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ElasticSearch使用手册

ElasticSearch使用手册一、ElasticSearch简介1.1.什么是ElasticSearchElasticSearch（以下均检查ES）是Compass（基于Lucene开源项目）作者Shay Banon在2010年发布的高性能、实时、分布式的开源搜索引擎。

后来成立了ElasticSearch公司，负责ES相关产品的开发及商用服务支持，ES依旧采用免费开源模式，但部分插件采用商用授权模式，例如Marvel插件（负责ES的监控管理）、Shield插件（提供ES的授权控制）。

1.2.ElasticSearch的基础概念⏹Collection在SolrCloud集群中逻辑意义上的完整的索引。

它常常被划分为一个或多个Shard，它们使用相同的Config Set。

如果Shard数超过一个，它就是分布式索引，SolrCloud让你通过Collection名称引用它，而不需要关心分布式检索时需要使用的和Shard相关参数。

⏹Config SetSolr Core提供服务必须的一组配置文件。

每个config set有一个名字。

最小需要包括solrconfig.xml (SolrConfigXml)和schema.xml (SchemaXml)，除此之外，依据这两个文件的配置内容，可能还需要包含其它文件。

它存储在Zookeeper中。

Config sets可以重新上传或者使用upconfig命令更新，使用Solr的启动参数bootstrap_confdir指定可以初始化或更新它。

⏹CoreCore也就是Solr Core，一个Solr中包含一个或者多个Solr Core，每个Solr Core可以独立提供索引和查询功能，每个Solr Core对应一个索引或者Collection的Shard，Solr Core的提出是为了增加管理灵活性和共用资源。

在SolrCloud中有个不同点是它使用的配置是在Zookeeper中的，传统的Solr core的配置文件是在磁盘上的配置目录中。

elasticsearch入门一中文文档参考手册

elasticsearch⼊门⼀中⽂⽂档参考⼿册⼊门Elasticsearch是⼀个实时分布式搜索和分析引擎。

它让你以前所未有的速度处理⼤数据成为可能。

它⽤于全⽂搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使⽤：维基百科使⽤Elasticsearch提供全⽂搜索并⾼亮关键字，以及输⼊实时搜索(search-as-you-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。

英国卫报使⽤Elasticsearch结合⽤户⽇志和社交⽹络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的⽂章的回应。

StackOverflow结合全⽂搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。

Github使⽤Elasticsearch检索1300亿⾏的代码。

但是Elasticsearch不仅⽤于⼤型企业，它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决⽅案。

Elasticsearch可以在你的笔记本上运⾏，也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。

Elasticsearch所涉及到的每⼀项技术都不是创新或者⾰命性的，全⽂搜索，分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。

它的⾰命性在于将这些独⽴且有⽤的技术整合成⼀个⼀体化的、实时的应⽤。

它对新⽤户的门槛很低，当然它也会跟上你技能和需求增长的步伐。

如果你打算看这本书，说明你已经有数据了，但光有数据是不够的，除⾮你能对这些数据做些什么事情。

很不幸，现在⼤部分数据库在提取可⽤知识⽅⾯显得异常⽆能。

的确，它们能够通过时间戳或者精确匹配做过滤，但是它们能够进⾏全⽂搜索，处理同义词和根据相关性给⽂档打分吗？它们能根据同⼀份数据⽣成分析和聚合的结果吗？最重要的是，它们在没有⼤量⼯作进程（线程）的情况下能做到对数据的实时处理吗？这就是Elasticsearch存在的理由：Elasticsearch⿎励你浏览并利⽤你的数据，⽽不是让它烂在数据库⾥，因为在数据库⾥实在太难查询了。

elasticsearch php 使用文档

elasticsearch php使用文档Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，而在PHP中使用Elasticsearch通常会通过官方提供的Elasticsearch PHP客户端。

以下是使用Elasticsearch PHP客户端的一般步骤：步骤1：安装Elasticsearch PHP客户端使用Composer进行安装：```bashcomposer require elasticsearch/elasticsearch```步骤2：建立Elasticsearch客户端```phprequire'vendor/autoload.php';use Elasticsearch\ClientBuilder;//指定Elasticsearch节点$hosts=['localhost:9200',//修改为实际的Elasticsearch节点];//创建Elasticsearch客户端$client=ClientBuilder::create()->setHosts($hosts)->build();```步骤3：执行基本操作3.1创建索引：```php$params=['index'=>'my_index','body'=>['settings'=>['number_of_shards'=>1,'number_of_replicas'=>0,],],];$response=$client->indices()->create($params);```3.2添加文档：```php$params=['index'=>'my_index','type'=>'_doc','id'=>'1','body'=>['title'=>'Sample Document','content'=>'This is a sample document for Elasticsearch.', ],];$response=$client->index($params);```3.3搜索文档：```php$params=['index'=>'my_index','body'=>['query'=>['match'=>['content'=>'sample',],],],];$response=$client->search($params);```3.4删除索引：```php$params=['index'=>'my_index'];$response=$client->indices()->delete($params);```注意事项：-请根据实际情况修改Elasticsearch节点的主机和端口。

elasticsearch 使用手册

elasticsearch 使用手册Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，可用于处理大量数据并提供实时和可伸缩的搜索和分析功能。

