Elasticsearch 高手之路
  • Introduction
  • First Chapter
  • 1.ElasticSearch 5.x 安装
    • 1.1.Window 环境
    • 1.2.Linux 环境
  • 2.基础学前班
  • ３.基础
    • 3.1.配置文件
    • 3.2.Mapping
      • 3.2.1.字段的数据类型
        • 3.2.1.1.核心数据类型
        • 3.2.1.2.复合数据类型
        • 3.2.1.3.Geo地理数据类型
        • 3.2.1.4.特定数据类型
      • 3.2.2.Meta-Fields（元字段）
        • _index，_uid，_type，_id 元字段
        • _source,_size 元字段
        • _all, _field_names元字段
        • _parent,_routing 元字段
        • _meta 元字段
      • 3.2.3.Mapping parameters（映射参数）
        • analyzer（分析器）
        • normalizer(归一化)
        • boost(提升)权重
        • Coerce（强制类型转换）
        • copy_to（合并参数）
        • doc_values（文档值）
        • dynamic（动态设置）
        • enabled（开启字段）
        • fielddata（字段数据）
        • format （日期格式）
        • ignore_above（忽略超越限制的字段）
        • ignore_malformed（忽略格式不对的数据）
        • include_in_all（_all 查询包含字段）
        • index_options（索引设置）
        • index （索引）
        • fields（字段)
        • norms （标准信息）
        • null_value（空值）
        • position_increment_gap（短语位置间隙）
        • properties （属性）
        • search_analyzer （搜索分析器）
        • similarity （相似度模型）
        • store（存储）
        • term_vectors（词根信息）
      • 3.2.4.Dynamic Mapping（动态映射）
        • _default_ mapping(mapping中的_default_)
        • Dynamic field mapping(动态字段映射)
        • Dynamic templates(动态模板)
        • Override default template(覆盖默认模板)
    • 3.3. Analysis(分析)
      • 3.3.1.Anatomy of an analyzer（分析器的分析）
      • 3.3.2.Testing analyzers（测试分析器）
      • 3.3.3.Analyzers(分析器)
        • Configuring built-in analyzers（配置内置分析器）
        • Standard Analyzer（标准分析器）
        • Simple Analyzer（简单分析器）
        • Whitespace Analyzer（空格分析器）
        • Stop Analyzer（停止词分词器）
        • Keyword Analyzer（关键词分析器）
        • Pattern Analyzer（模式分析器）
        • Language Analyzers（语言分析器）
        • Fingerprint Analyzer（指纹分析器）
        • Custom Analyzer（自定义分析器）
      • 3.3.4. Tokenizers（分词器）
        • Standard Tokenizer（标准分词器）
        • Letter Tokenizer
        • Lowercase Tokenizer (小写分词器)
        • Whitespace Tokenizerr (空格分词器)
        • UAX URL Email Tokenizer
        • Classic Tokenizer
        • Thai Tokenizer（泰语分词器）
        • NGram Tokenizer
        • Edge NGram Tokenizer
        • Keyword Tokenizer（关键词分词器）
        • Pattern Tokenizer（模式分词器）
        • Path Hierarchy Tokenizer（路径层次分词器）
      • 3.3.5.Token Filters（词语过滤器）
      • 3.3.5.补充1:Token Filters（词语过滤器）
      • 3.3.5.补充2:Token Filters（词语过滤器）
      • 3.3.6.Character Filters（字符过滤器）
        • HTML Strip Character Filter(HTML标签过滤)
        • Mapping Character Filter(字符替换映射)
        • Pattern Replace Character Filter(正则替换字符)
    • 3.4. APIs
      • 3.4.1.索引 APIs (Indices APIs)
        • 创建/删除/获取->索引
        • 启动关闭/缩小/滚动->索引
        • 提交/获取/获取字段->映射
        • 索引->别名/是否存在/类型存在
        • 更新索引/获取->设置(未完成)
        • 分析器、索引模板(未完成)
        • Shadow replica indices 卷影副本索引
        • 索引->统计信息/段
        • 索引->恢复/分片存储
        • 清理缓存/刷新/同步刷新
        • 重新加载/强制合并
      • 3.4.2.文档 APIs (Document APIs)
        • 读写文档(Reading and Writing documents)
        • 索引文档 API
        • 获取/批量获取->文档
        • 删除/根据查询API删除
        • 更新/根据查询API更新
        • Bulk API(批量操作)
        • Reindex API（复制索引）
        • Term Vectors（词条向量）/Multi termvectors API
        • ?refresh
      • 3.4.3.搜索 APIs (Search APIs)
        • Search / URI Search
        • Request Body Search(未完成)
          • Query / From / Size
          • Sort / Source filtering
          • Fields / Script Fields / Doc value Fields
          • Post filter
          • Highlighting
          • Rescoring / Search Type
          • Scroll
          • Preference / Explain
          • Version / Index Boost
          • min_score / Named Queries
          • Inner hits / Search After
          • Field Collapsing 字段折叠
        • Search 模板/Multi Search 模板
        • Search Shards API
        • Suggesters
          • Term suggester
          • Phrase Suggester
          • Completion Suggester
          • Context Suggester
          • 返回suggester的类型
        • Multi Search API
        • Count API
        • Validate API
        • Explain API
        • Profile API
          • Profiling Queries
          • Profiling Aggregations
