本章將介紹：ElasticSearch的作用，搭建elasticsearch的環(huán)境（Windows/Linux），ElasticSearch集群的搭建，可視化客戶端插件elasticsearch-head的安裝及使用，對IK分詞器的安裝及使用。
Elaticsearch，簡稱為es， es是一個開源的高擴展的分布式全文檢索引擎，它可以近乎實時的存儲、檢索數(shù)據(jù)；本 身擴展性很好，可以擴展到上百臺服務器，處理PB級別的數(shù)據(jù)。es也使用Java開發(fā)并使用Lucene作為其核心來實 現(xiàn)所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的復雜性，從而讓全文搜索變得 簡單。
2.ElasticSearch安裝（windows）
下載壓縮包：
ElasticSearch的官方地址： https://www.elastic.co/products/elasticsearch
注意：es使用java開發(fā)，使用lucene作為核心，需要配置好java環(huán)境?。╦dk1.8以上）
類似與tomcat，直接解壓即可。其目錄結(jié)構(gòu)如下：
將#-Xms2g
#-Xmx2g修改成為：
-Xms340m
-Xmx340m
否則因為虛擬機內(nèi)存不夠無法啟動elasticsearch-5.6.8\config\elasticsearch.yml中末尾加入：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
network.host: 127.0.0.1
目的是使ES支持跨域請求點擊ElasticSearch下的bin目錄下的elasticsearch.bat啟動，控制臺顯示的日志信息如下：
注意：9300是tcp通信端口，es集群之間使用tcp進行通信，9200是http協(xié)議端口。
我們在瀏覽器可以訪問：
上述可以發(fā)現(xiàn)，ElasticSearch不同于Solr自帶圖形化界面，我們可以通過安裝ElasticSearch的head插件，完成圖形化界面的效果，完成索引數(shù)據(jù)的查看。安裝插件的方式有兩種，在線安裝和本地安裝。本文檔采用本地安裝方式進行head插件的安裝。elasticsearch-5-*以上版本安裝head需要安裝node和grunt 。
下載壓縮包后解壓即可。
雙擊安裝，通過cmd輸入 node -v查看版本號
在cmd中輸入：
npm install ‐g grunt‐cli
由于訪問的是國外的服務器，如果下載速度較慢，可以切換淘寶鏡像
npm install -g cnpm –registry=https://registry.npm.taobao.org
后續(xù)使用的時候，只需要把npm xxx 換成 cnpm xxx 即可
檢測是否安裝成功
npm config get registry 注意：后續(xù)使用時需要將npm替換為cnpm。
進入head插件目錄，打開cmd，輸入：
>npm install
>grunt server打開瀏覽器，輸入http://localhost:9100即可
Elasticsearch是面向文檔(document oriented)的，這意味著它可以存儲整個對象或文檔(document)。然而它不僅 僅是存儲，還會索引(index)每個文檔的內(nèi)容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以對文檔（而非成行成列的數(shù)據(jù)）進行索引、搜索、排序、過濾。Elasticsearch比傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫如下：
Relational DB ‐> Databases ‐> Tables ‐> Rows ‐> Columns Elasticsearch ‐> Indices ‐> Types ‐> Documents ‐> Fields
一個索引就是一個擁有幾分相似特征的文檔的集合。比如說，你可以有一個客戶數(shù)據(jù)的索引，另一個產(chǎn)品目錄的索引，還有一個訂單數(shù)據(jù)的索引。一個索引由一個名字來標識（必須全部是小寫字母的），并且當我們要對對應于這個索引中的文檔進行索引、搜索、更新和刪除的時候，都要使用到這個名字。在一個集群中，可以定義任意多的索引。可類比mysql中的數(shù)據(jù)庫
在一個索引中，你可以定義一種或多種類型。一個類型是你的索引的一個邏輯上的分類/分區(qū)，其語義完全由你來定。通常，會為具有一組共同字段的文檔定義一個類型。比如說，我們假設你運營一個博客平臺并且將你所有的數(shù)據(jù)存儲到一個索引中。在這個索引中，你可以為用戶數(shù)據(jù)定義一個類型，為博客數(shù)據(jù)定義另一個類型，當然，也可以為評論數(shù)據(jù)定義另一個類型。 可類比mysql中的表
