从零开始搭建Elasticsearch集群（二）

从零开始搭建Elasticsearch集群（二）
- 为什么使用IK分词器
- 安装IK分词器到ES的插件库中
- 安装kibana可视化平台
- - 1.下载
  - 2.配置kibana
  - 3.启动
  - 4.一些简单的使用操作
  - - 1.查看集群节点信息：
    - 2.创建一个测试索引
    - 3.插入数据
    - 3.修改指定条件的数据
    - 4.删除指定条件的数据
    - 5.查询指定条件的文档
    - 6.分词展示

从零开始搭建Elasticsearch集群（二）

为Elasticsearch8安装kibana插件和IK分词器插件以及详细使用

为什么使用IK分词器

ES默认自带的分词器对中文处理不够友好，创建倒排索引时可能达不到我们想要的结果，然而IK分词器能够很好的支持中文分词
因为我们是集群部署，所以每台服务器找中的ES都需要安装IK分词器

安装IK分词器到ES的插件库中

#进入到安装ES的bin目录下
cd /home/elasticsearch/elasticsearch-8.6.1/bin/
#从GitHub上下载与我们ES版本匹配的分词器（必须与ES版本一致）
./elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v8.6.1/elasticsearch-analysis-ik-8.6.1.zip
#杀掉ES的进程然后重启
ps -ef | grep elastic
kill -9 进程号
./bin/elasticsearch -d

安装完成以后，查看ES目录下的plugins，会发现出现了analysis-ik插件
同步以上方法，将集群其他的服务器也安装好分词器

安装kibana可视化平台

1.下载

去官网中查找与安装的ES版本一致的安装包地址：
官网kibana下载
可以选择自行下载好后放入服务器中进行安装，也可以使用wget下载：

#下载
cd /home/elasticsearch/kibana
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-8.6.1-linux-x86_64.tar.gz
#解压到对应目录
tar -zxvf kibana-8.6.1-linux-x86_64.tar.gz

2.配置kibana

#进入到kibana的config目录
cd /home/elasticsearch/kibana/kibana-8.6.1/config/
#修改配置
vim kibana.yml

config配置信息：
新版本不能使用elastic作为用户名

#端口号
server.port: 5601#任意地址都可以访问
server.host: "0.0.0.0"#查询的Elasticsearch实例的URL，我安装在本地，按实际的情况填写
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.10.111:9200","http://192.168.10.123:9200"]#访问elasticsearch开启了认证
elasticsearch.username: "kibana"
elasticsearch.password: "123456"#支持的语言设置
i18n.locale: "zh-CN"

3.启动

 cd /home/elasticsearch/kibana/kibana-8.6.1#保持后台启动
nohup bin/kibana &

访问192.168.X.111:5601输入账号密码即可访问

4.一些简单的使用操作

进入开发工具

1.查看集群节点信息：

GET _cat/nodes

2.创建一个测试索引

PUT test_doc

3.插入数据

#POST会自动帮我们插入es的id
POST test_doc/_doc
{"name_id":"89751","name":"Smily清禾酥酒","age":18,"text":"中华人民共和国国歌"
}

3.修改指定条件的数据

如果是使用PUT加id也可以直接修改或者新增字段

#将年龄为18岁的人修改成19岁
POST test_doc/_update_by_query
{"script": {"source": "ctx._source['age'] = 19"},"query": {"match": {"age": 18}}
}

4.删除指定条件的数据

如果是通过id删除，使用DELETE

POST test_doc/_delete_by_query/
{"query": {"match": {"name": "Smily清禾酥酒"}}
}

5.查询指定条件的文档

通过IK分词器可以做到分词查询

#查询test包含国歌并且年龄大于18岁的数据
GET test_doc/_search
{"query":{"bool":{"must":[{"match":{"text": "国歌"}},{"range":{"age": {"gte": 18}}}]}}
}

6.分词展示

因为我们已经加入了IK分词器，那么ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?
官网的解释是这样的：
ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合，适合 Term Query；
ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”，适合 Phrase 查询。

GET _analyze
{"analyzer":"ik_max_word","text": "中华人民共和国国歌"
}

下一篇，详细介绍下如何把ES完美融合进Springboot架构体系中，完成各种索引文档的增删改查以及复杂的复合查询检索，更好的为业务服务。

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