本文将介绍Elasticsearch 的基本概念、安装配置、核心功能以及常用的API和查询语法。

一、安装配置1.下载安装ElasticsearchElasticsearch的官方网站上提供了各个平台的安装包，可以根据自己的操作系统下载对应的安装包进行安装。

2.配置Elasticsearch安装完成后，需要修改Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml。

其中一些重要的配置包括集群名称、节点名称、监听地址和端口号等。

同一个集群中的节点应该具有相同的集群名称。

二、核心功能1.数据存储和索引Elasticsearch使用分布式的倒排索引来存储和索引数据。

在Elasticsearch中，数据被组织成索引，而索引由多个分片组成。

每个分片可以在集群中的不同节点上进行复制，以提高可用性和性能。

2.文档和字段Elasticsearch使用JSON格式来存储数据。

每条数据被称为一个文档，每个文档可以包含多个字段。

字段可以是不同的数据类型，如字符串、数值、布尔值等。

3.搜索和查询Elasticsearch提供了丰富的查询功能，可以通过各种条件对文档进行搜索。

查询可以使用Query DSL或简单的字符串进行构建。

可以进行全文搜索、精确匹配、模糊搜索、范围搜索等。

4.聚合和分析Elasticsearch提供了聚合功能，可以对搜索结果进行统计和分析。

聚合包括词条聚合、范围聚合、日期聚合等，可以对文档的某个字段进行分组、计数、求和等操作。

三、常用API和查询语法1.索引操作API使用索引操作API可以创建、更新和删除索引。

主要的API包括创建索引、删除索引、更新索引设置、关闭索引和打开索引等。

2.文档操作API文档操作API主要用于对单个文档进行操作，主要包括索引文档、获取文档、更新文档和删除文档等。

es 操作手册

Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎。

以下是ES操作手册的简要概述：
一、安装与配置
1.下载并安装Elasticsearch，根据官方文档进行安装。

2.配置Elasticsearch，包括设置节点名称、集群名称、节点地址等。

3.启动Elasticsearch，确保所有节点正常运行。

二、数据索引与搜索
1.将数据导入到Elasticsearch中，可以使用RESTful API或Java API进行
索引操作。

2.使用简单的查询语法进行数据搜索，例如使用“GET /index/_search”请求
进行全文搜索。

3.通过过滤器、聚合等高级功能对搜索结果进行筛选和统计分析。

三、集群管理
1.通过RESTful API或Java API管理Elasticsearch集群，包括查看集群状
态、节点信息等。

2.扩容和缩容集群，根据需求增加或减少节点。

3.监控集群性能，使用内置的监控工具或第三方监控解决方案。

四、数据维护
1.定期备份数据，以防数据丢失。

2.优化索引性能，例如通过调整分片数量、合并索引等操作。

3.清理过期数据，保持集群的高效运行。

五、注意事项
1.在使用Elasticsearch时，确保遵循最佳实践和安全准则，保护数据安全。

2.及时更新软件版本，以获得最新的功能和安全补丁。

3.在操作过程中，如遇任何问题或困难，可以参考Elasticsearch的官方文档
或联系技术支持寻求帮助。

eleticsearch知识点

eleticsearch知识点1. Elasticsearch是什么？Elasticsearch是一个基于Lucene搜索引擎库构建的分布式全文搜索和分析引擎，可以快速地存储、搜索、和分析大量数据。