相當于是數(shù)據(jù)表的字段，對文檔數(shù)據(jù)根據(jù)不同屬性進行的分類標識 。
mapping是處理數(shù)據(jù)的方式和規(guī)則方面做一些限制，如某個字段的數(shù)據(jù)類型、默認值、分析器、是否被索引等等，這些都是映射里面可以設置的，其它就是處理es里面數(shù)據(jù)的一些使用規(guī)則設置也叫做映射，按著最優(yōu)規(guī)則處理數(shù)據(jù)對性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能對性能更好。相當于mysql中的創(chuàng)建表的過程，設置主鍵外鍵等等
一個文檔是一個可被索引的基礎信息單元。比如，你可以擁有某一個客戶的文檔，某一個產(chǎn)品的一個文檔，當然，也可以擁有某個訂單的一個文檔。文檔以JSON（Javascript Object Notation）格式來表示，而JSON是一個到處存在的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交互格式。在一個index/type里面，你可以存儲任意多的文檔。注意，盡管一個文檔，物理上存在于一個索引之中，文檔必須被索引/賦予一個索引的type。 插入索引庫以文檔為單位，類比與數(shù)據(jù)庫中的一行數(shù)據(jù)
一個集群就是由一個或多個節(jié)點組織在一起，它們共同持有整個的數(shù)據(jù)，并一起提供索引和搜索功能。一個集群由 一個唯一的名字標識，這個名字默認就是“elasticsearch”。這個名字是重要的，因為一個節(jié)點只能通過指定某個集 群的名字，來加入這個集群。
一個節(jié)點是集群中的一個服務器，作為集群的一部分，它存儲數(shù)據(jù)，參與集群的索引和搜索功能。和集群類似，一 個節(jié)點也是由一個名字來標識的，默認情況下，這個名字是一個隨機的漫威漫畫角色的名字，這個名字會在啟動的 時候賦予節(jié)點。這個名字對于管理工作來說挺重要的，因為在這個管理過程中，你會去確定網(wǎng)絡中的哪些服務器對 應于Elasticsearch集群中的哪些節(jié)點。
一個節(jié)點可以通過配置集群名稱的方式來加入一個指定的集群。默認情況下，每個節(jié)點都會被安排加入到一個叫 做“elasticsearch”的集群中，這意味著，如果你在你的網(wǎng)絡中啟動了若干個節(jié)點，并假定它們能夠相互發(fā)現(xiàn)彼此， 它們將會自動地形成并加入到一個叫做“elasticsearch”的集群中。
在一個集群里，只要你想，可以擁有任意多個節(jié)點。而且，如果當前你的網(wǎng)絡中沒有運行任何Elasticsearch節(jié)點， 這時啟動一個節(jié)點，會默認創(chuàng)建并加入一個叫做“elasticsearch”的集群。
一個索引可以存儲超出單個結(jié)點硬件限制的大量數(shù)據(jù)。比如，一個具有10億文檔的索引占據(jù)1TB的磁盤空間，而任一節(jié)點都沒有這樣大的磁盤空間；或者單個節(jié)點處理搜索請求，響應太慢。為了解決這個問題，Elasticsearch提供了將索引劃分成多份的能力，這些份就叫做分片。當你創(chuàng)建一個索引的時候，你可以指定你想要的分片的數(shù)量。每個分片本身也是一個功能完善并且獨立的“索引”，這個“索引”可以被放置到集群中的任何節(jié)點上。分片很重要，主要有兩方面的原因： 1）允許你水平分割/擴展你的內(nèi)容容量。 2）允許你在分片（潛在地，位于多個節(jié)點上）之上進行分布式的、并行的操作，進而提高性能/吞吐量。
至于一個分片怎樣分布，它的文檔怎樣聚合回搜索請求，是完全由Elasticsearch管理的，對于作為用戶的你來說，這些都是透明的。
在一個網(wǎng)絡/云的環(huán)境里，失敗隨時都可能發(fā)生，在某個分片/節(jié)點不知怎么的就處于離線狀態(tài)，或者由于任何原因消失了，這種情況下，有一個故障轉(zhuǎn)移機制是非常有用并且是強烈推薦的。為此目的，Elasticsearch允許你創(chuàng)建分片的一份或多份拷貝，這些拷貝叫做復制分片，或者直接叫復制。
復制之所以重要，有兩個主要原因： 在分片/節(jié)點失敗的情況下，提供了高可用性。因為這個原因，注意到復制分片從不與原/主要（original/primary）分片置于同一節(jié)點上是非常重要的。擴展你的搜索量/吞吐量，因為搜索可以在所有的復制上并行運行?？傊總€索引可以被分成多個分片。一個索引也可以被復制0次（意思是沒有復制）或多次。一旦復制了，每個索引就有了主分片（作為復制源的原來的分片）和復制分片（主分片的拷貝）之別。分片和復制的數(shù)量可以在索引創(chuàng)建的時候指定。在索引創(chuàng)建之后，你可以在任何時候動態(tài)地改變復制的數(shù)量，但是你事后不能改變分片的數(shù)量。
