docker 安装 elasticsearch

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docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.8.0

kibana

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docker run -d --name kibana --link elasticsearch:elasticsearch -p 5601:5601 kibana:7.8.0

docker 安装 elasticsearch-head

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docker run -d --name elasticsearch-head -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5

Elasticsearch-head 数据浏览无显示解决办法

https://blog.csdn.net/weixin_42830314/article/details/108316045

进入 es-head 容器里面的 _site目录修改配置文件vendor.js

  1. 6886行
    contentType: "application/x-www-form-urlencoded
    改成
    contentType: "application/json;charset=UTF-8"

  2. 7573行
    var inspectData = s.contentType === "application/x-www-form-urlencoded" &&
    改成
    var inspectData = s.contentType === “application/json;charset=UTF-8” &&

Elasticsearch-head 跨域配置

vi config/elasticsearch.yml加入2个参数，并重启

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http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

ELK

from 狂神说

核心概念

  • 索引
  • 字段类型
  • 文档
db es
数据库 索引
表 types
行 文档
字段 fields

es 安装 ik 分词器

  • 安装

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./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.0/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip
  • 基本使用

restful api

kibana crud 官方文档

PUT /索引名/类型/文档id

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GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我是ik分词器的测试语句"
}
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# 分词器使用
GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我是ik分词器的测试语句"
}

# 创建索引
PUT /test1/tpye1/1
{
  "name": "test name",
  "age": 18
}

# 获取索引数据
GET /test1/tpye1/1

精确查询

tram查询直接通过倒排索引进行指定词条的查询，效率非常高

  • term, 世界查询精确的
  • match, 使用分词器查询（先分析文档，然后通过分析的文档进行查询！）

两个类型 text 和 keyword

高亮查询