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Elasticsearch基本使用详解

一、引言

Elasticsearch 是一款基于 Lucene 构建的开源分布式全文搜索引擎，以其强大的搜索功能和灵活的数据处理能力而广泛应用于日志分析、全文检索、实时数据分析等场景。本文将详细介绍 Elasticsearch 的基本使用方法，包括环境搭建、索引操作、数据插入与查询等，帮助读者快速上手。

二、环境搭建

1、安装 Elasticsearch

• 下载与安装：访问 Elasticsearch 官方下载页面，根据操作系统选择合适的版本进行下载。下载完成后，解压到本地目录。

• 启动服务：在解压后的 bin 目录下，运行 elasticsearch.bat（Windows）或 elasticsearch（Linux/macOS）启动 Elasticsearch。

• 验证安装：打开浏览器访问 http://localhost:9200，如果返回类似以下的 JSON 响应，说明安装成功：

  JSON复制

  {"name": "my-node","cluster_name": "my-cluster","cluster_uuid": "xxxxxx","version": {"number": "8.x.x","build_flavor": "default","build_type": "tar","build_hash": "xxxxxx","build_date": "xxxxxx","build_snapshot": false,"lucene_version": "xxxxxx","minimum_wire_compatibility_version": "xxxxxx","minimum_index_compatibility_version": "xxxxxx"},"tagline": "You Know, for Search"
  }
  

2、安装 Kibana（可选）

Kibana 是 Elasticsearch 的可视化工具，方便进行数据管理和查询操作。

• 下载与安装：访问 Kibana 官方下载页面，下载与 Elasticsearch 版本匹配的 Kibana。
• 启动服务：在解压后的 bin 目录下，运行 kibana.bat（Windows）或 kibana（Linux/macOS）启动 Kibana。
• 访问 Kibana：打开浏览器访问 http://localhost:5601，通过 Kibana 的界面可以方便地管理 Elasticsearch 索引和数据。

三、索引操作

1、创建索引

创建索引时可以指定索引名称和一些配置参数，如分片数和副本数。

JSON复制

PUT /my_index
{"settings": {"number_of_shards": 3,"number_of_replicas": 1}
}

• 说明：number_of_shards 表示主分片数量，number_of_replicas 表示副本数量。分片和副本的数量可以根据集群规模和数据量进行调整。

2、查看索引

通过以下命令可以查看索引的详细信息。

JSON复制

GET /my_index

• 返回结果：返回的 JSON 数据中包含索引的配置信息、状态等。

3、删除索引

如果不再需要某个索引，可以通过以下命令删除。

JSON复制

DELETE /my_index

• 注意事项：删除索引会丢失该索引中的所有数据，操作前需谨慎确认。

四、数据操作

1、插入数据

向索引中插入数据时，需要指定索引名称、文档 ID（可选）和数据内容。

JSON复制

POST /my_index/_doc/1
{"name": "John Doe","age": 30,"email": "john.doe@example.com"
}

• 说明：_doc 是默认的文档类型（Elasticsearch 7.x 及以上版本中文档类型已废弃，但仍然可以使用默认类型 _doc）。如果不指定文档 ID，Elasticsearch 会自动生成一个。

2、查询数据

（1）简单查询

使用 match 查询可以对某个字段进行全文检索。

JSON复制

GET /my_index/_search
{"query": {"match": {"name": "John"}}
}

• 说明：该查询会返回 name 字段中包含“John”的所有文档。

（2）多字段查询

如果需要在多个字段中进行搜索，可以使用 multi_match 查询。

JSON复制

GET /my_index/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "John Doe","fields": ["name", "email"]}}
}

• 说明：该查询会在 name 和 email 字段中搜索包含“John Doe”的文档。

（3）高亮显示

为了突出显示搜索结果中的匹配内容，可以使用 highlight 功能。

JSON复制

GET /my_index/_search
{"query": {"match": {"name": "John"}},"highlight": {"fields": {"name": {}}}
}

• 返回结果：匹配的字段内容会以高亮形式返回，例如：

  JSON复制

  {"hits": {"total": {"value": 1,"relation": "eq"},"max_score": 1.0,"hits": [{"_index": "my_index","_type": "_doc","_id": "1","_score": 1.0,"_source": {"name": "John Doe","age": 30,"email": "john.doe@example.com"},"highlight": {"name": ["<em>John</em> Doe"]}}]}
  }
  

五、总结

本文详细介绍了 Elasticsearch 的基本使用方法，包括环境搭建、索引操作和数据操作。通过这些基础操作，读者可以快速入门并开始使用 Elasticsearch 进行数据存储和检索。Elasticsearch 的强大功能不仅限于此，它还支持复杂的查询、聚合分析、集群管理等高级功能，值得深入学习和探索。

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参考文章：

• 搜索中间件 ELASTICSEARCH 思维导图-java架构 代码示例
• ElasticSearch篇——初始、认识、拿下ElasticSearch，一篇文章带你入门ES，涵盖ES概念，对比Solr，ES核心概念以及常见工具head、kibana安装和使用，保姆级教程！！！