一.前序

1.1正向索引和倒排索引

** 正向索引通常用于數據庫中,在搜索引擎領域使用的最多的就是倒排索引 **

通過例子表示:
我愛編程,
我愛編程,我是小碼農

1.1.1 正向索引

假設我們使用mysql的全文檢索,會對上面兩句話進行分詞處理,得到的結果如下:

我 愛 編程 愛編程 我愛編程 愛編
我 愛 編程 愛編程 我愛編程 愛編 小碼農

我們通過正向索引搜索編程這兩個字，效率非常低下

1.1.2 倒排索引

倒排索引是按照分詞與文檔進行映射,效果如下:

關鍵字	文檔名
我	html1,html2
小碼農	html2
編程	html1,html2

如果采用倒排索引的方式搜索編程這個詞,那么會直接找到關鍵字中查找到編程,然后查找到對應的文檔,這就是所謂的倒排索引

• 相關軟件
  • 后續用Kibana可視化界面工具
  • 某些東西需要篩選，比如一些敏感信息之類的，用Logstash，再到es里面

軟件名	下載地址
Elasticsearch	https://www.elastic.co/cn/start
Kibana	https://www.elastic.co/cn/start
Logstash	https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash

二.ES的下載和啟動

1.下載ES
我這里下載的是7.15.0windows版本64位的
找到bin目錄下的elasticsearch.bat點擊啟動
通過瀏覽器地址欄輸入:http://localhost:9200/打開

2.下載Kibana
我這里下載的是7.15.0windows版本64位的
這個是之前啟動是一樣的也是bin/kibana.bat啟動
打開http://localhost:5601/

之后操作ES都用Kibana管理工具
進入到 Dev Tools里面操作
輸入GET _cat/indices查看所有索引試一下

3.下載Logstash
我這里下載的是7.15.0windows版本64位的

從http://files.grouplens.org/datasets/movielens/下載ml-latest.zip
找到movies.csv移動到和bin目錄同級

然后再手寫一個conf配置文件logstash.conf

input{file{//這里路徑修改一下path => "E:/logstash-7.15.0-windows-x86_64/logstash-			7.15.0/movies.csv"start_position => "beginning"sincedb_path =>"E:/logstash-7.15.0-windows-x86_64/logstash-			7.15.0/db_path.log"}
}
filter{csv{separator => ","columns =>["id","content","genre"]}mutate{split => { "genre" => "|"}remove_field => ["path","host","@timestamp","message"]}mutate{split => ["content","("]add_field =>{"title" => "{[content][0]}"}add_field =>{"year" => "%{[content][1]}"}}mutate{convert =>{"year" => "integer"}strip =>["title"]remove_field =>["path","host","@timestamp","message","content"]}
}
output{elasticsearch{//ES地址hosts => "http://localhost:9200"//指定索引名字index => "movies"document_id => "%{id}"}stdout{}
}

使用命令logstash -f ../logstash.conf即可運行
GET _cat/indices再查看一下就有movies這個東西了

三.ES的基本概念

3.1 索引

es中的索引有多層的意思:
a.某一類文檔的集合就構成了一個索引，類比到數據庫就是一個數據庫(或者數據庫表)
b.它描述一個動作就是將某個文檔保存到es的過程也叫索引
c.倒排索引

3.2 文檔

具體的一條數據,類比到數據庫就是一條記錄

3.3ES文件目錄結構

{"_index":"movies",//索引名"_type":"_doc",//類型"_id":"1000",//ID"_source":{//存放具體的數據......}
}

3.4 mapping

mapping是ES每一個文檔的約束信息,例如屬性的類型,是否能被索引

3.5 DSL

DSL是ES的查詢語言

3.6類比

通過DBMS與ES的基本概念進行類比

DBMS	Elasticsearch
database	Index
table	type(在7.0之后type為固定值_doc)
Row	Document
Column	Field
Schema	Mapping
SQL	DSL(Descriptor Structure Language)

注:在7.0之前，一加粗樣式個Index可以創建多個類型,從7.0開始,一個索引只能創建一個類型,也就是_doc

四.ES的基本使用

4.1 基本CRUD

GET _cat/indices 查看所有索引

GET movies/_search #查詢movies的數據

GET movies/_count #查詢movies的總數

GET _cat/indices #查看所有的索引

GET movies/_doc/24 查詢id位24的數據

POST users/_doc/1 #填加id為1的文檔,如果沒有指定id，ES會自動生成
{“firstname”:“will”,“lastname”:“smith”}

POST users/_create/2 #創建id為2的文檔,如果索引中已存在相同id,會報錯:
{“firstname”:“will”,“lastname”:“smith”}

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Elasticsearch学习之路(一)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。