标签：logs ini 简单 允许 field 位置 客户 最新版 custom
# 最新版本7,8.0
docker pull elasticsearch:7.8.0
# 基本启动命令
# -e "discovery.type=single-node" \ 单节点集群
# -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" \ 制定运行参数，不然如果机器内存太小，启动后会非常卡顿
# --name 起个别名
docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name es7.8 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -d elasticsearch:7.8.0
# 查看集群健康状态
GET /_cat/health?v
# 查看节点健康状态
GET /_cat/nodes?v
# 查看索引信息
GET /_cat/indices?v
# 进入容器中
docker exec -it es7.8 /bin/bash
# 查看文件夹及权限
[root@87e29ba6ef1e elasticsearch]# ll
total 588
-rw-r--r-- 1 elasticsearch root 13675 Jun 14 19:34 LICENSE.txt
-rw-r--r-- 1 elasticsearch root 544318 Jun 14 19:37 NOTICE.txt
-rw-r--r-- 1 elasticsearch root 8165 Jun 14 19:34 README.asciidoc
drwxr-xr-x 2 elasticsearch root 4096 Jun 14 19:39 bin
drwxrwxr-x 1 elasticsearch root 4096 Jul 9 04:31 config #775权限
drwxrwxr-x 3 root root 4096 Jul 9 04:29 data #775权限
drwxr-xr-x 1 elasticsearch root 4096 Jun 14 19:38 jdk
drwxr-xr-x 3 elasticsearch root 4096 Jun 14 19:38 lib
drwxrwxr-x 1 elasticsearch root 4096 Jul 9 04:31 logs #775权限
drwxr-xr-x 47 elasticsearch root 4096 Jun 14 19:39 modules
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Jul 9 04:17 plugins #775权限
docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name es7.8 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -v /dockerfile/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -v /dockerfile/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /dockerfile/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs -d elasticsearch:7.8.0
# 做映射之前赋予文件夹相应权限，默认创建的文件夹权限就是755，所 吃 以/dockerfile/elasticsearch/plugins不用改权限
chmod -R 775 /dockerfile/elasticsearch/data
chmod -R 775 /dockerfile/elasticsearch/logs
# data和logs文件夹刚开始是空的，数据是启动时自己加进去的，所以可以做映射，
# plugins文件夹刚开始是没有安装插件的，也是空的，所以也可以做映射
# config文件夹是配置文件，不能用空目录做映射，否则启动直接退出，除非自己创建的文件夹中有相关配置文件
# 可以先进入容器，讲config文件夹拷贝出来，得到一份配置文件
-v /dockerfile/elasticsearch/config:/usr/share/elasticsearch/config # 官方提供的account.json数据，包含1000条数据
wget https://raw.githubusercontent.com/elastic/elasticsearch/master/docs/src/test/resources/accounts.json#
# 每个Document内容
{
"account_number": 0,
"balance": 16623,
"firstname": "Bradshaw",
"lastname": "Mckenzie",
"age": 29,
"gender": "F",
"address": "244 Columbus Place",
"employer": "Euron",
"email": "bradshawmckenzie@euron.com",
"city": "Hobucken",
"state": "CO"
}
# 使用以下 _ bulk 批量操作请求将账户数据存储到到bank索引中:
curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "localhost:9200/bank/_bulk?pretty&refresh" --data-binary "@accounts.json"
# 查看索引状态
curl "localhost:9200/_cat/indices?v"
# 拉取镜像
# kibana版本必须和elasticsearch版本保持一致
docker pull kibana:7.8.0
# 启动容器
# YOUR_ELASTICSEARCH_CONTAINER_NAME_OR_ID 正在运行的ES容器ID或name
docker run --link YOUR_ELASTICSEARCH_CONTAINER_NAME_OR_ID:elasticsearch -p 5601:5601 {docker-repo}:{version}
docker run --link es7.8:elasticsearch -p 5601:5601 -d kibana:7.8.0
# Ik分词器版本要和ES和Kibana版本保持一致
# 进入容器
docker exec -it elasticsearch /bin/bash
#此命令需要在容器中运行
elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.8.0/elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip
# 退出容器，重启容器
docker restart elasticsearch
# 创建一个index，名为twitter
PUT /twitter
# 查看索引状态
GET /_cat/indices?v
在创建索引时，可以指定以下内容:
创建的每个索引都可以有特定的相关设置，在主体中定义:
PUT /twitter
{
"settings" : {
"index" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 2
}
}
}
# _ shards 的默认值是1
# _ replica 的默认值是1(即每个主碎片有一个副本)
#或者更简单,不必在设置部分中显式指定索引部分
PUT /twitter
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 2
}
}
创建索引 API 允许提供一个映射定义，映射定义用于包含类型名称
PUT /test
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 1
},
"mappings" : {
"properties" : {
"field1" : { "type" : "text" }
}
}
}
DELETE /twitter
# 查看索引状态
GET /_cat/indices?v
GET /twitter
GET /bank/_mapping
# 查询索引bank中的全部文档
GET /bank/_search
{
"query": { "match_all": {} }
}