2. Elasticsearch的架构。

Elasticsearch采用分布式架构，其中数据和操作被分散到多台服务器上，每个节点都是平等的，可以执行任何任务。

客户端通过集群名称和节点IP地址连接到Elasticsearch集群。

3. Elasticsearch的数据存储结构。

Elasticsearch使用文档结构存储数据，每个文档都包含一个或多个字段，用于存储数据。

字段可以是字符串、数字、日期等类型，甚至可以是嵌套的对象和数组。

4. Elasticsearch的查询。

Elasticsearch提供了各种查询方式，包括_Bool、match、term、range、wildcard、regexp、prefix、fuzzy等等。

用户可以结合不同的查询类型组合使用。

5. Elasticsearch的分析器。

分析器用于将文本数据转换成词条，存储到反向索引中。

Elasticsearch提供了多种分析器，包括标准分析器、简单分析器、语言分析器等等，用户也可以根据自己的需求进行自定义。

6. Elasticsearch的聚合。

聚合是将多个查询结果合并在一起，计算出统计信息的操作。

常用的聚合包括平均值、最大值、最小值、计数、百分位数等等。

7. Elasticsearch的索引管理。

用户可以使用Elasticsearch提供的API对索引进行管理，包括创建、修改、删除、备份、恢复等操作。

此外，Elasticsearch还提供了许多索引管理工具，如Kibana。

8. Elasticsearch的性能优化。

Elasticsearch的性能有很多因素影响，比如分片数、副本数、索引类型、缓存策略、查询优化等等。

优化这些方面可以提高Elasticsearch的性能。

Elasticsearch使用详解

Elasticsearch使⽤详解1.1 elasticsearch是什么？简称ES，是⼀个开源的⾼扩展的分布式全⽂搜索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本⾝扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据，es使⽤Java 开发并使⽤lucene作为其核⼼来实现所有索引和搜索的功能，但是它的⽬的是通过简单的RestFul API来隐藏Lucene的复杂性，从⽽让全⽂检索变得简单1.2 solr和es⽐较当单纯的对已有数据进⾏搜索时，solr更快当实时建⽴索引时，solr会产⽣IO阻塞，查询性能较差，es具有明显的优势随着数据量的增加，solr会变得越来越慢，⽽es没有明显的变化1.3 es VS solr总结1. es基本开箱即⽤（解压即可），⽽solr安装稍微复杂⼀点点2. solr利⽤zookeeper进⾏分布式管理，⽽es⾃⾝带有分布式协调管理功能3. solr⽀持更多格式的数据，如JSON、XML、csv，⽽es仅⽀持json格式4. solr官⽅提供的功能多，⽽es本⾝更注重于核⼼功能，⾼级功能多有第三⽅插件提供，例如图形化界⾯需要kibana友好⽀撑5. solr查询快，但更新索引时慢（即插⼊删除慢），⽤于电商等查询多的应⽤6. es建⽴索引快，即实时查询快，多⽤于搜索第⼆章 ES安装2.1 解压即安装#把安装包直接上传到电脑，直接解压即可[es@ceshi opt]$ lltotal 16drwxr-xr-x 10 es es 4096 Aug 30 14:09 esdrwxr-xr-x 8 root root 4096 Apr 8 03:26 jdk1.8.0_291drwxr-xr-x 13 root root 4096 Aug 30 11:12 kibana-7.8.0-linux-x86_64drwxr-xr-x 2 root root 4096 Aug 30 11:12 src2.2 熟悉⽬录bin 启动⽂件config 配置⽂件elasticsearch.yml es默认配置⽂件log4j2.properties ⽇志配置⽂件jvm.options 虚拟机相关配置lib 相关jar包logs ⽇志modules 功能模块plugins 插件2.3 启动es#在后台启动[es@ceshi bin]$ ./elasticsearch -d#es启动默认使⽤普通⽤户，注意⽬录权限问题2.4 访问测试#es默认使⽤两个端⼝，9200为外部访问端⼝，9300是集群内部通信端⼝{"name" : "XIAOYAO","cluster_name" : "elasticsearch","cluster_uuid" : "-J88UDSLSVqC1hxClaRG1w","version" : {"number" : "7.8.0","build_flavor" : "default","build_type" : "zip","build_hash" : "757314695644ea9a1dc2fecd26d1a43856725e65","build_date" : "2020-06-14T19:35:50.234439Z","build_snapshot" : false,"lucene_version" : "8.5.1","minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0","minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"},"tagline" : "You Know, for Search"}2.5 安装es-head#上传安装包到服务器，解压[root@ceshi src]# lselasticsearch-7.8.0-linux-x86_64.tar.gz elasticsearch-head-master.zip kibana-7.8.0-linux-x86_64.tar.gzelasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip jdk-8u291-linux-x64.tar.gz[root@ceshi src]# unzip elasticsearch-head-master.zip -d /opt/#进⼊到安装⽬录，执⾏命令，需要提前安装npm命令[root@ceshi elasticsearch-head]# npm install#运⾏es-head，在后台运⾏[root@ceshi elasticsearch-head]# nohup npm run start &#访问端⼝91002.6 解决跨域问题#此时通过es-head直接连接es，会⽆法连接，需要解决下跨域问题；编辑es配置⽂件，在后⾯添加参数http.cors.enabled: truehttp.cors.allow-origin: "*"2.7 访问测试#重启es，重新访问9100端⼝2.8 安装kibanatotal 20drwxr-xr-x 8 root root 4096 Aug 30 14:40 elasticsearch-headdrwxr-xr-x 10 es es 4096 Aug 30 14:09 esdrwxr-xr-x 8 root root 4096 Apr 8 03:26 jdk1.8.0_291drwxr-xr-x 13 root root 4096 Aug 30 14:44 kibanadrwxr-xr-x 2 root root 4096 Aug 30 11:12 src#修改配置⽂件[root@ceshi config]# vi kibana.ymlserver.host: "172.19.70.210"elasticsearch.hosts: ["http://172.19.70.210:9200"]i18n.locale: "zh-CN"#启动服务，使⽤普通帐户启动[es@ceshi es]$ cd ../kibana/bin/[es@ceshi bin]$ ./kibana第三章初步查询3.1 _cat查看所有节点GET /_cat/nodes查看es健康状况GET /_cat/health查看主节点GET /_cat/master查看所有索引GET /_cat/indices3.2 索引⼀个⽂档#保存⼀个数据，保存在哪个索引的哪个类型下，指定⽤哪⼀个唯⼀标识#在xiaoyao索引下的test类型的保存1号数据为：PUT xiaoyao/test/1{"name":"xiaoyao"}#输出信息：{"_index" : "xiaoyao", #在哪个索引"_type" : "test", #在哪个类型"_id" : "1", #⽂档id"_version" : 2, #版本号"result" : "updated", #状态"_shards" : { #集群分⽚信息"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 1,"_primary_term" : 1}#PUT和POST都可以，PUT可以新增，可以修改，PUT必须指定id，由于指定id的原因，所以我们⼀般做修改操作，不指定id会报错；#POST新增，如果不指定id，会⾃动⽣成id，指定id会修改这个数据，并新增版本号3.3 查询⽂档GET xiaoyao/test/1{"_index" : "xiaoyao", #在哪个索引"_type" : "test", #在哪个类型"_id" : "1", #⽂档id"_version" : 2, #版本号"_seq_no" : 1, #并发控制⼿段，每次更新都会加1，⽤来做乐观锁"_primary_term" : 1, #同上，主分⽚重新分配。

