3.kibana 实操

教程 ⋅ 阿布都的都 ⋅ 于 2023-01-06 20:21:00 ⋅ 922 阅读

1 集群操作

1.1 查看集群健康情况

GET /_cat/health?v

file

1.2 查看索引状态

GET /_cat/indices?v

file

集群健康值通过颜色分辨

file

2 索引操作

RESTful接口URL的格式：http://worker-1:9200///[]

其中index、type是必须提供的，id可选

使用index/type/id 定位到具体的数据

index：索引（可以理解为数据库）

type：类型（理解为数据表）

id：唯一主键，可选的，不提供es会自动生成。（相当于数据库表中记录的主键，是唯一的）

ES Restful API GET、POST、PUT、DELETE 含义：

1）GET：获取请求对象的当前状态。

2）POST：改变对象的当前状态。

3）PUT：创建一个对象。

4）DELETE：销毁对象

2.1 创建和删除索引

# 创建索引
PUT /hainiu1

file

# 删除索引
DELETE /hainiu1

file

2.2 创建索引并制定mapping映射

# 创建hainiu索引， 并设置mappings， 里面有 title、name、age、created 四个字段
PUT /hainiu
{
  "mappings": {
    "properties": { 
      "title":    { "type": "text"  }, 
      "name":     { "type": "text"  }, 
      "age":      { "type": "integer" },  
      "created":  {
        "type":   "date", 
        "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis"
      }
    }
  }
}

file

2.3 查看mapping

GET /hainiu/_mapping

file

2.4 插入数据

2.4.1 不指定id插入

# 不指定id
POST /hainiu/_doc
{
  "name":"ls",
  "title":"李四",
  "age":28,
  "created":"2021-06-04"
}

file

2.4.2 指定id插入

# 指定id插入
POST /hainiu/_doc/1
{
  "name":"ls",
  "title":"李四",
  "age":28,
  "created":"2021-06-04"
}

file

2.5 查询文档

# 获取索引中文档id=1的数据
GET /hainiu/_doc/1
# 获取索引中文档id=1中title字段数据
GET /hainiu/_doc/1?_source=title
# 获取索引中文档id=1中name、title字段数据
GET /hainiu/_doc/1?_source=name,title

file

2.6 修改文档内容

# 修改文档id=1的name和title
PUT /hainiu/_doc/1
{
  "name":"lls",
  "title":"李老四"
}

# 查看
GET /hainiu/_doc/1

file

2.7 删除文档内容

DELETE /hainiu/_doc/1

file

2.8 批量操作（bulk)

有哪些类型的操作可以执行呢？

（1）delete：删除一个文档；

（2）create：如果数据存在，使用create操作失败，会提示文档已经存在；

（3）index：如果数据存在，使用index则可以成功执行；

（4）update：更新

# 使用_bulk方式批量插入
# "index":{} --> 文档id自动生成
#  "index": { "_id": "2" }
POST /hainiu/_doc/_bulk
{"index":{}}
{"name":"xiaoy1","title":"肖云1","age":18,"created":"2021-06-05"}
{"index":{ "_id": "2" }}
{"name":"xiaoy2","title":"肖云2","age":25,"created":"2021-06-05"}
{"index":{ "_id": "3" }}
{"name":"xiaoy3","title":"肖云3","age":25,"created":"2021-06-05"}

file

# 查询hainiu库的所有文档
GET /hainiu/_doc/_search
{
  "query":{
    "match_all": {}
  }
}

bulk size 大小设置

bulk request会加载到内存里，如果太大的话，性能反而会下降，因此需要反复尝试一个最佳的bulk size。一般从1000~5000条数据开始，尝试逐渐增加。另外，如果看大小的话，最好是在5~15MB之间。

3 搜索篇

批量插入(指定id)

# 批量插入测试数据
# hainiu3索引库 user 表
POST /hainiu3/user/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"name":"laoli","realname":"老李","age":28,"birthday":"2012-11-17","salary":20000.0,"address":"北京市昌平区"}
{"index":{"_id":2}}
{"name":"laozhang","realname":"老张","age":20,"birthday":"2012-12-21","salary":2000.0,"address":"北京市朝阳区"}
{"index":{"_id":3}}
{"name":"laowang","realname":"老王","age":25,"birthday":"2015-06-16","salary":3300.0,"address":"北京市海淀区"}
{"index":{"_id":4}}
{"name":"laosun","realname":"老孙","age":20,"birthday":"2006-06-16","salary":15300.0,"address":"北京市海淀区中关村软件园"}
{"index":{"_id":5}}
{"name":"laozhao","realname":"老赵","age":35,"birthday":"2011-06-16","salary":1303.0,"address":"北京市海淀区西二旗"}