# 检索银行索引中的所有文档,按account_number字段排序 asc 是升序，desc是降序
GET /bank/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": [
{ "account_number": "asc" }
]
}
# 查找指定范围的文档
# 下面的请求会得到从第10条文档到第19条文档的结果:
GET /bank/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": [
{ "account_number": "asc" }
],
"from": 10, # 起始位置
"size": 10 # 大小/数目
}
# 默认情况下，响应的命中部分hits包含与搜索条件匹配的前10个文档:
# took – 运行查询需要多长时间(毫秒)
# timed_out – 搜寻请求是否超时
# _shards – 搜索了多少碎片，并分别列出成功、失败或跳过的碎片数量，创建索引时默认分片数是5
# max_score – 找到的所有文档中最相关文档（匹配程度最高）的分数
# hits.total.value - 找到多少相符的文档
# hits.sort - 文档的排序位置（按哪个字段排序，不指定排序规则时按相关性得分排序)
# hits._score - 文件的相关性得分(不适用于使用match_all)
{
"took" : 63,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"skipped" : 0,
"failed" : 0
},
"hits" : { # 命中部分
"total" : {
"value": 1000, # 查到的总数
"relation": "eq"
},
"max_score" : null,
"hits" : [ {
"_index" : "bank",
"_type" : "_doc",
"_id" : "0",
"sort": [0],
"_score" : null,
"_source" : {"account_number":0,"balance":16623,"firstname":"Bradshaw","lastname":"Mckenzie","age":29,"gender":"F","address":"244 Columbus Place","employer":"Euron","email":"bradshawmckenzie@euron.com","city":"Hobucken","state":"CO"}
}, {
"_index" : "bank",
"_type" : "_doc",
"_id" : "1",
"sort": [1],
"_score" : null,
"_source" : {"account_number":1,"balance":39225,"firstname":"Amber","lastname":"Duke","age":32,"gender":"M","address":"880 Holmes Lane","employer":"Pyrami","email":"amberduke@pyrami.com","city":"Brogan","state":"IL"}
}, ...
]
}
}
# 搜索并返回指定字段内容，使用_source表示，例如只返回account_number和balance两个字段内容：
GET /bank/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["account_number", "balance"]
}
# 会查出字所有文档中，address字段包含 mill 【或者】 lane 的文档
GET /bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill lane"
}
}
}
# 对于数值类型match操作使用的是精确匹配，对于文本类型使用的是模糊匹配；
# 只会查出字所有文档中，address字段包含 "mill lane" 的文档
GET /bank/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": "mill lane"
}
}
}
# 在bank索引中搜索40岁客户（age=40）的账户，但不包括住在爱达荷州的任何人，州名是ID (state=ID):
GET /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "age": "40" } }
],
"must_not": [
{ "match": { "state": "ID" } }
]
}
}
}
# 还可以借助 must_not 显示地指定筛选条件
# 使用范围过滤器filter将结果限制为余额(balance字段)在 $20,000和 $30,000之间的帐户。
# gte是大于等于，gt是大于；lte是小于等于，lt是小于
GET /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": { "match_all": {} },
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 20000,
"lte": 30000
}
}
}
}
}
}
# should表示满足其中任意一个，搜索address字段中包含mill或者lane的文档；
GET /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}
term 查询， 可以用它处理数字（numbers）、布尔值（Booleans）、日期（dates）以及文本（text，不推荐）。
term 查询会查找我们指定的精确值。作为其本身， term 查询是简单的。它接受一个字段名以及我们希望查找的数值：
{
"term" : {
"price" : 20
}
}
通常当查找一个精确值的时候，我们不希望对查询进行评分计算。只希望对文档进行包括或排除的计算，所以我们会使用 constant_score 查询以非评分模式来执行 term 查询并以一作为统一评分。
最终组合的结果是一个 constant_score 查询，它包含一个 term 查询：
GET /bank/_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"age": {
"value": 20
}
}
}
}
}
}
默认情况下，Elasticsearch 作为分析的一部分更改text类型字段的值。这可能使查找文本字段值的精确匹配变得困难。若要搜索文本字段值，请使用match查询。
默认情况下，Elasticsearch 会在分析期间更改文本字段的值。例如，默认的标准分析器更改文本字段值如下:
# 创建一个名为my_index的索引，其中 full _ text 字段为文本类型。
PUT my_index
{
"mappings" : {
"properties" : {
"full_text" : { "type" : "text" }
}
}
}
# 在插入一个值为 Quick Brown Foxes! 的文档。
PUT my_index/_doc/1
{
"full_text": "Quick Brown Foxes!"
}
# 因为full_text字段是一个文本字段，Elasticsearch 在分析期间将 Quick Brown Foxes! 更改为[ Quick，Brown，fox ]。
# 使用term搜索这条文档
GET my_index/_search?pretty
{
"query": {
"term": {
"full_text": "Quick Brown Foxes!"
}
}
}
# 因为full_text字段不再包含确切的术语 Quick BrwnFoxes! ，术语查询搜索不返回任何结果。
# 指定索引customer，指定id，可选，若不指定则随机生成,_doc是默认参数，可不写
PUT /bank/_doc/1
{
"email": "test@test.com"
}
POST /< index >/_ update/< _ id >
<_id> 必需，字符串，文档更新的唯一标识符
DELETE /<index>/_doc/<_id>
# 删除bank索引中id为1的文档
DELETE /bank/_doc/1
ElasticSearch7.8.0Docker安装及入门最基本操作
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原文地址：https://www.cnblogs.com/codervivi/p/13281822.html
