Elasticsearch（三）使用 Kibana 操作 ES

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-12-18 01:52 411阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  下载 Kibana 镜像
 *  启动 Kibana 容器
 *  索引、分片和副本
 *   *  索引
     *  索引分片
     *  索引副本
     *  创建索引
 *  映射（数据结构）
 *   *  字段的数据类型
     *  创建映射
     *  查看映射
 *  添加文档
 *  修改文档
 *  删除文档
 *  删除索引

# 下载 Kibana 镜像 #

docker pull kibana:7.9.3

# 启动 Kibana 容器 #

docker run \
    -d \
    --name kibana \
    --net es-net \
    -p 5601:5601 \
    -e ELASTICSEARCH_HOSTS='["http://node1:9200","http://node2:9200","http://node3:9200"]' \
    --restart=always \
    kibana:7.9.3

启动后，浏览器访问 Kibana，进入 `Dev Tools`：  
[http://192.168.64.181:5601/][http_192.168.64.181_5601]  
![a][]

# 索引、分片和副本 #

## 索引 ##

Elasticsearch索引用来存储我们要搜索的数据，以倒排索引结构进行存储。

例如，要搜索商品数据，可以创建一个商品数据的索引，其中存储着所有商品的数据，供我们进行搜索：  
![a][a 1]

当索引中存储了大量数据时，大量的磁盘io操作会降低整体搜索新能，这时需要对数据进行分片存储。

## 索引分片 ##

在一个索引中存储大量数据会造成性能下降，这时可以对数据进行分片存储。

每个节点上都创建一个索引分片，把数据分散存放到多个节点的索引分片上，减少每个分片的数据量来提高io性能：  
![a][a 2]

每个分片都是一个**独立的索引**，数据分散存放在多个分片中，也就是说，每个分片中存储的都是不同的数据。搜索时会**同时搜索多个分片**，并将搜索结果进行汇总。

如果一个节点宕机分片不可用，则会造成**部分数据无法搜索**：  
![a][a 3]

为了解决这一问题，可以对分片创建多个副本来解决。

## 索引副本 ##

对分片创建多个副本，那么即使一个节点宕机，其他节点中的副本分片还可以继续工作，不会造成数据不可用：  
![a][a 4]

分片的工作机制：

1.  主分片的数据会复制到副本分片
2.  搜索时，以负载均衡的方式工作，提高处理能力
3.  主分片宕机时，其中一个副本分片会自动提升为主分片

下面我们就以上图的结构来创建 products 索引

## 创建索引 ##

创建一个名为 products 的索引，用来存储商品数据。

分片和副本参数说明：

*  `number_of_shards`：分片数量，默认值是 5
 *  `number_of_replicas`：副本数量，默认值是 1

我们有三个节点，在每个节点上都创建一个分片。每个分片在另两个节点上各创建一个副本。

# 创建索引，命名为 products
    PUT /products
    { 
      "settings": { 
        "number_of_shards": 3, 
        "number_of_replicas": 2
      }
    }

用索引名称过滤，查看 products 索引：

![a][a 5]  
*粗框为主分片，细框为副本分片*

# 映射（数据结构） #

类似于数据库表结构，索引数据也被分为多个数据字段，并且需要设置数据类型和其他属性。

映射，是对索引中字段结构的定义和描述。

## 字段的数据类型 ##

**常用类型：**

*  数字类型：
    
     *  byte、short、integer、long
     *  float、double
     *  unsigned\_long
 *  字符串类型：
    
     *  text ： 会进行分词
     *  keyword ： 不会进行分词，适用于email、主机地址、邮编等
 *  日期和时间类型：
    
     *  date

类型参考：

[https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html][https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_mapping-types.html]

## 创建映射 ##

在 products 索引中创建映射。

分词器设置：

*  `analyzer`：在索引中添加文档时，text类型通过指定的分词器分词后，再插入倒排索引
 *  `search_analyzer`：使用关键词检索时，使用指定的分词器对关键词进行分词

查询时，关键词优先使用 `search_analyzer` 设置的分词器，如果 `search_analyzer` 不存在则使用 `analyzer` 分词器。

# 定义mapping，数据结构
    PUT /products/_mapping
    { 
      "properties": { 
        "id": { 
          "type": "long"
        },
        "title": { 
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_smart"
        },
        "category": { 
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_smart",
          "search_analyzer": "ik_smart"
        },
        "price": { 
          "type": "float"
        },
        "city": { 
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_smart",
          "search_analyzer": "ik_smart"
        },
        "barcode": { 
          "type": "keyword"
        }
      }
    }