默認情況下，Elasticsearch中的每個索引被分片5個主分片和1個復制，這意味著，如果你的集群中至少有兩個節(jié)點，你的索引將會有5個主分片和另外5個復制分片（1個完全拷貝），這樣的話每個索引總共就有10個分片。
上述部分為理論部分，實際開發(fā)中，主要有三種方式可以作為es服務的客戶端：
我們需要使用http請求，介紹兩款接口測試工具：postman和Talend API tester。
這是一款chrome插件，無需下載；
Postman官網(wǎng)：https://www.getpostman.com
curl ‐X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' ‐d '<BODY>'其中：
PUT 請求體：
article：type類型；相當于這個索引庫中有張表叫做article下面定義的這張表中的字段的定義，
字段默認為不索引的；
analyzer：分詞器使用標準分詞器
{
"mappings": {
"article": {
"properties": {
"id": {
"type": "long",
"store": true,
"index": "not_analyzed"
},
"title": {
"type": "text",
"store": true,
"index": "analyzed",
"analyzer": "standard"
},
"content": {
"type": "text",
"store": true,
"index": "analyzed",
"analyzer": "standard"
}
}
}
}
}在可視化工具elasticsearch-head中查看：
我們可以在創(chuàng)建索引時設置mapping信息，當然也可以先創(chuàng)建索引然后再設置mapping。 在上一個步驟中不設置maping信息，直接使用put方法創(chuàng)建一個索引，然后設置mapping信息。 請求的url：
PUT http://127.0.0.1:9200/hello2/article/_mapping請求體：
{
"article": {
"properties": {
"id": {
"type": "long",
"store": true,
"index": "not_analyzed"
},
"title": {
"type": "text",
"store": true,
"index": "analyzed",
"analyzer": "standard"
},
"content": {
"type": "text",
"store": true,
"index": "analyzed",
"analyzer": "standard"
}
}
}
}請求URL:
DELETE http://127.0.0.1:9200/hello2請求URL:
POST http://127.0.0.1:9200/hello/article/1請求體：
{
"id": 1,
"title": "ElasticSearch是一個基于Lucene的搜索服務器",
"content": "它提供了一個分布式多用戶能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java開發(fā)的，并作為Apache許可條款下的開放源碼發(fā)布，是當前流行的企業(yè)級搜索引擎。設計用于云計算中，能夠達到實時搜索，穩(wěn)定，可靠，快速，安裝使用方便。"
}在elasticsearch-head中查看：
注意，一般我們將_id與id賦相同值。
請求URL:
POST http://127.0.0.1:9200/hello/article/1在elasticsearch-head中查看：
請求URL:
DELETE http://127.0.0.1:9200/hello/article/2查詢文檔有三種方式：
請求URL：
GET http://127.0.0.1:9200/hello/article/1請求URL：
POST http://127.0.0.1:9200/hello/article/_search請求體：
{
"query": {
"term": {
"title": "搜"
}
}
}請求URL：
POST http://127.0.0.1:9200/hello/article/_search請求體：
{
"query": {
"query_string": {
"default_field": "title",
"query": "搜索服務器"
}
}
}指定： 在哪個字段上進行查詢； 要查詢的內(nèi)容是什么；
它會把查詢內(nèi)容先進行分詞，再進行查詢
在elasticsearch-head中集成了http請求的工具，可以提供復查查詢：
上述分詞器使用的是標準分詞器，其對中文分詞不是很友好，例如對我是程序員進行分詞得到：
