Elasticsearch实战教程： 如何在海量级数据中进行快速搜索

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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

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

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

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。