映射参考：

[https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping.html][https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_mapping.html]

## 查看映射 ##

GET /products/_mapping

# 添加文档 #

添加的文档会有一个名为`_id`的文档id，这个文档id可以自动生成，也可以手动指定，通常可以使用数据的id作为文档id。

# 添加文档
    PUT /products/_doc/10033
    { 
      "id":"10033",
      "title":"SONOS PLAY:5(gen2) 新一代PLAY:5无线智能音响系统 WiFi音箱家庭,潮酷数码会场",
      "category":"潮酷数码会场",
      "price":"3980.01",
      "city":"上海",
      "barcode":"527848718459"
    }
    
    
    PUT /products/_doc/10034
    { 
      "id":"10034",
      "title":"天猫魔盒 M13网络电视机顶盒 高清电视盒子wifi 64位硬盘播放器",
      "category":"潮酷数码会场",
      "price":"398.00",
      "city":"浙江杭州",
      "barcode":"522994634119"
    }
    
    
    
    PUT /products/_doc/10035
    { 
      "id":"10035",
      "title":"BOSE SoundSport耳塞式运动耳机 重低音入耳式防脱降噪音乐耳机",
      "category":"潮酷数码会场",
      "price":"860.00",
      "city":"浙江杭州",
      "barcode":"526558749068"
    }
    
    
    
    PUT /products/_doc/10036
    { 
      "id":"10036",
      "title":"【送支架】Beats studio Wireless 2.0无线蓝牙录音师头戴式耳机",
      "category":"潮酷数码会场",
      "price":"2889.00",
      "city":"上海",
      "barcode":"37147009748"
    }
    
    
    PUT /products/_doc/10037
    { 
      "id":"10037",
      "title":"SONOS PLAY:1无线智能音响系统 美国原创WiFi连接 家庭桌面音箱",
      "category":"潮酷数码会场",
      "price":"1580.01",
      "city":"上海",
      "barcode":"527783392239"
    }

也可以自动生成 `_id` 值：

POST /products/_doc
    { 
      "id":"10027",
      "title":"vivo X9前置双摄全网通4G美颜自拍超薄智能手机大屏vivox9",
      "category":"手机会场",
      "price":"2798.00",
      "city":"广东东莞",
      "barcode":"541396973568"
    }

查看文档：

GET /products/_doc/10037

查看指定文档title字段的分词结果：

GET /products/_doc/10037/_termvectors?fields=title

# 修改文档 #

底层索引数据无法修改，修改数据实际上是先删除再重新添加。

两种修改方式：

*  PUT：对文档进行完整的替换
 *  POST：可以修改一部分字段

**修改价格字段的值：**

# 修改文档 - 替换
    PUT /products/_doc/10037
    { 
      "id":"10037",
      "title":"SONOS PLAY:1无线智能音响系统 美国原创WiFi连接 家庭桌面音箱",
      "category":"潮酷数码会场",
      "price":"9999.99",
      "city":"上海",
      "barcode":"527783392239"
    }

查看文档：

GET /products/_doc/10037

**修改价格和城市字段的值：**

# 修改文档 - 更新部分字段
    POST /products/_update/10037
    { 
      "doc": { 
        "price":"8888.88",
        "city":"深圳"
      }
    }

查看文档：

GET /products/_doc/10037

# 删除文档 #

DELETE /products/_doc/10037

清空

POST /products/_delete_by_query
    { 
      "query": { 
        "match_all": { }
      }
    }

# 删除索引 #

# 删除 products 索引
    DELETE /products

> 可以尝试用不同的分片和副本值来重新创建 products 索引

[http_192.168.64.181_5601]: http://192.168.64.181:5601/
[a]: /images/20221122/1f1c7595c972470e9c93e2c65040b9af.png
[a 1]: /images/20221122/61ca98312f2a4b12b506648899538fee.png
[a 2]: /images/20221122/977810be043a44648f3a82db61fa38c7.png
[a 3]: /images/20221122/470f1ac06b284a28864c5aa5b68836ea.png
[a 4]: /images/20221122/44b2cca8d6b64f24a98daad19509f018.png
[a 5]: /images/20221122/3168c61f571940aca8abae08a03a1ca5.png
[https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_mapping-types.html]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html
[https_www.elastic.co_guide_en_elasticsearch_reference_current_mapping.html]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping.html