Elasticsearch 快速入门指南

发布于：2025-05-16 ⋅ 阅读:(21) ⋅ 点赞:(0)

1. Elasticsearch 简介

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的开源分布式搜索和分析引擎，由 Elastic 公司开发。它具有以下特点：

  • 分布式：可以轻松扩展到数百台服务器，处理 PB 级数据
  • 实时性：数据一旦被索引，立即可被搜索
  • 全文检索：强大的全文搜索能力
  • RESTful API：提供简单易用的 JSON 风格 API
  • 多功能：不仅是搜索引擎，还是强大的分析引擎

2. 核心概念

在深入 Elasticsearch 之前，我们需要理解几个基本概念：

Elasticsearch 关系型数据库
索引 (Index) 数据库 (Database)
类型 (Type) 表 (Table)
文档 (Document) 行 (Row)
字段 (Field) 列 (Column)
映射 (Mapping) 表结构 (Schema)
分片 (Shard) 数据分区
副本 (Replica) 数据备份

3. 安装与设置

安装 Elasticsearch

# 下载 Elasticsearch（以 7.x 版本为例）
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.17.0-linux-x86_64.tar.gz

# 解压
tar -xzf elasticsearch-7.17.0-linux-x86_64.tar.gz

# 启动
cd elasticsearch-7.17.0/
./bin/elasticsearch

验证安装成功：

curl http://localhost:9200/

输出结果：

{
  "name" : "node-1",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "xyzABCdefGHI123456",
  "version" : {
    "number" : "7.17.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "tar",
    "build_hash" : "abcd1234",
    "build_date" : "2022-01-01T12:34:56.789Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.11.1",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

4. 基本操作 (CRUD)

Elasticsearch 提供了 RESTful API 进行各种操作，常用的 HTTP 方法如下：

  • GET：获取资源
  • POST：创建资源
  • PUT：创建或更新资源
  • DELETE：删除资源
  • HEAD：检查资源是否存在

4.1 创建索引

# 创建索引语法
PUT /索引名称
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 分片数,
    "number_of_replicas": 副本数
  }
}

例子：

PUT /blog
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

响应：

{
  "acknowledged": true,
  "shards_acknowledged": true,
  "index": "blog"
}

4.2 添加文档

# 添加文档语法 - 指定ID
PUT /索引名称/_doc/文档ID
{
  "字段1": "值1",
  "字段2": "值2",
  ...
}

# 添加文档语法 - 自动生成ID
POST /索引名称/_doc
{
  "字段1": "值1",
  "字段2": "值2",
  ...
}

例子：

PUT /blog/_doc/1
{
  "title": "Elasticsearch入门",
  "author": "张三",
  "content": "这是一篇关于Elasticsearch的入门文章",
  "tags": ["搜索引擎", "Elasticsearch"],
  "created_at": "2023-01-01T10:00:00"
}

响应：

{
  "_index": "blog",
  "_type": "_doc",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 2,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 0,
  "_primary_term": 1
}

4.3 查询文档

# 查询文档语法 - 按ID查询
GET /索引名称/_doc/文档ID

# 查询所有文档
GET /索引名称/_search

例子：

# 按ID查询
GET /blog/_doc/1

响应：

{
  "_index": "blog",
  "_type": "_doc",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "_seq_no": 0,
  "_primary_term": 1,
  "found": true,
  "_source": {
    "title": "Elasticsearch入门",
    "author": "张三",
    "content": "这是一篇关于Elasticsearch的入门文章",
    "tags": ["搜索引擎", "Elasticsearch"],
    "created_at": "2023-01-01T10:00:00"
  }
}

4.4 更新文档

# 更新文档语法
POST /索引名称/_update/文档ID
{
  "doc": {
    "字段1": "新值1",
    "字段2": "新值2"
  }
}

例子：

POST /blog/_update/1
{
  "doc": {
    "title": "Elasticsearch快速入门",
    "tags": ["搜索引擎", "Elasticsearch", "教程"]
  }
}

