包含很多的字段（Field） ，类似于数据库中的列。

1.3.2.索引和映射

索引（Index） ，就是相同类型的文档的集合。

例如：

所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；

所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；

所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping） ，是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

1.3.3.mysql与elasticsearch

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

是不是说，我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢？

并不是如此，两者各自有自己的擅长支出：

Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性

Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

因此在企业中，往往是两者结合使用：

对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现

对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现

两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性

2.安装es、kibana

ES和kibana为方便起见，直接安装在docker容器中供我们使用，没学过docker的可自行补充。kibana主要是作为一个工具来和ES交互使用，也可以使用postman来发送rest请求es接口。

2.1 安装ES

因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

docker network create es-net

拉取es的镜像：

docker pull elasticsearch:7.12.1

运行docker命令，部署单点es：

docker run -d \ --name es \ -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \ -e "discovery.type=single-node" \ -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \ -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \ --privileged \ --network es-net \ -p 9200:9200 \ -p 9300:9300 \elasticsearch:7.12.1

命令解释：

-e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称

-e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问

-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小

-e "discovery.type=single-node"：非集群模式

-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录

-v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录

-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录

--privileged：授予逻辑卷访问权

--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中

-p 9200:9200：端口映射配置

在浏览器中输入： http://192.168.136.160:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

2.2.部署kibana

运行docker命令，部署kibana

docker run -d \ --name kibana \ -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \ --network=es-net \ -p 5601:5601 \ kibana:7.12.1

--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中

-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch

-p 5601:5601：端口映射配置

kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：

docker logs -f kibana

访问http://192.168.136.160:5601访问，可以看到kibana运行的主页

表示安装成功：不过启动可能慢一定，它需要连接ES服务，所以先要启动ES服务，再启动kibana.

2.3.使用kibana

按下图选择DevTools

可以在此处编写DSL来访问es的rest接口：

2.4.安装IK分词器

ES在对内容进行分词时，默认不支持中文分词，只能对英语进行分词，所以如果操作中文需要安装中文分词器来进行使用。

进入容器内部docker exec -it es /bin/bash# 在线下载并安装./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip#退出exit#重启容器docker restart es

IK分词器包含两种模式：

ik_smart：最少切分

ik_max_word：最细切分

测试：

GET /_analyze{ "analyzer": "ik_max_word", "text": "指南针毕业设计太棒了"}

结果：

{ "tokens" : [ { "token" : "指南针", "start_offset" : 0, "end_offset" : 3, "type" : "CN_WORD", "position" : 0 }, { "token" : "指南", "start_offset" : 0, "end_offset" : 2, "type" : "CN_WORD", "position" : 1 }, { "token" : "南针", "start_offset" : 1, "end_offset" : 3, "type" : "CN_WORD", "position" : 2 }, { "token" : "毕业设计", "start_offset" : 3, "end_offset" : 7, "type" : "CN_WORD", "position" : 3 }, { "token" : "毕业", "start_offset" : 3, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 4 }, { "token" : "设计", "start_offset" : 5, "end_offset" : 7, "type" : "CN_WORD", "position" : 5 }, { "token" : "太棒了", "start_offset" : 7, "end_offset" : 10, "type" : "CN_WORD", "position" : 6 }, { "token" : "太棒", "start_offset" : 7, "end_offset" : 9, "type" : "CN_WORD", "position" : 7 }, { "token" : "了", "start_offset" : 9, "end_offset" : 10, "type" : "CN_CHAR", "position" : 8 } ]}

也可以根据需要来设置IK分词器的扩展词和停用词，这里就不再介绍。