Elasticsearch 別管原理，先run起來

少點代碼，多點頭髮

本文已經收錄至我的GitHub,歡迎大家踴躍star 和 issues。

https://github.com/midou-tech/articles

看文章有兩點需要注意：

• 本公號講解的Elasticsearch是基於7.7.0版本，你們在閱讀一些相關書籍和博客注意版本，不同版本很多概念會有出入。

• 文章寫作過程中會經常將Elasticsearch簡寫為Es，閱讀過程中需要注意。

一般學習一個新的技術或者產品，第一步就是用起來。什麼設計理論，框架源碼，都別和我談，先run起來。這也是在公司看別人項目的絕招。

用起來，有一個很明顯的點，是你能感受到他，不然天天看理論知識，看源碼會讓你覺得你好像懂了，但又心裏沒底，最終會導致你走火入魔。

今天龍叔的主題就是 學Es，先run起來，用起來之後在去探索內部更多問題和原理。

Elasticsearch

Elasticsearch安裝

Elasticsearch 的底層是開源庫 Lucene。但是，你沒法直接用 Lucene，必須自己寫代碼去調用它的接口。Elasticsearch 是 Lucene 的封裝，提供了 REST API 的操作接口，開箱即用。

Elasticsearch 需要 Java 8 環境。如果你的機器還沒安裝 Java，可以在網上找個教程安裝，注意要保證環境變量JAVA_HOME正確設置。

安裝完 Java，就可以跟着 官方文檔：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/zip-targz.html 安裝 Elasticsearch。我這裏就直接下載壓縮包比較簡單。

#mac和linux上安裝教程一樣的
# 下載
$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.7.0-darwin-x86_64.tar.gz
$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.7.0-darwin-x86_64.tar.gz.sha512
$ shasum -a 512 -c elasticsearch-7.7.0-darwin-x86_64.tar.gz.sha512 
#解壓
$ tar -xzf elasticsearch-7.7.0-darwin-x86_64.tar.gz
$ cd elasticsearch-7.7.0/

接着，進入解壓后的目錄，運行下面的命令，啟動 Elasticsearch。

$ ./bin/elasticsearch

如果一切正常，那可能是run起來了，Es默認打開9200端口。測試下是否啟動成功，用 curl 工具測試（這個工具後面會寫一篇文章介紹，還有上面用的wget），也可以在瀏覽器訪問。

$ curl localhost:9200 #測試命令
{
  "name" : "MacBook-Pro.local",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "Z1NxCjE4T6CgTjZmpAVe_A",
  "version" : {
    "number" : "7.7.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "tar",
    "build_hash" : "81a1e9eda8e6183f5237786246f6dced26a10eaf",
    "build_date" : "2020-05-12T02:01:37.602180Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.5.1",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

請求9200端口，Elastic 返回一個 JSON 對象，包含當前節點、集群、版本等信息。

收到這樣一個JSON對象，說明啟動成功。

安裝整體沒什麼壓力，java環境裝好，基本就是開箱即用。程序員最喜歡使用這樣的中間件，開箱即用，從不管箱子裏面是啥。

基本概念

本來run起來就準備說搞點數據進去，在和Es進行交互起來，但是正在準備寫數據進索引的時候，發現不對勁。

可能有人根本不知道什麼是索引？什麼Document。於是 就來了，先普及下基本概念。

節點（Node） 與集群（ Cluster）

Elastic 本質上是一個分佈式數據庫，允許多台服務器協同工作，每台服務器可以運行多個 Elastic 實例。

單個 Elastic 實例稱為一個節點（node）。一組節點構成一個集群（cluster）。

索引（Index）

Elastic 會索引所有字段，經過處理后寫入一個反向索引（Inverted Index），也經常稱之為倒排索引。查找數據的時候，直接查找該索引。

Elastic 數據管理的頂層單位就叫做 Index（索引）。它是單個數據庫的同義詞。每個 Index （即數據庫）的名字必須是小寫。

文檔（Document）

Index 裏面單條的記錄稱為 Document（文檔）。許多條 Document 構成了一個 Index。

寫點數據進Es

基本概念已經有了，知道查找是通過倒排索引進行的，所以數據肯定是存放在索引裏面的。

我們現在要寫數據進Es，其實就是把數據寫到Es的索引（index）中，前面已經把Es啟動起來了，並沒有創建索引。

今天寫數據就不寫代碼了，利用ES的一些封裝很好的接口，直接命令行操作，後期在用代碼寫數據進Es。

先創建一個index ，使用curl 工具在命令行操作，這是一個put請求。

$curl -X PUT 'localhost:9200/user'