响应：

{
  "_index": "blog",
  "_type": "_doc",
  "_id": "1",
  "_version": 2,
  "result": "updated",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 2,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 1,
  "_primary_term": 1
}

4.5 删除文档

# 删除文档语法
DELETE /索引名称/_doc/文档ID

例子：

DELETE /blog/_doc/1

响应：

{
  "_index": "blog",
  "_type": "_doc",
  "_id": "1",
  "_version": 3,
  "result": "deleted",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 2,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 2,
  "_primary_term": 1
}

4.6 删除索引

# 删除索引语法
DELETE /索引名称

例子：

DELETE /blog

响应：

{
  "acknowledged": true
}

5. 搜索功能

Elasticsearch 的核心功能是搜索，它提供了丰富的查询功能。

5.1 基本查询

# 查询语法
GET /索引名称/_search
{
  "query": {
    "查询类型": {
      "参数": "值"
    }
  }
}

例子：

# 查询标题中包含"Elasticsearch"的文档
GET /blog/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "Elasticsearch"
    }
  }
}

响应：

{
  "took": 5,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 3,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 2,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 0.6931472,
    "hits": [
      {
        "_index": "blog",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1",
        "_score": 0.6931472,
        "_source": {
          "title": "Elasticsearch快速入门",
          "author": "张三",
          "content": "这是一篇关于Elasticsearch的入门文章",
          "tags": ["搜索引擎", "Elasticsearch", "教程"],
          "created_at": "2023-01-01T10:00:00"
        }
      },
      {
        "_index": "blog",
        "_type": "_doc",
        "_id": "2",
        "_score": 0.5753642,
        "_source": {
          "title": "深入理解Elasticsearch",
          "author": "李四",
          "content": "本文详细介绍Elasticsearch的内部原理",
          "tags": ["Elasticsearch", "原理"],
          "created_at": "2023-01-02T15:30:00"
        }
      }
    ]
  }
}

5.2 布尔查询

GET /索引名称/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "字段1": "值1" } }
      ],
      "should": [
        { "match": { "字段2": "值2" } }
      ],
      "must_not": [
        { "match": { "字段3": "值3" } }
      ],
      "filter": [
        { "term": { "字段4": "值4" } }
      ]
    }
  }
}

例子：

# 查询标题包含"Elasticsearch"且作者不是"王五"的文档
GET /blog/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "Elasticsearch" } }
      ],
      "must_not": [
        { "match": { "author": "王五" } }
      ]
    }
  }
}

5.3 查询结果排序

GET /索引名称/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    { "字段1": { "order": "desc" } },
    { "字段2": { "order": "asc" } }
  ]
}

例子：

# 按创建时间排序查询
GET /blog/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    { "created_at": { "order": "desc" } }
  ]
}

5.4 分页查询

GET /索引名称/_search
{
  "from": 起始位置,
  "size": 返回数量,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

例子：

# 分页查询，返回第2页的10条数据
GET /blog/_search
{
  "from": 10,
  "size": 10,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

5.5 聚合查询

GET /索引名称/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "聚合名称": {
      "聚合类型": {
        "field": "字段名"
      }
    }
  }
}

例子：

# 获取作者发文数量统计
GET /blog/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "authors": {
      "terms": {
        "field": "author.keyword",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

响应：

{
  "took": 10,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 3,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 10,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "authors": {
      "doc_count_error_upper_bound": 0,
      "sum_other_doc_count": 0,
      "buckets": [
        {
          "key": "张三",
          "doc_count": 3
        },
        {
          "key": "李四",
          "doc_count": 2
        },
        {
          "key": "王五",
          "doc_count": 1
        }
      ]
    }
  }
}

