Elasticsearch笔记(集群插件、kibana、什么是倒排索引)

谁践踏了优雅 2023-09-30 10:08 2阅读 0赞

### Elasticsearch 中的集群、节点、索引、文档、类型 ###

*  集群是一个或多个节点（服务器）的集合，它们共同保存您的整个数据，并提供跨所有节点的联合索 引和搜索功能。群集由唯一名称标识，默认情况下为“elasticsearch”。此名称很重要，因为如果节点设置为按名称加入群集，则该节点只能是群集的一部分。
 *  节点是属于集群一部分的单个服务器。它存储数据并参与群集索引和搜索功能。
 *  索引就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间，映射到一 个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。 MySQL =>数据库 Elasticsearch =>索引
 *  文档类似于关系数据库中的一行。不同之处在于索引中的每个文档可以具有不同的结构（字段），但 是对于通用字段应该具有相同的数据类型。 MySQL => Databases => Tables => Columns / Rows Elasticsearch => Indices => Types =>具有属性的文档
 *  类型是索引的逻辑类别/分区，其语义完全取决于用户。

### 什么是倒排索引 ###

> 一切设计都是为了提高搜索的性能

倒排索引（Inverted Index）也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗地来讲，正向索引是通过key找value，反向索引则是**通过value找key**。

倒排索引是搜索引擎的核心。搜索引擎的主要目标是在查找发生搜索条件的文档时提供快速搜索。ES

中的倒排索引其实就是 lucene 的倒排索引，区别于传统的正向索引，倒排索引会再存储数据时将关键词和数据进行关联，保存到倒排表中，然后查询时，将查询内容进行分词后在倒排表中进行查询，最后匹配数据即可.

假设有这么几条数据

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>ID</th> 
   <th>Name</th> 
   <th>Age</th> 
   <th>Sex</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>1</td> 
   <td>Kate</td> 
   <td>24</td> 
   <td>Female</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2</td> 
   <td>John</td> 
   <td>24</td> 
   <td>Male</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>3</td> 
   <td>Bill</td> 
   <td>29</td> 
   <td>Male</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ID是Elasticsearch自建的文档id，那么Elasticsearch建立的索引如下:</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><strong>Name:</strong></td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Term</td> 
   <td>Posting List</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>–</td> 
   <td>–</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Kate</td> 
   <td>1</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>John</td> 
   <td>2</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Bill</td> 
   <td>3</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><strong>Age</strong>:</td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
   <td></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Term</th> 
   <th>Posting List</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>24</td> 
   <td>[1,2]</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>29</td> 
   <td>3</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**Sex**:

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Term</th> 
   <th>Posting List</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>Female</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Male</td> 
   <td>[2,3]</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**Posting List**  
Elasticsearch分别为每个field都建立了一个倒排索引，Kate, John, 24, Female这些叫term，而\[1,2\]就是Posting List。Posting list就是一个int的数组，存储了所有符合某个term的文档id。

通过posting list这种索引方式似乎可以很快进行查找，比如要找age=24的同学，爱回答问题的小明马上就举手回答：我知道，id是1，2的同学。

### elasticsearch-head chrome插件安装 ###

elasticsearch-head是一个用于浏览Elastic Search集群并与之交互的 Web 前端。

[下载][Link 1]，也可通过谷歌商城直接下载

安装好后点开插件  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5bCn5LiK5pyJ5Yac_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

### kibana安装 ###

Kibana 是一个免费且开放的用户界面，能够让你对 Elasticsearch 数据进行可视化，并 让你在 Elastic Stack 中进行导航。你可以进行各种操作，从跟踪查询负载，到理解请求如 何流经你的整个应用，都能轻松完成。

[下载][Link 2]

修改config/kibana.yml文件

# 默认端口
    server.port: 5601
    # ES 服务器的地址
    elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
    # 索引名
    kibana.index: ".kibana"
    # 支持中文
    i18n.locale: "zh-CN"

Windows 环境下执行 bin/kibana.bat 文件

**最后：通过浏览器访问 : http://localhost:5601**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5bCn5LiK5pyJ5Yac_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]  
可以通过控制台跳过 cURL 并使用此 JSON 接口直接处理数据。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5bCn5LiK5pyJ5Yac_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

参考：  
[https://www.cnblogs.com/sha0830/p/8000242.html][https_www.cnblogs.com_sha0830_p_8000242.html]  
[https://www.bilibili.com/video/BV1hh411D7sb?p=61][https_www.bilibili.com_video_BV1hh411D7sb_p_61]  
[https://blog.csdn.net/u011863024/article/details/115721328][https_blog.csdn.net_u011863024_article_details_115721328]

[Link 1]: https://github.com/mobz/elasticsearch-head
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5bCn5LiK5pyJ5Yac_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/4ad366f63862441c807ed5f4f8acc282.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5bCn5LiK5pyJ5Yac,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Link 2]: https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5bCn5LiK5pyJ5Yac_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/0755b56ad6244723981b306d2e74cc4b.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5bCn5LiK5pyJ5Yac,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA5bCn5LiK5pyJ5Yac_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/e082b74a9d814b89aac8408a864e68b7.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5bCn5LiK5pyJ5Yac,size_15,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[https_www.cnblogs.com_sha0830_p_8000242.html]: https://www.cnblogs.com/sha0830/p/8000242.html
[https_www.bilibili.com_video_BV1hh411D7sb_p_61]: https://www.bilibili.com/video/BV1hh411D7sb?p=61
[https_blog.csdn.net_u011863024_article_details_115721328]: https://blog.csdn.net/u011863024/article/details/115721328