GET http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=standard&pretty=true&text=我是程序員
"tokens":[
{"token": "我", "start_offset": 0, "end_offset": 1, "type": "<IDEOGRAPHIC>",…},
{"token": "是", "start_offset": 1, "end_offset": 2, "type": "<IDEOGRAPHIC>",…},
{"token": "程", "start_offset": 2, "end_offset": 3, "type": "<IDEOGRAPHIC>",…},
{"token": "序", "start_offset": 3, "end_offset": 4, "type": "<IDEOGRAPHIC>",…},
{"token": "員", "start_offset": 4, "end_offset": 5, "type": "<IDEOGRAPHIC>",…}
]我們希望達到的分詞是：我、是、程序、程序員。
支持中文的分詞器有很多，word分詞器，庖丁解牛，Ansj分詞器，下面注意說IK分詞器的使用。
1）下載地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
2）解壓，將解壓后的elasticsearch文件夾拷貝到elasticsearch-5.6.8\plugins下，并重命名文件夾為analysis-ik （其他名字也可以，目的是不要重名）
3）重新啟動ElasticSearch，即可加載IK分詞器
IK提供兩種分詞ik_smart和ik_max_word
其中ik_smart為最少切分，ik_max_word為最細粒度劃分。
下面測試一下：
GET http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是程序員返回結(jié)果：
"tokens":[
{"token": "我", "start_offset": 0, "end_offset": 1, "type": "CN_CHAR",…},
{"token": "是", "start_offset": 1, "end_offset": 2, "type": "CN_CHAR",…},
{"token": "程序員", "start_offset": 2, "end_offset": 5, "type": "CN_WORD",…}
]GET http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序員返回結(jié)果：
"tokens":[
{"token": "我", "start_offset": 0, "end_offset": 1, "type": "CN_CHAR",…},
{"token": "是", "start_offset": 1, "end_offset": 2, "type": "CN_CHAR",…},
{"token": "程序員", "start_offset": 2, "end_offset": 5, "type": "CN_WORD",…},
{"token": "程序", "start_offset": 2, "end_offset": 4, "type": "CN_WORD",…},
{"token": "員", "start_offset": 4, "end_offset": 5, "type": "CN_CHAR",…}
]ES集群是一個 P2P類型(使用 gossip 協(xié)議)的分布式系統(tǒng)，除了集群狀態(tài)管理以外，其他所有的請求都可以發(fā)送到集群內(nèi)任意一臺節(jié)點上，這個節(jié)點可以自己找到需要轉(zhuǎn)發(fā)給哪些節(jié)點，并且直接跟這些節(jié)點通信。所以，從網(wǎng)絡架構(gòu)及服務配置上來說，構(gòu)建集群所需要的配置極其簡單。在 Elasticsearch 2.0 之前，無阻礙的網(wǎng)絡下，所有配置了相同 cluster.name 的節(jié)點都自動歸屬到一個集群中。2.0 版本之后，基于安全的考慮避免開發(fā)環(huán)境過于隨便造成的麻煩，從 2.0 版本開始，默認的自動發(fā)現(xiàn)方式改為了單播(unicast)方式。配置里提供幾臺節(jié)點的地址，ES 將其視作gossip router 角色，借以完成集群的發(fā)現(xiàn)。由于這只是 ES 內(nèi)一個很小的功能，所以 gossip router 角色并不需要單獨配置，每個 ES 節(jié)點都可以擔任。所以，采用單播方式的集群，各節(jié)點都配置相同的幾個節(jié)點列表作為 router即可。
集群中節(jié)點數(shù)量沒有限制，一般大于等于2個節(jié)點就可以看做是集群了。一般處于高性能及高可用方面來
慮一般集群中的節(jié)點數(shù)量都是3個及3個以上 .