6. 实际应用场景

6.1 网站搜索

很多网站的搜索功能都是基于 Elasticsearch 实现的。用户可以通过关键词快速找到相关内容，同时支持高亮显示、搜索建议、拼写纠错等功能。

示例场景：电商网站商品搜索

# 创建商品索引
PUT /products
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" },
      "description": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" },
      "price": { "type": "float" },
      "category": { "type": "keyword" },
      "tags": { "type": "keyword" },
      "stock": { "type": "integer" },
      "created_at": { "type": "date" }
    }
  }
}

# 搜索名称或描述中包含"手机"的商品，按价格降序排列
GET /products/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "手机",
      "fields": ["name", "description"]
    }
  },
  "sort": [
    { "price": { "order": "desc" } }
  ]
}

6.2 日志分析

Elasticsearch 是 ELK 栈(Elasticsearch、Logstash、Kibana)的核心组件，广泛应用于日志收集和分析。

示例场景：Web服务器日志分析

# 查询特定时间范围内的错误日志
GET /logs/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "level": "ERROR" } }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "timestamp": {
              "gte": "2023-01-01T00:00:00",
              "lte": "2023-01-31T23:59:59"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    { "timestamp": { "order": "desc" } }
  ]
}

6.3 数据可视化

结合 Kibana，可以将 Elasticsearch 中的数据进行可视化展示，如仪表盘、折线图、饼图等。

示例场景：业务监控仪表盘

# 按小时统计API请求量
GET /api_logs/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "requests_per_hour": {
      "date_histogram": {
        "field": "timestamp",
        "calendar_interval": "hour"
      }
    }
  }
}

6.4 实时分析

Elasticsearch 支持实时数据分析，可以用于实时监控和报警系统。

示例场景：异常监控

# 监控最近5分钟内的异常请求
GET /system_logs/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "status": "error" } }
      ],
      "filter": [
        {
          "range": {
            "timestamp": {
              "gte": "now-5m",
              "lte": "now"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

7. 高级功能

7.1 映射（Mapping）

映射是定义文档及其字段如何存储和索引的过程。

# 创建带映射的索引
PUT /users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "username": { "type": "keyword" },
      "email": { "type": "keyword" },
      "bio": { "type": "text" },
      "age": { "type": "integer" },
      "join_date": { "type": "date" },
      "location": { "type": "geo_point" }
    }
  }
}

7.2 分析器（Analyzer）

分析器用于处理文本字段，包括分词、过滤等操作。

# 创建自定义分析器
PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase", "asciifolding"]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_custom_analyzer"
      }
    }
  }
}

7.3 集群管理

查看集群健康状态：

GET /_cluster/health

响应：

{
  "cluster_name": "elasticsearch",
  "status": "green",
  "timed_out": false,
  "number_of_nodes": 3,
  "number_of_data_nodes": 3,
  "active_primary_shards": 15,
  "active_shards": 30,
  "relocating_shards": 0,
  "initializing_shards": 0,
  "unassigned_shards": 0,
  "delayed_unassigned_shards": 0,
  "number_of_pending_tasks": 0,
  "number_of_in_flight_fetch": 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis": 0,
  "active_shards_percent_as_number": 100.0
}

8. 总结

Elasticsearch 是一个功能强大的搜索和分析引擎，具有以下优势：

  1. 强大的搜索能力：支持全文搜索、结构化搜索、复杂查询等
  2. 实时分析：数据一旦索引立即可被搜索和分析
  3. 分布式架构：易于水平扩展，支持高可用
  4. RESTful API：简单易用的接口
  5. 丰富的生态系统：与 Logstash、Kibana、Beats 等工具集成形成完整解决方案

本指南涵盖了 Elasticsearch 的基本概念和操作，包括索引管理、文档CRUD、各种查询方式以及实际应用场景。通过这些基础知识，你可以开始在项目中使用 Elasticsearch 来实现强大的搜索和分析功能。

随着对 Elasticsearch 的深入学习，你还可以探索更多高级功能，如聚合分析、地理位置搜索、机器学习等，以满足更复杂的业务需求。

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