Elasticsearch：原理、进阶与工程实践

01
02
03
硬件与配置优化
索引优化技巧
缓存与加载策略
深入探讨服务器硬件选择、网络架构设计以及系统参数调整，以实现Elasticsearch的高效运行和最佳性能。
介绍如何合理规划索引结构、选择合适的分词器和设置索引属性，从而提升数据存储和检索的效率。
研究缓存机制的运用以及数据加载的优化策略，减少响应时间，增强Elasticsearch在高并发场景下的表现。
03
医疗健康领域
金融科技应用
智能物联网场景
借助Elasticsearch技术，能高效整合医疗数据，实现患者信息的快速检索与精准分析，为疾病诊断、治疗方案制定等提供有力支持，促进医疗服务的优化与提升。
利用Elasticsearch对海量金融数据进行实时处理和深度挖掘，助力风险评估、市场趋势预测以及欺诈检测，为金融机构的决策提供可靠依据。
数据加密与保护
01
02
03
传输加密方法
介绍多种保障数据在传输过程中安全的加密技术，如SSL/TLS协议等，确保数据不被窃取或篡改，有效防止信息泄露风险。
数据存储加密
探讨对存储在Elasticsearch中的数据进行加密的策略和方法，包括字段级加密和全
盘加密，保障数据的机密性和完整性。
隐私数据处理
通过Elasticsearch存储和分析物联网设备产生的海量数据，实现设备状态监控、故障预警以及智能化的资源调度，推动物联网应用的智能化发展。
感谢与结语
谢谢大家
manboo
04
安全与权限管理
用户认证与授权
01
基本认证方式
介绍常见的基本认证方法，如用户名和密码认证，探讨其原理、优缺点以及适用场景。

ElasticSearch简单使用手册

Elasticsearch简单使用手册1.Win7系统下安装ES1.1ES的安装从官网上下载最新版本的ES，本次使用的是elasticsearch-5.5.0版本网址是解压缩，执行elasticsearch-5.5.0\bin下面的elasticsearch.bat即可在浏览器中输入,出现如下界面表示运行成功1.2安装elasticsearch-head插件（非必须）这个安装比较复杂，首先确保本地计算机安装有git和nodejs,npmStep1：将elasticsearch-head 从github上面clone下来。

