5.1 初始elasticsearch
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。
elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。
5.1.1正向索引
5.1.2elasticsearch采用倒排索引：
文档（document）：每条数据就是一个文档
词条（term）：文档按照语义分成的词语
倒排索引中包含两部分内容：
词条词典（Term Dictionary）：记录所有词条，以及词条与倒排列表（Posting List）之间的关系，会给词条创建索引，提高查询和插入效率
倒排列表（Posting List）：记录词条所在的文档id、词条出现频率 、词条在文档中的位置等信息
文档id：用于快速获取文档
词条频率（TF）：文档在词条出现的次数，用于评分
1、elasticsearch是面向文档存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。
文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中。
2、索引（index）：相同类型的文档的集合
5.1.3mysql与Elasticsearch对比
| MySQL |
Elasticsearch |
说明 |
| Table |
Index |
索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table) |
| Row |
Document |
文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式 |
| Column |
Field |
字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column） |
| Schema |
Mapping |
Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema） |
| SQL |
DSL |
DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD |
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
5.1.4安装elasticsearch
1.部署单点es
1.1.创建网络
因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：
docker network create es-net1.2.加载镜像
这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。不建议大家自己pull。
课前资料提供了镜像的tar包：
大家将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：
# 导入数据
docker load -i es.tar同理还有kibana的tar包也需要这样做。
1.3.运行
运行docker命令，部署单点es：
docker run -d \
--name es \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
-e "discovery.type=single-node" \
-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命令解释：
-e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
-e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
-e "discovery.type=single-node"：非集群模式
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
-v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
--privileged：授予逻辑卷访问权
--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
-p 9200:9200：端口映射配置
在浏览器中输入：http://192.168.153.131:9200/ 即可看到elasticsearch的响应结果：
2.部署kibana
kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。
2.1.部署
运行docker命令，部署kibana
docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601 \
kibana:7.12.1-
--network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
-
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
-
-p 5601:5601：端口映射配置
kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：
docker logs -f kibana查看运行日志，说明成功：
此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.153.131:5601，即可看到结果
2.2.DevTools
kibana中提供了一个DevTools界面：
这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。
语法说明：
- POST：请求方式
- /_analyze：请求路径，这里省略了虚拟机IP地址：9200，有kibana帮我们补充
- 请求参数，json风格：
- analyzer：分词器类型，这里是默认的standard分词器
- text：要分词的内容
3.安装IK分词器
3.1.在线安装ik插件（较慢）
# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /bin/bash
# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch3.2.离线安装ik插件（推荐）
1）查看数据卷目录
安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看:
docker volume inspect es-plugins显示结果：
[
{
"CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00",
"Driver": "local",
"Labels": null,
"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
"Name": "es-plugins",
"Options": null,
"Scope": "local"
}
]说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。
2）解压缩分词器安装包
下面我们需要把课前资料中的ik分词器解压缩，重命名为ik
3）上传到es容器的插件数据卷中
也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data ：
4）重启容器
# 4、重启容器
docker restart es
# 查看es日志
docker logs -f es5）测试：
IK分词器包含两种模式：
- ik_smart：最少切分