修改\comf\elasticsearch.yml配置文件：
#Node節(jié)點1：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#節(jié)點1的配置信息：
#集群名稱，保證唯一
cluster.name: my-elasticsearch
#節(jié)點名稱，必須不一樣
node.name: node-1
#必須為本機的ip地址
network.host: 127.0.0.1
#服務端口號，在同一機器下必須不一樣
http.port: 9201
#集群間通信端口號，在同一機器下必須不一樣
transport.tcp.port: 9301
#設置集群自動發(fā)現(xiàn)機器ip集合
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]
#Node節(jié)點2：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#節(jié)點1的配置信息：
#集群名稱，保證唯一
cluster.name: my-elasticsearch
#節(jié)點名稱，必須不一樣
node.name: node-2
#必須為本機的ip地址
network.host: 127.0.0.1
#服務端口號，在同一機器下必須不一樣
http.port: 9202
#集群間通信端口號，在同一機器下必須不一樣
transport.tcp.port: 9302
#設置集群自動發(fā)現(xiàn)機器ip集合
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]
#Node節(jié)點3：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#節(jié)點1的配置信息：
#集群名稱，保證唯一
cluster.name: my-elasticsearch
#節(jié)點名稱，必須不一樣
node.name: node-3
#必須為本機的ip地址
network.host: 127.0.0.1
#服務端口號，在同一機器下必須不一樣
http.port: 9203
#集群間通信端口號，在同一機器下必須不一樣
transport.tcp.port: 9303
#設置集群自動發(fā)現(xiàn)機器ip集合
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]可以分別啟動每個服務器下的elasticsearch.bat，我這里使用的是windows下的批處理文件：
新建一個elasticsearch_cluster_start.bat文件，然后添加下面內(nèi)容：
格式為：start "需要啟動的文件名" "文件的路徑" &表示啟動A后繼續(xù)執(zhí)行。
start "elasticsearch.bat" "F:\Soft\ES-cluster\cluster01\bin\elasticsearch.bat" &
start "elasticsearch.bat" "F:\Soft\ES-cluster\cluster02\bin\elasticsearch.bat" &
start "elasticsearch.bat" "F:\Soft\ES-cluster\cluster03\bin\elasticsearch.bat" 關于Windows的批處理在本章就不細說了。
只要連接集群中的任意節(jié)點，其操作方式與單機版本基本相同，改變的僅僅是存儲的結(jié)構(gòu)。
添加索引和映射
PUT http://127.0.0.1:9201/hello請求體：
{
"mappings": {
"article": {
"properties": {
"id": {
"type": "long",
"store": true,
"index": "not_analyzed"
},
"title": {
"type": "text",
"store": true,
"index": true,
"analyzer": "ik_smart"
},
"content": {
"type": "text",
"store": true,
"index": true,
"analyzer": "ik_smart"
}
}
}
}
}返回結(jié)果：
{
"acknowledged": true,
"shards_acknowledged": true,
"index": "hello"
}添加文檔
POST http://127.0.0.1:9201/hello/article/1請求體：
{
"id":1,
"title":"ElasticSearch是一個基于Lucene的搜索服務器",
"content":"它提供了一個分布式多用戶能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java開發(fā)的，并作為Apache許可條款下的開放源碼發(fā)布，是當前流行的企業(yè)級搜索引擎。設計用于云計算中，能夠達到實時搜索，穩(wěn)定，可靠，快速，安裝使用方便。"
}返回值：
{
"_index": "hello",
"_type": "article",