具体操作如下，git clone git:///mobz/elasticsearch-head.gitStep2：修改elasticsearch-head/Grunt文件，增加hostname属性，设置为本地路径（127.0.0.1）或者*（代表任意）Step3: 修改elasticsearch-head /_site/app.js文件修改head的连接地址:this.base_uri = this.config.base_uri || this.prefs.get("app-base_uri") || "";把localhost修改成你es的服务器地址，如：this.base_uri = this.config.base_uri || this.prefs.get("app-base_uri") || "";Step4：文件目录elasticsearch-5.5.0 /config/elasticsearch.yml, 修改Elasticsearch的参数，注意，设置参数的时候:后面要有空格！# 增加新的参数，这样head插件可以访问eshttp.cors.enabled: truehttp.cors.allow-origin: "*"Step5：安装grunt，命令如下npm install -g grunt-cliStep6：在elasticsearch-head目录下执行npm install 下载elasticsearch-head运行的依赖包Step7：运行grunt server启动服务Step8：访问，出现如下界面表示安装成功2.Linux系统下集群部署ES2.1机器配置三台Linux虚拟机，安装系统CentOS6.5对应静态IP分别为192.168.244.128, 192.168.244.129，192.168.244.130开放9200和9300端口，步骤如下：#/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 9200 -j ACCEPT#/sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 9300 -j ACCEPT然后保存：#/etc/rc.d/init.d/iptables save查看打开的端口：# /etc/init.d/iptables status2.2安装步骤Step1：从官网上下载ElasticSearch的tar包，本次使用版本5.5.1。

Elasticsearch介绍与应用PPT课件

• 集群状态curl -XGET 'localhost:8200/_cluster/health?pretty' • 计算集群中文档的数量 curl -XGET 'localhost:8200/_count?pretty'
7
插入一条数据
8
简单的GET
curl -XGET 'localhost:8200/megacorp/employee/1?pretty'
2
应用：feed库文章标题检索
(title LIKE '%wd%' AND vertical_type IN (0,1) AND img_num>0 ) OR (title LIKE '%wd%' AND vertical_type IN (14))
3
Elasticsearch介绍
• 分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎 • Apache Lucene™ 基础之上 • 简单一致的RESTful API • 开源，免费下载，使用，修改
9
简单的搜索
• curl -XGET 'localhost:8200/megacorp/employee/_search?pretty’ • curl -XGET
'localhost:8200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith &pretty’ •
14
查询条件组合
• must：文档必须匹配这些条件才能被包含进来。 • must_not：文档必须不匹配这些条件才能被包含进来。 • should：如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，

elasticsearch python 文档

以下是Elasticsearch Python 文档的一些常用和核心的内容：1. Elasticsearch Python 客户端- Elasticsearch Python 客户端是用于与Elasticsearch 服务器交互的Python 库。

它提供了一组API 接口，可以通过这些API 接口与Elasticsearch 服务器进行通信，执行各种操作，例如创建索引、查询文档、更新文档、删除文档等。

2. Elasticsearch 索引- Elasticsearch 索引是一个可以存储相关数据的数据结构，可以类比关系型数据库中的表。

索引是Elasticsearch 中的核心概念之一，每个索引都由一个或多个类型组成，每个类型又由一个或多个文档组成。

3. Elasticsearch 查询- Elasticsearch 查询是用于在Elasticsearch 中搜索和获取相关数据的一种操作。

Elasticsearch Python 客户端提供了一组API 接口，可以用于执行各种查询操作，例如term query、match query、bool query 等。

4. Elasticsearch 聚合- Elasticsearch 聚合是用于对数据进行统计、计算和分析的一种操作。

通过聚合操作，可以对数据进行分组、求和、平均值计算等计算，以及执行其他更复杂的分析操作。

5. Elasticsearch Python 插件- Elasticsearch Python 客户端还提供了一些插件，可以扩展其功能和性能，例如bulk API 插件、sniffing 插件等。

6. Elasticsearch Python 代码示例- Elasticsearch Python 客户端官方文档中提供了一些代码示例，可以帮助用户快速入门和使用Elasticsearch Python 客户端，例如创建索引、查询文档、更新文档等操作的示例代码。

elasticsearch详细介绍ppt课件

分片( primary_shards)
复制分片 ( primary_shards)
复制分片 ( primary_shards)
索引文件 (sgment)
.
第一章概念解释 – 1.6
实时分析
Es可以根据业务要求，发挥分布式的优点，尽最大性能实时分析、解析出业务需要的数据文档。
分析存储
分布集群
群的索引和搜索功能。
索引：一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。
基于Apache Lucene 开源搜索引擎，Lucene是目前公认的性能最好，最先进的，功能最全的搜索引擎。
Elasticsearch使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，通过简单RESTfulAPI来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。超出你的想像，从10亿的数据查出一条只需要1-2秒内。
根据业务需求及当前的搜索量，Elastic可以横向扩展，支持最大PB级的分布数据，可以提高索引的搜索速度。
分布
搜索
实时存储
Elastic 某个主结点保存数据时候，只有当复制分片保存成功，才能认为是实时保存成功。并可以并发支持批量数据保存。文档以分片的形式，保存在不同的机器上。
快速搜索
Elastic并发从N台机器中的复制节点或主节点取出数据，通过查询负载机来进行组合数据，最终响应请求。10亿的数据，可以最快1-2秒内搜索出结果