          • Profiling Considerations
        • Percolator / Field stats API
        • Field Capabilities API
    • 3.5.Query DSL(DSL方式查询)
      • 3.5.1.查询和过滤上下文
      • 3.5.2.Match All 查询
      • 3.5.3.全文搜索(Full Text Search)
        • 匹配查询(Match Query)
        • 短语匹配查询(Match Phrase Query)
        • 短语前缀匹配查询(Match Phrase Prefix Query)
        • 多字段查询(Multi Match Query)
        • 常用术语查询(Common Terms Query)
        • (Query String Query) 未完成
      • 3.5.4.Term级别查询(Term level queries)
        • Term 查询
        • Terms 查询
        • Range 查询(范围查询)
        • Exists 查询(非空值查询)
        • Prefix 查询(前缀查询)
        • Wildcard 查询(通配符查询)
        • Regexp 查询(正则表达式查询)
        • Fuzzy 查询(模糊查询)
        • Type Query(类型查询)
        • Ids Query(ID 查询)
      • 3.5.5.复合查询(Compound queries)
        • Constant Score 查询
        • Bool 查询
        • Dis Max 查询
        • Function Score 查询
        • Boosting 查询
        • Indices 查询
      • 3.5.6.Joining 查询（连接查询）
        • Nested Query(嵌套查询)
        • Has Child Query
        • Has Parent Query
        • Parent Id Query
      • 3.5.7.地理位置查询 (Geo queries)
        • GeoShape Query(地理形状查询)
        • Geo Bounding Box Query（地理边框查询）
        • Geo Distance Query（地理距离查询）
        • Geo Distance Range Query（地理距离范围查询）
        • Geo Polygon Query（地理多边形查询）
      • 3.5.8.专业查询(Specialized queries)
      • 3.5.9.Span 查询
        • Span Term 查询
        • Span Multi Term 查询
        • Span First 查询
        • Span Near 查询
        • Span Or 查询
        • Span Not 查询
        • Span Containing 查询
        • Span Within 查询
        • Span Field Masking 查询
    • 3.6.Aggregations(聚合分析)
      • 3.6.1.量度聚合(Metric Aggregations)
        • 平均值聚合(Avg Aggregation)
        • 基数聚合(Cardinality Aggregation)
        • 扩展统计聚合( Extended Stats Aggregation)
        • 地理边界聚合(Geo Bounds Aggregation)
        • 地理重心聚合(Geo Centroid Aggregation)
        • 最大值聚合(Max Aggregation)
        • 最小值聚合(Min Aggregation)
        • Percentiles Aggregation
        • Percentile Ranks Aggregation
        • Scripted Metric Aggregation
        • Stats Aggregation
        • 总和聚合(Sum Aggregation)
        • Top hits Aggregation
        • Value Count Aggregation
      • 3.6.2.桶聚合(Bucket Aggregations)
        • 邻接矩阵聚合(Adjacency Matrix Aggregation)
        • Children Aggregation
        • 日期直方图聚合(Date Histogram Aggregation)
        • 日期范围聚合(Date Range Aggregation)
        • 多元化的采样器聚集(Diversified Sampler Aggregation)
        • 过滤器聚合(Filter Aggregation)
        • 多过滤器聚合(Filters Aggregation)
        • 地理距离聚合(Geo Distance Aggregation)
        • GeoHash网格聚合(GeoHash grid Aggregation)
        • 全局聚合(Global Aggregation)
        • 直方图聚合(Histogram Aggregation)
        • IP范围聚合(IP Range Aggregation)
        • 丢失字段聚合(Missing Aggregation)
        • 嵌套聚合(Nested Aggregation)
        • 范围聚合(Range Aggregation)
        • Reverse nested Aggregation
        • 采样聚合(Sampler Aggregation)
        • Significant Terms Aggregation
      • 3.6.3.管道聚合(Pipeline Aggregations)
        • 平均值桶聚合( Avg Bucket Aggregation)
        • 导数聚合(Derivative Aggregation)
        • 最大值桶聚合(Max Bucket Aggregation)
        • 最小值桶聚合(Min Bucket Aggregation)
        • 总和桶聚合(Sum Bucket Aggregation)
        • 统计桶聚合(Stats Bucket Aggregation)
        • 扩展信息桶聚合(Extended Stats Bucket Aggregation)
        • 百分数桶聚合(Percentiles Bucket Aggregation)
        • Moving Average Aggregation
        • 累积汇总聚合(Cumulative Sum Aggregation)
        • 桶脚本聚合(Bucket Script Aggregation)
        • 桶选择器聚合(Bucket Selector Aggregation)
        • 串行差异聚合(Serial Differencing Aggregation)
      • 3.6.4.矩阵聚合(Matrix Aggregations)
        • 矩阵统计(Matrix Stats)
      • 3.6.5.缓存频繁聚合(Caching heavy aggregations)
      • 3.6.6.仅返回需要聚合的结果(Returning only aggregation results)
      • 3.6.7.聚合元数据(Aggregation Metadata)
      • 3.6.8.返回聚合的类型(Returning the type of the aggregation)
    • Glossary of terms (词汇表)
    • 未完成的任务
  • 4.基础补充总结
    • 3.2.Mapping
    • 3.3.分析器与定义自己的分析器(Analyzer)
  • 原理
  • 实战
    • 结构化搜索
    • 聚合分析
    • 数据建模
    • 应用场景
  • PHP API
    • 安装与快速入门
    • 配置
    • 实战
  • 资料
  • 笔记
    • 1.x 升级 2.x
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  • Window 环境 ElasticSearch 5.x 安装
  • JDK 安装
  • 安装Elasticsearch
  • 安装Kibana

