什么是ElasticSearch?
ElasticSearch 是一个开源的、分布式的搜索和分析引擎,特别擅长处理大规模的日志和文本数据。它基于 Apache Lucene 构建,提供了强大的全文本搜索功能和实时的数据分析能力。ElasticSearch 常用于日志和事件数据的实时搜索、分析以及大型文本数据的全文检索。
场景
- 应用程序日志分析:实时分析应用程序日志,以便快速发现和解决问题。
- 网站搜索:为网站提供快速的全文搜索功能,提升用户体验
- 地图服务:提供基于位置的搜索和导航服务
安装
1.安装elastic
下载地址https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
- 选择你所拥有的操作系统下载即可
- 解压到你喜欢的目录即可
如果你要使用你自己的java版本配置JAVA_HOME环境变量即可,如果你用Elastic自带的JDK也是可以的 目前自带的版本是21.0.2
- 启动运行bin目录下面的
elasticsearch
文件 - 修改elastic密码 执行bin 目录 下面的
elasticsearch-reset-password -u elastic -i
然后输出密码即可 例如 123456 - 关闭https打开
elasticSearch/config/elasticsearch.yml
修改为false
访问http://localhost:9200 即可 默认端口9200
- 账号是 elastic 密码是第四条你修改之后的密码 返回以下信息即可成功
2.安装 kibana
Kibana是一个开源的分析和可视化平台,设计用于和Elasticsearch
一起工作,你用Kibana来搜索,查看,并和存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互
下载地址https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana
选择对应的操作系统即可
Kibana基于Nodejs环境开发,需要安装Nodejs 安装过的忽略
- 下载完成解压到你喜欢的目录即可 (解压比较慢等待即可)
- 解压完成运行
kibana/bin/kibana.bat
文件即可 - 打开之后访问
http://localhost:5601/
添加测试数据
访问测试数据
对接Node.js
安装依赖包
npm install @elastic/elasticsearch
增删改差的实现
核心概念
- 索引类似于关系型数据库中的数据库概念。它是一个包含文档的集合。每个索引都有一个名字,这个名字在进行搜索、更新、删除等操作时作为标识使用,其实也就是类似于数据库的
database
- 文档(document) 文档是Elasticsearch中的基本信息单元,类似于关系型数据库中的行(row)。文档是以JSON格式存储的,每个文档包含一个或多个字段(field),字段是键值对的形式
import {
Client } from '@elastic/elasticsearch';
const client = new Client({
node: 'http://localhost:9200',
auth: {
username: 'elastic',
password: '123456',
},
});
//创建索引 + 数据
const user = await client.index({
index: 'user-data',
document: {
user: 1,
age: 18,
name: 'jack',
}
});
//查询数据
const response = await client.get({
index: 'user-data',
id:user._id //id可以指定也可以让elasticsearch自动生成
});
//搜索
const result = await client.search({
index: 'user-data', //指定索引
query: {
//查询条件
match: {
name: 'jack' //模糊查询
}
},
size: 1 //指定返回条数
});
console.log(result.hits.hits); //打印搜索结果
//删除
await client.delete({
index: 'user-data',
id: user._id
});
可视化使用
# 创建索引
PUT /task-index
# 添加文档到索引
POST /task-index/_doc
{
"id": "1",
"title": "不是哥们",
"description": "杰哥不要啊杰哥??????????、啊"
}
# 搜索信息 q就是query的简写
GET /task-index/_search?q="杰哥"
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