3.1 查询索引库所有数据

GET /hainiu3/user/_search
{
  "query":{
    "match_all": {}
  }
}

3.2 查询所有数据并排序

# 查询按照age降序排序
GET /hainiu3/user/_search
{
  "query":{
    "match_all": {}
  },
  "sort":{
    "age":"desc"
  }
}

查询结果：

file

file

file

3.3 分页查询

# 查询按照age降序排序，从第1个查询2个
GET /hainiu3/user/_search
{
  "query":{
    "match_all": {}
  },
  "sort":{
    "age":"desc"
  },
  "from":0,
  "size":2
}
# 通过调整from的参数来实现分页查询

查询结果：

file

3.4 匹配查询

# 根据分词（默认中文一个字一个词）情况用or组合
GET /hainiu3/user/_search
{
  "query":{
    "match": {
      "address": "西昌"
    }
  }
}

3.5 精确查询

# 添加一行文档
POST /hainiu3/_doc/6
{"name":"laoli2","realname":"老李2","age":29,"birthday":"2012-11-17","salary":20000.0,"address":"北京市昌平区"}

# 精确查询
# 不分词查询
GET /hainiu3/user/_search
{
  "query":{
    "term": {
      "name": {
        "value": "laoli"
      }
    }
  }
}

3.6 范围查询


# age 通过 mapping 查看 是 long类型， 可以用range
GET /hainiu3/user/_search
{
  "query":{
    "range": {
      "age": {"gte": 15,"lte": 24}
    }
  }
}

3.7 组合查询

# 类似的，Elasticsearch也有 and, or, not这样的组合条件的查询方式
# 格式如下：
#  {
#    "bool" : {
#    "must" :     [],
#    "should" :   [],
#    "must_not" : [],
#    }
#  }
#
# must: 条件必须满足，相当于 and
# should: 条件可以满足也可以不满足，相当于 or
# must_not: 条件不需要满足，相当于 not

# select * from hainiu3 where age=20 and salary>=5000
GET /hainiu3/user/_search
{
  "query":{
      "bool":{
        "must":[
            {"term":{"age":20}},
            {"range":{"salary":{"gte":5000}}}
        ]
      }
  }
}

# select * from hainiu3 where age=20 or salary>=20000
GET /hainiu3/user/_search
{
  "query":{
      "bool":{
        "should":[
            {"term":{"age":20}},
            {"range":{"salary":{"gte":20000}}}
        ]
      }
  }
}

4 es 集成ik分词器插件实现中文分词

es的底层是Lucene， Lucene 自带的分词器对英文的支持是非常好的。

　　一般分词经过的流程：

​ 1）切分关键词

​ 2）去除停用词

​ 3）把英文单词转为小写

但是老外写的分词器对中文分词一般都是单字分词，分词的效果不好。

4.1 安装ik分词器

下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.12.1

# 目前ik分词器最高版本为7.13.0，而我们的es版本是7.13.1，暂时不安装，也可以换个低版本的es。
# 官方目前最新的包是elasticsearch-analysis-ik-7.zip，但是最高只支持到7.13.0，下面是部署方式，等官方出了新的支持7.13.1的ik包吧，如果部署其他版本的es和ik，部署方式和下面的一致，只不过要换下ik分词器的包
mkdir /opt/elasticsearch-7.12.1/plugins/ik
cd /opt

# 如果没有安装 zip unzip
yum install -y zip unzip

# 上传ik安装包至ik目录、解压
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip -d /opt/elasticsearch-7.12.1/plugins/ik

chown -R es:es /opt/elasticsearch-7.12.1/plugins/ik/

# 重启es
ps -aux | grep elasticsearch |grep -v grep| awk '{print "kill " $2}'|sh
/opt/elasticsearch-7.12.1/bin/elasticsearch -d

4.2 ik分词器使用

4.2.1 ik分词器核心配置

file

其中：

​ main.dic：主词库

​ extra_main.dic：扩展词库

​ IKAnalyzer.cfg.xml：核心配置

​ preposition.dic：介词词库

​ quantifier.dic：量词词库

​ stopword.dic：停止词词库，屏蔽词

4.2.2 用下面的例子测试分词器是否安装成功

#IK分词器有两种分词模式：ik_max_word 和 ik_smart模式
#ik_max_word：最细粒度的分
#ik_smart：最粗粒度的分
GET /_analyze?pretty
{"text":"海牛大数据",
 "analyzer":"ik_max_word"
}

GET /_analyze?pretty
{"text":"海牛大数据",
 "analyzer":"ik_smart"
}

ik_max_word :

file

ik_smart：

file

分词例子：

# 创建索引
PUT /news
{
  "mappings": {
    "properties": { 
      "content": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}
# 添加数据
POST /news/_doc/1
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}

