Elasticsearch

搜索引擎技术排名：
Elasticsearch：开源的分布式搜索引擎
Splunk：商业项目
Solr：Apache的开源搜索引擎
官网地址：https://www.elastic.co/cn/
elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，是一整套技术栈，被叫做ELK。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域

elasticsearch具备下列优势：

支持分布式，可水平扩展
提供Restful接口，可被任何语言调用

基本架构

Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算

安装es

因为还需要部署kibana容器，需要让es喝kibana容器互联，先创建一个网络：

docker network create es-net

运行容器：

docker run -d \
  --name es \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e TZ="Asia/Shanghai" \
  -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
  --privileged \
  --network es-net \
  -p 9200:9200 \
  -p 9300:9300 \
  elasticsearch:7.12.1

--privileged：容器将获得几乎与主机相同的权限，可以访问主机的大部分硬件设备和内核功能

访问http://localhost:9200即可看到elasticsearch的响应结果：

安装kibana

kibana可以提供一个elsticsearch的可视化界面

docker run -d \
  --name kibana \
  -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
  -e TZ="Asia/Shanghai" \
  --network=es-net \
  -p 5601:5601 \
  kibana:7.12.1

访问http://localhost:5601：

安装ik插件

在线安装：

# 进入容器内部
docker exec -it es /bin/bash

# 在线下载并安装
bin/elasticsearch-plugin install https://get.infini.cloud/elasticsearch/analysis-ik/7.12.1

# 退出
exit

# 重启容器
docker restart es

离线安装：

安装插件需要知道es的plugins目录位置，因为使用了数据卷挂载，因此需要查看es的数据卷目录，通过下面目录查看

docker volume inspect es-plugins

[
    {
        "CreatedAt": "2025-02-27T15:39:43+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
        "Name": "es-plugins",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

移动ik文件夹到/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data目录：

查看插件：

[root@iZf8zaso97ymfxtjl94idqZ _data]# curl -X GET "localhost:9200/_cat/plugins?v"
name         component   version
768ea1845c9d analysis-ik 7.12.1

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IK分词器

中文分词往往需要根据语义分析，比较复杂，这就需要用到中文分词器，例如IK分词器。IK分词器是林良益在2006年开源发布的，其采用的正向迭代最细粒度切分算法一直沿用至今

在Kibana的DevTools中使用默认分词器：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

测试IK分词器：

ik_smart：最少切分
ik_max_word：最细切分

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "黑马",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "学习",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "太棒了",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    }
  ]
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "黑马",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程序",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "学习",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "太棒了",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "太棒",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "了",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 8
    }
  ]
}

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