查看索引是否以及創建成功

$ curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'

這個get請求可以查看當前節點的所有索引

妥妥的已經創建成功

順便說下，刪除一個索引的命令，DELETE參數表示刪除

$curl -X DELETE 'localhost:9200/user'

到這裏索引已經創建好了，可以寫點數據進去了。使用接口 /index/_doc/id ，/索引名/_doc/doc_id

$ curl -X PUT -H 'Content-Type: application/json' 'localhost:9200/user/_doc/1' -d ' {  "name": "龍躍十二",  "title": "工程師",  "desc": "一個分享互聯網技術和心路歷程的star" }'

查看當前索引下的所有數據

$ curl 'localhost:9200/user/_search?pretty=true 

到這裏基本我們已經可以寫數據到指定索引了，生產場景不會這麼寫數據的，都是用代碼寫海量數據進ES的，這就幾條數據也沒什麼搜索性能可談的。

我之前工作中日誌數據都是TB級別的寫到Es中，當遇到這種數據量的搜索時才會感受到搜索引擎的魅力，才會意識到Es的重要性。

這裏主要是練手和跑通流程，所以造了一些數據到Es中

和ES進行交互

其實寫數據進Es已經是一種交互了，在講一些其他的交互接口

目前講的交互方式主要是通過原生的請求的方式，還沒有上升到界面操作，後期在學習的過程中會展現出來。

查詢交互

使用 GET 方法，直接請求/Index/_search，就會返回所有記錄。

$ curl 'localhost:9200/user/_search?pretty=true'
{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "user",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "龍躍十二",
          "title" : "工程師",
          "desc" : "一個分享互聯網技術和心路歷程的star"
        }
      },
      {
        "_index" : "user",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "三y",
          "title" : "工程師",
          "desc" : "只有光頭才能變得更強"
        }
      },
      {
        "_index" : "user",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "敖丙",
          "title" : "工程師",
          "desc" : "一個互聯網苟且偷生的工具人"
        }
      }
    ]
  }
}

上面代碼中，返回結果的 took字段表示該操作的耗時（單位為毫秒），timed_out字段表示是否超時，hits字段表示命中的記錄，裏面子字段的含義如下。

• total：返回記錄數，本例是2條。
  
• max_scor：最高的匹配程度，本例是1.0。
  
• hits：返回的記錄組成的數組。
  

返回的記錄中，每條記錄都有一個_score字段，表示匹配的程序，默認是按照這個字段降序排列。

Es的查詢語法還有很多，後面在結合實戰項目的時候會講解其他語法，你也可以看下官網語法介紹 官網查詢語法。

數據操作交互

新增一條doc記錄的語法示例如下，可以不用指定doc_id的，Es會默認有一個doc_id。

$ curl -X PUT -H 'Content-Type: application/json' 'localhost:9200/user/_doc/2' -d ' {  "name": "敖丙",  "title": "工程師",  "desc": "一個互聯網苟且偷生的工具人" }'

刪除一條doc記錄的語法是 /Index/_doc/doc_id

$ curl -X DELETE  'localhost:9200/user/_doc/1'

更新一條記錄的語法示例

$ curl -X PUT -H 'Content-Type: application/json' 'localhost:9200/user/_doc/2' -d ' {  "name": "三太子敖丙",  "title": "工程師",  "desc": "一個互聯網苟且偷生的工具人" }'

總結一下

本篇文章，我們把Es從官網下載下來，可以run起來，可以寫數據進去，可以查詢，學習了一些簡單的交互語法。

當然Es的魅力不在於此，Es的魅力之一在於可以對海量數據進行高效的檢索。

下篇文章出一個關於Es的寫作大綱，方便大家在看的過程中有一個整理的輪廓。

Es整個知識點我也是邊學邊寫，有什麼不對的地方，還希望大佬們儘管指出來。

龍躍十二