Elasticsearch（三）使用 Kibana 操作 ES

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 - 替换
• 删除 products 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/

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：

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：

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：

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：

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：

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

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

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

[](https://wanght.blog.csdn.net/article/details/109265248)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

[](https://wanght.blog.csdn.net/article/details/109265248)删除文档
==============================================================

           

DELETE /products/_doc/10037

清空

           

POST /products/_delete_by_query

{

“query”: {

“match_all”: {}

}

}

[](https://wanght.blog.csdn.net/article/details/109265248)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