"_id": "1",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards":{
"total": 2,
"successful": 2,
"failed": 0
},
"created": true
}在elasticsearch-head中查看：
可以直接把windows中的copy過去，不用安裝，解壓即可。
tar -zxf elasticsearch-6.3.2.tar.gz將#-Xms2g
#-Xmx2g修改成為：
-Xms340m
-Xmx340m
否則因為虛擬機內(nèi)存不夠無法啟動#elasticsearch-5.6.8\config\elasticsearch.yml中末尾加入：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
network.host: 127.0.0.1
目的是使ES支持跨域請求注意：在linux環(huán)境下不支持root用戶直接啟動（理由是安全問題）
[root@coderxz bin]# useradd rxz -p rongxianzhao
[root@coderxz bin]# chown -R rxz:rxz /usr/local/elasticsearch/*
[root@coderxz bin]# su rxz#注意：切換為非root用戶執(zhí)行哦
[rxz@coderxz bin]$ ./elasticsearch檢測是否運行：jps （顯示所有的Java進程pid的命令）
ps aux|grep elasticsearch
[root@coderxz ~]# curl -X GET 'http://localhost:9200'修改配置文件 config/elasticsearch.yml
network.host: 0.0.0.0
如果你在服務器上安裝Elasticsearch，而你想在本地機器上進行開發(fā)，這時候，你很可能需要在關閉終端的時候，讓Elasticsearch繼續(xù)保持運行。最簡單的方法就是使用nohup。先按Ctrl + C，停止當前運行的Elasticsearch，改用下面的命令運行Elasticsearch。
nohup ./bin/elasticsearch&原文連接：https://www.cnblogs.com/coderxz/p/13268417.html
作者：coderxz
基于文檔式的全文檢索引擎大家都不陌生，之前一篇文章：使用Redisearch實現(xiàn)的全文檢索功能服務，曾經(jīng)使用Rediseach來小試牛刀了一把，文中戲謔的稱Rediseach已經(jīng)替代了Elasticsearch，其實不然，Elasticsearch作為老牌的全文檢索引擎還并沒有退出歷史舞臺，依舊占據(jù)主流市場，桃花依舊笑春風，阿里也在其ecs服務中推出了云端Elasticsearch引擎，所以本次我們在Win10系統(tǒng)中依托Docker來感受一下Elasticsearch的魅力。
首先安裝Docker，具體流程請參照：win10系統(tǒng)下把玩折騰DockerToolBox以及更換國內(nèi)鏡像源(各種神坑)，這里不再贅述。
拉取Elasticsearch鏡像，這里我們使用7.0以上的版本，該版本從性能和效率上都得到了優(yōu)化。
docker pull elasticsearch:7.2.0隨后運行Elasticsearch鏡像
docker run --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.2.0容器別名我們就用縮寫es來替代，通過 9200 端口并使用 Elasticsearch 的原生 傳輸 協(xié)議和集群交互。集群中的節(jié)點通過端口 9300 彼此通信。如果這個端口沒有打開，節(jié)點將無法形成一個集群，運行模式先走單節(jié)點模式。
啟動容器成功后，可以訪問一下瀏覽器: http://localhost:9200
OK,沒有任何問題，Elasticsearch 采用 YAML 文件對系統(tǒng)進行配置，原理很簡單，就像Django的settings或者Flask的Config，只要通知Elasticsearch服務在運行過程中一些你想要的功能，而Elasticsearch會找到elasticsearch.yml，之后按你指定的參數(shù)運行服務。
此時，我們需要將容器內(nèi)部Elasticsearch的配置文件拷貝出來，這樣以后啟動容器就可以按照我們自己指定的配置來修改了。
docker cp 容器id:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml ./elasticsearch.yml老規(guī)矩，前面的是容器內(nèi)地址，后面的是宿主機地址，這里我就拷貝到當前目錄下，當然了，你也可以指定絕對路徑。
打開elasticsearch.yml，可以自己加一些配置，比如允許跨域訪問，這樣你這臺Elasticsearch就可以被別的服務器訪問了，這是微服務全文檢索系統(tǒng)架構(gòu)的第一步。
cluster.name: "docker-cluster"
network.host: 0.0.0.0
