Elastic search一行命令搭建开发环境
发布网友
共1个回答
热心网友
本文将聚焦于Elasticsearch的实践应用，深入理解这一分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，以及其在业务开发中的诸多场景。
Elasticsearch，基于Lucene库，使用Java语言编写，封装了复杂的Lucene实现，提供简洁的RESTful API，同时具备分布式集群特性，存储数据大、查询性能好、扩展方便。
在业务开发中，Elasticsearch常用于处理以下场景：
基础概念包括节点、索引、类型映射和文档。节点是ES集群的基本单位，分为主节点、协调节点和数据节点。索引是文档容器，定义数据模型和处理方法，支持多个主分片和副本分片。类型映射定义字段的数据类型，文本类型支持分词和倒排索引，而关键词类型则直接匹配。文档是ES操作的基本单位。
实践搭建本地环境，推荐使用Docker简化部署过程。安装完成后，需将Docker仓库地址替换为国内源以提升速度。使用Docker和Docker Compose搭建Elasticsearch和Kibana集群。通过Kibana的Dev Tools API进行操作。
创建索引示例：在本地浏览器访问Kibana界面，使用Dev Tools API创建索引并设置映射。使用RESTful API新建文档、查询文档，区分不分词和分词查询类型，展示分词查询的多词匹配和顺序匹配方式。
常用RESTful API包括新增文档、查询文档等操作。分词查询需考虑词语的匹配顺序，使用match_phrase实现精确匹配；对于不连续的词查询，利用operator操作符进行灵活搜索。
本文旨在快速入门Elasticsearch，通过实践操作和API示例提供深入理解，欢迎指正错误之处。