elasticsearch完整基础教程

[2014-03-13 13:42:17,223][INFO ][plugins ] [New Goblin] loaded [], sites []
[2014-03-13 13:42:19,831][INFO ][node ] [New Goblin] initialized
[2014-03-13 13:42:17,218][INFO ][node ] [New Goblin] version[1.1.1], pid[2085], build[5c03844/2014-02-25T15:52:53Z]
[2014-03-13 13:42:17,219][INFO ][node ] [New Goblin] initializing ...
[2014-03-13 13:42:23,030][INFO ][cluster.service] [New Goblin] new_master [New Goblin][rWMtGj3dQouz2r6ZFL9v4g][mwubuntu1][inet[/192.168.8.112:9300]], reason: zen-disco-join (elected_as_master)
文档（document）
一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以 JSON（Javascript Object Notation）格式来表示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。
复制之所以重要，有两个主要原因：
- 在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。

java elasticsearchresttemplate 文档

java elasticsearchresttemplate 文档什么是Java ElasticsearchRestTemplate？Java ElasticsearchRestTemplate是一个用于与Elasticsearch进行交互的Java库。

它提供了一种简单且直观的方式来执行各种针对Elasticsearch 集群的操作，例如索引、搜索、更新、删除等。

它是Spring Framework 的一部分，因此可以通过Spring Boot项目进行使用。

Java ElasticsearchRestTemplate提供了一组易于使用的方法来执行基本的CRUD操作。

它使用了强类型的API，允许开发人员在编译时进行类型检查，并提供了可读性强的代码和错误消息。

此外，它还提供了对Elasticsearch的分页、排序和过滤等高级功能的支持。

如何使用Java ElasticsearchRestTemplate？1. 添加依赖：首先，在项目的构建文件中添加ElasticsearchRestTemplate 的依赖项。

在使用Maven的情况下，可以在pom.xml文件中添加以下依赖项：<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId> </dependency>2. 配置连接：接下来，需要在应用程序的配置文件中配置Elasticsearch 连接。

可以在application.properties或application.yml文件中添加以下属性：spring.elasticsearch.rest.uris=这里的`3. 创建实体类：然后，创建与Elasticsearch文档对应的实体类。