POST /news/_doc/2
{"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}

POST /news/_doc/3
{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}

POST /news/_doc/4
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}

# 高亮查询
# 查询content 中包含中国的结果，并对中国词汇高亮
POST /news/_doc/_search
{
    "query" : { "match" : { "content" : "中国" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<strong>", "<tag>"],
        "post_tags" : ["</strong>", "</tag>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}

file

4.2.3 如何扩展词库

扩展前添加记录和搜索：

# 添加记录， 里面有个新词： 蓝瘦
POST /news/_doc/5
{"content":"由于疫情原因，小区被封了，心里很蓝瘦"}

# 搜索，由于ik分词器词库没有该词，查询时不会按照一个词来查询
POST /news/_doc/_search
{
    "query" : { "match" : { "content" : "蓝瘦" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<strong>", "<tag>"],
        "post_tags" : ["</strong>", "</tag>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}

file

修改/opt/elasticsearch-7.12.1/plugins/ik/config/main.dic 增加 “蓝瘦” 词汇

分发main.dic 到es的节点上，重新启动es（本例只有一个节点，重启节点es即可）。

# 重启es
su - es
ps -aux | grep elasticsearch |grep -v grep| awk '{print "kill " $2}'|sh
/opt/elasticsearch-7.12.1/bin/elasticsearch -d

重启es后，查找之前文档发现找不到了，原因是现在找的是“蓝瘦”这个词，而之前的文档是一个字一个词。

file

需要重新添加新文档，才能按照“蓝瘦”这个词分词

# 添加记录， 里面有个新词： 蓝瘦
POST /news/_doc/6
{"content":"看到其他同学已经找到工作，心里很蓝瘦"}

# 搜索，由于ik分词器词库没有该词，查询时不会按照一个词来查询
POST /news/_doc/_search
{
    "query" : { "match" : { "content" : "蓝瘦" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<strong>", "<tag>"],
        "post_tags" : ["</strong>", "</tag>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}

file

如果想让添加新词前的分档也可以分词，需要进行索引重建。

5 es 索引重建

Elasticsearch的索引一旦创建是不可变更的，如果我们要修改索引的Setting，Mapping，这时就需要重建索引。

5.1 Reindex在其他索引上重建索引

Reindex API是在其他索引上重建索引， 即将一个索引的数据复制到另一个索引中。 Reindex APi 要求Mapping中的_source属性设置为enable(默认就是enable)， 且Reindex只会复制数据， 不会复制Mapping， Setting结构。

# 创建新索引 news2
PUT /news2
{
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "content" : {
          "type" : "text",
          "analyzer" : "ik_max_word"
        }
      }
    }
}

# 将 news的数据复制到news2中
#Reindex常用属性
#(1) version_type
#乐观版本控制机制, 值有四种, 分别是:
#   internal：默认. 将数据复制到另一个索引的过程中, 如果遇到相同的文档id, 直接覆盖.
#   external：将数据复制到另一个索引的过程中, 如果遇到相同的文档id, 只有版本号更大才会覆盖.
#   external_gt：同external.
#   external_gte：版本号大于等于才会覆盖.
#(2) op_type
#   index：默认, 如果遇到相同文档id的数据, 则覆盖.
#   create：遇到相同文档id的数据则报错.
#(3) conflicts
#   abort：重建索引过程中出现报错时终止重建索引.
#   proceed：重建索引过程中出现报错时跳过, 继续重建索引.
POST /_reindex
{
  "source": {
    "index": "news"
  },
  "dest": {
    "index": "news2",
    "version_type": "internal",
    "op_type": "index"
  },
  "conflicts": "proceed"
}

# 查询，发现把添加词库前的文档也查询出来了
POST /news2/_doc/_search
{
    "query" : { "match" : { "content" : "蓝瘦" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<strong>", "<tag>"],
        "post_tags" : ["</strong>", "</tag>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}

file

结论：

​ 此种方式虽然可以实现将添加词库前的文档用新词库分词，但客户端用的时候还要切换索引库。

5.2 使用_alias实现不停机重建索引

在实际场景中，当我们修改了某个索引的Mapping或Setting需要重建索引时，我们可以使用_alias来实现不停机重建索引，即在重建索引的过程中，旧索引仍然对外提供服务。

# 给 news索引 设置别名 news_v1
PUT /news/_alias/news_v1

# 通过别名操作索引，查询出索引news 的数据
POST /news_v1/_doc/_search
{
    "query" : { "match" : { "content" : "蓝瘦" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<strong>", "<tag>"],
        "post_tags" : ["</strong>", "</tag>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}

# 创建新索引 news3
PUT /news3
{
  "mappings": {
    "properties": { 
      "content": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

# 将news索引数据复制到 news3 索引中
POST /_reindex
{
  "source": {
    "index": "news"
  },
  "dest": {
    "index": "news3",
    "version_type": "internal",
    "op_type": "index"
  },
  "conflicts": "proceed"
}

# 重建索引之后再切换别名
POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "remove": {
        "index": "news",
        "alias": "news_v1"
      }
    },
    {
      "add": {
        "index": "news3",
        "alias": "news_v1"
      }
    }
  ]
}

# 通过别名操作索引，，查询出索引news_new3 的数据
POST /news_v1/_doc/_search
{
    "query" : { "match" : { "content" : "蓝瘦" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<strong>", "<tag>"],
        "post_tags" : ["</strong>", "</tag>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}

# 删除 news 索引库
DELETE /news

file

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