【实战】手把手教你使用 Elasticsearch 实现海量级数据搜索（上

yum -y install java-1.8.0-openjdk
1.

java -version
1.

rpm -ivh elasticsearch-6.1.0.rpm
1.

rpm -ql elasticsearch
1.

mkdir -p /data/es-data
1.

chown -R elasticsearch:elasticsearch /data/es-data
1.

mkdir -p /log/es-log
1.

chown -R elasticsearch:elasticsearch /log/es-log
1.

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
1.

#设置节点名称
cluster.name: my-es

#设置data存放的路径为/data/es-data
path.data: /data/es-data

#设置logs日志的路径为/log/es-log
path.logs: /log/es-log

#设置内存不使用交换分区，配置了bootstrap.memory_lock为true时反而会引发9200不会被监听，原因不明
bootstrap.memory_lock: false

#设置允许所有ip可以连接该elasticsearch
network.host: 0.0.0.0

#开启监听的端口为9200
http.port: 9200

#增加新的参数，为了让elasticsearch-head插件可以访问es (5.x版本，如果没有可以自己手动加)
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.

systemctl start elasticsearch
1.

systemctl status elasticsearch
1.

systemctl enable elasticsearch
1.

curl -X GET http://localhost:9200
1.

#查询防火墙状态
firewall-cmd --state
1.
2.

#关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service
1.
2.

#禁止firewall开机启动
systemctl disable firewalld.service
1.
2.

{
    "properties":{
        "name":{
            "type":"text",
            "index":true
        },
        "sex":{
            "type":"keyword",
            "index":true
        },
        "mobile":{
            "type":"keyword",
            "index":false
        }
    }
}
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.

{
    "user_index": {
        "mappings": {
            "user_type": {
                "properties": {
                    "mobile": {
                        "type": "keyword",
                        "index": false
                    },
                    "name": {
                        "type": "text"
                    },
                    "sex": {
                        "type": "keyword"
                    }
                }
            }
        }
    }
}
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.

{
   "query" : {
       "match_all" : {

       }
   },
   "_source" : ["name","sex"]
}
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.

{
    "query" : {
       "match_all" : {

       }
   },
   "sort" : {
       "_id":{
           "order" : "asc"
       }
   }
}
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.

{
    "query" : {
       "match_all" : {

       }
   },
   "from" : 0,
   "size" : 2
}
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.

{
   "query" : {
       "match" : {
           "name" : "张里"
       }
   }
}
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

{
    "query":{
        "bool":{
            "must":[
                {
                    "match":{
                        "name":"张"
                    }
                },
                {
                    "match":{
                        "sex:"男"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.

{
    "query":{
        "bool":{
            "should":[
                {
                    "match":{
                        "name":"张"
                    }
                },
                {
                    "match":{
                        "sex:"男"
                    }
                }
            ]
        }
    }
}
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.

{
    "query":{
        "bool":{
            "filter":{
                "range":{
                    "age":{
                        "gt" : 25,
                        "lt" : 50
                    }
                }
            }
        }
    }
}
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.

{
    "aggs":{
        "age_group":{
            "terms":{
                "field":"age"
            }
        }
    },
    "size" : 0
}
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.

{
   "aggs" : { //聚合操作
       "age_avf" : { //名称，自定义
           "avg" : { //分组
               "field" : "age" //分组字段
           }
       }
   },
   "size" : 0
}
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.

{
   "aggs" : { //聚合操作
       "age_sum" : { //名称，自定义
           "sum" : { //分组
               "field" : "age" //分组字段
           }
       }
   },
   "size" : 0
}
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.