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  1. 1.ElasticSearch 5.x 安装

1.1.Window 环境

官方资料：Install Elasticsearch on Windows

Window 环境 ElasticSearch 5.x 安装

环境版本：window 7

Elasticsearch版本：5.2

生产环境不推荐在Window系统上使用Elasticsearch

注意：Elasticsearch5.x至少需要java 8版本，我在安装5.2版本的Elasticsearch时，官方建议建议使用1.8.0_121 JDK版本

JDK 安装

1、下载jdk并安装

  • jdk下载地址

  • Window 环境安装jdk 步骤下一步下一步即可.

2、 配置系统环境变量

  • window下配置环境变量教程

安装Elasticsearch

1、下载和解压缩Elasticsearch5.2.0安装包 （Elasticsearch5.2.0下载地址）

2、 启动Elasticsearch

进入目录找到bat文件， bin\elasticsearch.bat，Elasticsearch本身特点之一就是开箱即用，如果是中小型应用，数据量少，操作不是很复杂，直接启动即可

如果启动出现了报错"Could not reserve enough space for 2097152KB object heap" ,查看

Windows下ElasticSearch安装中的问题解决

3、检查ES是否启动成功

访问url：http://localhost:9200/?pretty

返回以下内容即为成功

{
  "name" : "7bJsCFK",   // node名称
  "cluster_name" : "elasticsearch", //集群名称（默认的集群名称就是elasticsearch）
  "cluster_uuid" : "KcwFnSj_SSarJ5Pb3f0Fkw",
  "version" : {
    "number" : "5.2.0",  //  5.2.0，elasticsearch版本号
    "build_hash" : "24e05b9",
    "build_date" : "2017-01-24T19:52:35.800Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.4.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

安装Kibana

学习阶段可以下载一个Kibanna进行测试语句，因为Kibana带有一个控制台，使用界面方式，去操作elasticsearch

1、下载和解压缩Kibana 5.2.0 安装包 （Kibana 5.2.0下载地址）

2、启动Kibana

进入目录找到bat文件， bin\kibana.bat,双击启动即可

访问url：http://localhost:5601

3、进入Dev Tools界面 运行命令测试: 检测集群健康状况

GET /_cat/health?v
epoch      timestamp cluster       status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1475247709 17:01:49  elasticsearch green           1         1      0   0    0    0        0             0                  -                100.0%
Previous1.ElasticSearch 5.x 安装Next1.2.Linux 环境

Last updated 5 years ago

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