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"然后停止正在運行的Elasticsearch容器，并且刪除它。
docker stop 容器id
docker rm $(docker ps -a -q)再次啟動Elasticsearch容器，這一次不同的是，我們需要通過-v掛載命令把我們剛剛修改好的elasticsearch.yml掛載到容器內(nèi)部去，這樣容器就根據(jù)我們自己修改的配置文件來運行Elasticsearch服務。
docker run --name es -v /es/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.2.0這里需要注意一點，就是在Win10宿主機里需要單獨設置一下共享文件夾，這里我設置的共享文件夾叫做es，如果是Centos或者Mac os就直接寫真實物理路徑即可。
這里再簡單介紹一下Win10如何設置共享文件夾用來配合Docker的掛載，打開virtualBox設置，新建一個共享文件夾es
隨后，重啟Docker，輸入命令進入默認容器：docker-machine ssh default
在容器根目錄能夠看到剛剛設置的共享文件夾，就說明設置成功了。
另外還有一個需要注意的點，就是Elasticsearch存儲數(shù)據(jù)也可以通過-v命令掛載出來，如果不對數(shù)據(jù)進行掛載，當容器被停止或者刪除，數(shù)據(jù)也會不復存在，所以掛載后存儲在宿主機會比較好一點，命令是：
docker run --name es -v /es/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /es/data:/usr/share/elasticsearch/data -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.2.0再次啟動容器成功之后，我們就可以利用Python3來和全文檢索引擎Elasticsearch進行交互了，安裝依賴的庫。
pip3 install elasticsearch新建es_test.py測試腳本
建立Elasticsearch的檢索實例
from elasticsearch import Elasticsearch
es=Elasticsearch(hosts=[{"host":'Docker容器所在的ip', "port": 9200}])這里的host指容器ip，因為可以擴展集群，所以是一個list，需要注意一點，如果是Win10就是系統(tǒng)分配的那個ip,Centos或者Mac os直接寫127.0.0.1即可。
建立索引(Index)，這里我們創(chuàng)建一個名為 article 的索引
result=es.indices.create(index='article', ignore=400)
print(result)
{'acknowledged': True, 'shards_acknowledged': True, 'index': 'article'}
其中的 acknowledged 字段表示創(chuàng)建操作執(zhí)行成功。
刪除索引也是類似的，代碼如下：
result=es.indices.delete(index='article', ignore=[400, 404])
print(result)
{'acknowledged': True}插入數(shù)據(jù)，Elasticsearch 就像 MongoDB 一樣，在插入數(shù)據(jù)的時候可以直接插入結(jié)構(gòu)化字典數(shù)據(jù)，插入數(shù)據(jù)可以調(diào)用 index() 方法，這里索引和數(shù)據(jù)是強關聯(lián)的，所以插入時需要指定之前建立好的索引。
data={'title': '我在北京學習人工智能', 'url': 'http://123.com','content':"在北京學習"}
result=es.index(index='article',body=data)
print(result)
{'_index': 'article', '_type': '_doc', '_id': 'GyJgb3MBuQaE6wYOApTh', '_version': 1, 'result': 'created', '_shards': {'total': 2, 'successful': 1, 'failed': 0}, '_seq_no': 5, '_primary_term': 1}
可以看到index()方法會自動生成一個唯一id，當然我們也可以使用create()方法創(chuàng)建數(shù)據(jù)，不同的是create()需要手動指定一個id。
修改數(shù)據(jù)也非常簡單，我們同樣需要指定數(shù)據(jù)的 id 和內(nèi)容，調(diào)用 index() 方法即可，代碼如下：
data={'content':"在北京學習python"}
#修改
result=es.index(index='article',body=data, id='GyJgb3MBuQaE6wYOApTh')