Elasticsearch文档DoucmentAPI（7.5.0）

Elasticsearch⽂档DoucmentAPI（7.5.0）1. 创建⽂档 A. 插件： POST /索引名/_doc 或 PUT /索引名/_doc/⾃定义ID，注意索引不存在时会⾃动创建，_doc是路径部分固定值； B. 代码：package com.ruhuanxingyun.doc;import ng3.time.DateFormatUtils;import org.apache.http.HttpHost;import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;import org.elasticsearch.client.RequestOptions;import org.elasticsearch.client.RestClient;import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;import mon.xcontent.XContentBuilder;import mon.xcontent.XContentFactory;import org.elasticsearch.rest.RestStatus;import java.io.IOException;import java.util.Date;/*** @description: 创建⽂档* @author: ruphie* @date: Create in 2019/8/29 20:16* @company: ruhuanxingyun*/public class createDoc {public static void main(String[] args) {IndexRequest request = new IndexRequest("nginx_20190832");// ⽂档ID不设置会⾃动创建//request.id("ESgd4GwBL_dFtmUfcPwC");RestHighLevelClient client = null;try {XContentBuilder xContentBuilder = XContentFactory.jsonBuilder();xContentBuilder.startObject().timeField("@timestamp", DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")).field("mac", "00-11-22-33-44-55").field("sn", "1234567890").field("productType", "SUV3").field("status", 200).timeField("updateTime", DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")).endObject();request.source(xContentBuilder);// 设置操作类型type就必须设置id，否则报错org.elasticsearch.action.ActionRequestValidationException: Validation Failed: 1: an id must be provided if version type or value are set; //request.opType(DocWriteRequest.OpType.CREATE); // 项⽬中会采⽤注⼊属性获取client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);if (response.status() == RestStatus.CREATED) {System.out.println(String.format("创建⽂档ID为%s成功!", request.id()));} else {System.out.println(String.format("创建⽂档ID为%s失败!", request.id()));}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {try {// 关闭资源if (client != null) {client.close();}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}}2. 获取⽂档 A. 插件： GET /索引名/_doc/⽂档ID B. Java：package com.ruhuanxingyun.doc;import org.apache.http.HttpHost;import org.elasticsearch.action.get.GetRequest;import org.elasticsearch.action.get.GetResponse;import org.elasticsearch.client.RequestOptions;import org.elasticsearch.client.RestClient;import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;import java.io.IOException;import java.util.Map;/*** @description: 获取⽂档* @author: rup* @date: Create in 2019/8/30 17:37* @company: ruhuanxingyun*/public class getDoc {public static void main(String[] args) {GetRequest request = new GetRequest("nginx_20190832", "ESgd4GwBL_dFtmUfcPwA"); RestHighLevelClient client = null;try {client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));GetResponse response = client.get(request, RequestOptions.DEFAULT);if (response.isExists()) {Map<String, Object> map = response.getSource();map.forEach((key, value) -> {System.out.println(String.format("字段名为%s，字段值为%s", key, value));});}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} finally {try {// 关闭资源if (client != null) {client.close();}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}}3. 更新⽂档 A. 插件： PUT /索引名/_doc/⽂档id 或 POST /索引名/_update/⽂档id B. 更新⽂档⼀部分字段 POST index/_update/_id{"doc": {"user": {"ip": "127.0.0.1"}}} C. Java：package com.ruhuanxingyun.doc;import ng3.time.DateFormatUtils;import org.apache.http.HttpHost;import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse;import org.elasticsearch.client.RequestOptions;import org.elasticsearch.client.RestClient;import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;import mon.xcontent.XContentBuilder;import mon.xcontent.XContentFactory;import org.elasticsearch.rest.RestStatus;import java.io.IOException;import java.util.Date;/*** @description: 更新索引⽂档* @author: rup* @date: Create in 2019/8/30 12:50* @company: ruhuanxingyun*/public class updateDoc {public static void main(String[] args) {UpdateRequest request = new UpdateRequest("nginx_20190832", "ESgd4GwBL_dFtmUfcPwA");RestHighLevelClient client = null;try {XContentBuilder xContentBuilder = XContentFactory.jsonBuilder();xContentBuilder.startObject().timeField("@timestamp", DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")).field("mac", "00-11-22-33-44-77").field("sn", "1234567890123").timeField("updateTime", DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")).endObject();request.doc(xContentBuilder);client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));UpdateResponse response = client.update(request, RequestOptions.DEFAULT);if (response.status() == RestStatus.OK) {System.out.println(String.format("更新索引名为%s的⽂档id为%s成功!", response.getIndex(), response.getId())); } else {System.out.println(String.format("更新索引名为%s的⽂档id为%s失败!", response.getIndex(), response.getId())); }} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} finally {try {// 关闭资源if (client != null) {client.close();}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}}4. 删除⽂档 A. 插件： DELETE /索引名/_doc/⽂档id B. Java：package com.ruhuanxingyun.indexDoc;import org.apache.http.HttpHost;import org.elasticsearch.action.DocWriteResponse;import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;import org.elasticsearch.client.RequestOptions;import org.elasticsearch.client.RestClient;import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;import java.io.IOException;/*** @description: 删除索引⽂档* @author: rup* @date: Create in 2019/8/30 12:36* @company: ruhuanxingyun*/public class NginxIndexDelete {public static void main(String[] args) {DeleteRequest request = new DeleteRequest("nginx_20190832", "Eyiy4GwBL_dFtmUfW_yE");RestHighLevelClient client = null;try {client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));DeleteResponse response = client.delete(request, RequestOptions.DEFAULT);if (response.getResult() == DocWriteResponse.Result.DELETED) {System.out.println(String.format("删除索引名为%s的⽂档id为%s成功!", response.getIndex(), response.getId())); } else {System.out.println(String.format("删除索引名为%s的⽂档id为%s失败!", response.getIndex(), response.getId())); }} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} finally {try {// 关闭资源if (client != null) {client.close();}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}}5. 批量新增/修改/删除⽂档 A. 插件： B. 代码：。

Python操作elasticsearch

Python操作elasticsearch⼀、elasticsearch for Python之连接篇前⾔现在，我们来学习Python如何操作elasticsearch。

依赖下载⾸先，我们必须拥有Python的环境，如何搭建Python环境，请。

要⽤Python来操作elasticsearch，⾸先安装Python的elasticsearch包：pip install elasticsearchpip install elasticsearch==6.3.1# ⾖瓣源pip install -i https:///simple/ elasticsearchPython连接elasticsearchPython连接elasticsearch有以下⼏种连接⽅式：from elasticsearch import Elasticsearch# es = Elasticsearch() # 默认连接本地elasticsearch# es = Elasticsearch(['127.0.0.1:9200']) # 连接本地9200端⼝es = Elasticsearch(["192.168.1.10", "192.168.1.11", "192.168.1.12"], # 连接集群，以列表的形式存放各节点的IP地址sniff_on_start=True, # 连接前测试sniff_on_connection_fail=True, # 节点⽆响应时刷新节点sniff_timeout=60 # 设置超时时间)配置忽略响应状态码es = Elasticsearch(['127.0.0.1:9200'],ignore=400) # 忽略返回的400状态码es = Elasticsearch(['127.0.0.1:9200'],ignore=[400, 405, 502]) # 以列表的形式忽略多个状态码⼀个简单的⽰例from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch() # 默认连接本地elasticsearchprint(es.index(index='py2', doc_type='doc', id=1, body={'name': "张开", "age": 18}))print(es.get(index='py2', doc_type='doc', id=1))第1个print为创建py2索引，并插⼊⼀条数据，第2个print查询指定⽂档。