{'_index': 'article', '_type': '_doc', '_id': 'GyJgb3MBuQaE6wYOApTh', '_version': 2, 'result': 'updated', '_shards': {'total': 2, 'successful': 1, 'failed': 0}, '_seq_no': 6, '_primary_term': 1}
刪除數(shù)據(jù)，可以調(diào)用 delete() 方法，指定需要刪除的數(shù)據(jù) id 即可
#刪除
result=es.delete(index='article',id='GyJgb3MBuQaE6wYOApTh')
print(result)
{'_index': 'article', '_type': '_doc', '_id': 'GyJgb3MBuQaE6wYOApTh', '_version': 3, 'result': 'deleted', '_shards': {'total': 2, 'successful': 1, 'failed': 0}, '_seq_no': 7, '_primary_term': 1}
查詢數(shù)據(jù)，這里可以簡單的查詢?nèi)繑?shù)據(jù)：
#查詢
result=es.search(index='article')
print(result)
{'took': 1079, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 5, 'relation': 'eq'}, 'max_score': 1.0, 'hits': [{'_index': 'article', '_type': 'blog', '_id': '1', '_score': 1.0, '_source': {'title': '我在北京學習人工智能', 'url': 'http://123.com', 'content': '在北京學習'}}, {'_index': 'article', '_type': 'blog', '_id': 'FyIdb3MBuQaE6wYO8JQR', '_score': 1.0, '_source': {'title': '你好', 'content': '你好123'}}, {'_index': 'article', '_type': 'blog', '_id': 'GCIeb3MBuQaE6wYOnpSv', '_score': 1.0, '_source': {'title': '你好', 'url': 'http://123.com', 'content': '你好123'}}, {'_index': 'article', '_type': 'blog', '_id': 'GSJfb3MBuQaE6wYOu5RD', '_score': 1.0, '_source': {'title': '你好', 'url': 'http://123.com', 'content': '你好123'}}, {'_index': 'article', '_type': 'blog', '_id': 'GiJfb3MBuQaE6wYO5pR4', '_score': 1.0, '_source': {'title': '你好', 'url': 'http://123.com', 'content': '你好123'}}]}}
還可以進行全文檢索，這才是體現(xiàn) Elasticsearch 搜索引擎特性的地方。
mapping={
'query': {
'match': {
'content': '學習 北京'
}
}
}
result=es.search(index='article',body=mapping)
print(result)
{'took': 4, 'timed_out': False, '_shards': {'total': 1, 'successful': 1, 'skipped': 0, 'failed': 0}, 'hits': {'total': {'value': 1, 'relation': 'eq'}, 'max_score': 4.075481, 'hits': [{'_index': 'article', '_type': 'blog', '_id': '1', '_score': 4.075481, '_source': {'title': '我在北京學習人工智能', 'url': 'http://123.com', 'content': '在北京學習'}}]}}
可以看出，檢索時會對對應的字段全文檢索，結(jié)果還會按照檢索關鍵詞的相關性進行排序，這就是一個基本的搜索引擎雛形。
除了這些最基本的操作，Elasticsearch還支持很多復雜的查詢，可以參照最新的7.2版本文檔：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.2/query-dsl.html
結(jié)語：體驗了之后，有人說，Elasticsearch這玩意還真不錯，能不能把Mysql或者Mongo全都扔了，就拿它當數(shù)據(jù)庫不就完事了嗎？答案當然是不可能的，因為Elasticsearch沒有事務，而且是查詢是近實時，寫入速度很慢，只是讀取數(shù)據(jù)快，成本也比數(shù)據(jù)庫高，幾乎就在靠吃內(nèi)存提高性能，它目前只是作為搜索引擎的存在，如果你的業(yè)務涉及全文檢索，那么它就是你的首選方案之一。