ElasticSearch入门第六篇：复合数据类型——数组，对象和嵌套

ElasticSearch⼊门第六篇：复合数据类型——数组，对象和嵌套这是ElasticSearch 2.4 版本系列的第六篇：在ElasticSearch中，使⽤JSON结构来存储数据，⼀个Key/Value对是JSON的⼀个字段，⽽Value可以是基础数据类型，也可以是数组，⽂档（也叫对象），或⽂档数组，因此，每个JSON⽂档都内在地具有层次结构。

复合数据类型是指数组类型，对象类型和嵌套类型，各个类型的特点分别是：数组字段是指⼀个字段有多个值，每个值都是该数组字段的⼀个元素；元素的类型可以是基础类型，也可以是⽂档类型；对象类型是指字段的值是⼀个JSON⽂档；嵌套字段是指对象类型的⼀个特殊版本，ElasticSearch引擎在内部把嵌套字段索引成单个⽂档。

如果在嵌套字段中定义对象数组，那么对象数组中的每个元素（⽂档）都被索引成单个⽂档，每个⽂档都能被独⽴地查询。

⼀，对象类型JSON⽂档是有层次结构的，⼀个⽂档可能包含其他⽂档，如果⼀个⽂档包含其他⽂档，那么该⽂档值是对象类型，其数据类型是对象，ElasticSearch默认把⽂档的属性type设置为object，即"type":"object"。

例如，在创建索引映时，定义name字段为对象类型，不需要显式定义type属性值，其默认值是object："manager":{"properties":{"age":{ "type":"integer"},"name":{"properties":{"first":{"type":"string"},"last":{ "type":"string"}}}}}默认情况下，上述⽂档类型被索引为以点号命名的数据结构，把层次结构展开之后，数据结构是由扁平的key/value对构成：{"manager.age": 30,".first": "John","st": "Smith"}⼆，开箱即⽤的数组类型在ElasticSearch中，没有专门的数组（Array）数据类型，但是，在默认情况下，任意⼀个字段都可以包含0或多个值，这意味着每个字段默认都是数组类型，只不过，数组类型的各个元素值的数据类型必须相同。

es 库文档概念

es 库文档概念ES 库文档概念简述1. 什么是ES库？•ES库，全称为Elasticsearch库，是一款开源的分布式搜索引擎。

•它基于Lucene库开发，提供了分布式搜索、实时数据分析以及复杂的全文检索功能。

2. ES库的核心概念ES库包含了一些核心概念，这些概念是了解和使用ES库的基础。

文档（Document）•文档是ES库中最小的单位，类似于关系型数据库中的记录。

•每个文档都有一个唯一的标识，称为文档ID。

•文档通常使用JSON格式来表示，并且可以包含各种不同的字段。

索引（Index）•索引是一组具有相似特征的文档集合。

•索引在ES库中用于组织和存储文档，并提供对其的快速搜索能力。

•每个索引都有一个唯一的名称，用于在查询和操作中标识它。

类型（Type）•类型是索引中的逻辑分类，用于进一步区分和组织文档。

•一个索引可以包含多个类型，每个类型都有自己的映射和属性。

•但是，从ES 版本开始，类型的概念已被弃用，取而代之的是单个索引中的文档通过特定字段进行分类。

映射（Mapping）•映射定义了索引中的字段及其类型。

•在创建索引时，可以指定每个字段的映射关系。

•映射还包括其他属性，如是否可搜索、是否分词等。

倒排索引（Inverted Index）•倒排索引是ES库用于快速搜索的关键技术。

•倒排索引通过将文档中的每个词与出现该词的文档关联，创建一个以词为基础的索引。

•ES库通过倒排索引来加速全文搜索。

查询（Query）•查询是使用ES库检索文档的方式。

•ES库提供了多种类型的查询，如全文查询、精确值匹配、范围查询等。

•查询可以使用结构化的查询语言，也可以使用REST API进行操作。

3. 相关内容ES库的文档概念及相关内容包括： - 文档的创建、更新和删除操作； - 索引的创建和删除操作； - 映射的定义和管理； - 查询的构建和执行； - 分片和副本的设置。

以上是对ES库文档概念相关内容的简要概述，ES库是一个功能强大的搜索引擎，通过了解这些核心概念，可以更好地使用和管理ES 库。