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Elasticsearch入门教程

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Elasticsearch 入门教程

Elasticsearch 是一个分布式全文搜索引擎，基于 Apache Lucene 构建。它是 ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）的核心组件，广泛用于日志分析、全文搜索、实时数据分析。

一、Elasticsearch 是什么

1.1 核心概念

概念类比 MySQL说明
IndexDatabase索引，存储一类数据的集合
DocumentRow文档，一条数据记录（JSON 格式）
FieldColumn字段，文档中的一个属性
MappingSchema映射，定义字段类型和分析器
ShardPartition分片，索引的数据分片（水平拆分）
ReplicaReplica副本，分片的复制（高可用 + 读扩展）

1.2 为什么需要 Elasticsearch

场景MySQLElasticsearch
全文搜索LIKE '%keyword%' 慢，无法分词倒排索引，毫秒级响应
模糊匹配LIKE '%partial%' 无法索引支持分词、同义词、纠错
聚合分析GROUP BY + 子查询，性能差内置聚合管道，实时分析
实时搜索需要额外配置近实时（1秒延迟）

二、安装与配置

2.1 Docker 安装

# 单节点
docker run -d \
  --name elasticsearch \
  -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
  docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.12.0
 
# 验证
curl http://localhost:9200

2.2 核心配置

# elasticsearch.yml
cluster.name: my-cluster
node.name: node-1
path.data: /var/lib/elasticsearch
path.logs: /var/log/elasticsearch
network.host: 0.0.0.0
discovery.seed_hosts: ["node-1", "node-2", "node-3"]
cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2", "node-3"]

三、基本操作

3.1 索引操作

# 创建索引
curl -X PUT "localhost:9200/students" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": { "type": "text" },
      "age": { "type": "integer" },
      "score": { "type": "float" },
      "class": { "type": "keyword" }
    }
  }
}'
 
# 查看索引
curl "localhost:9200/students"
 
# 删除索引
curl -X DELETE "localhost:9200/students"

3.2 文档操作（CRUD）

# 创建文档（POST，自动生成 ID）
curl -X POST "localhost:9200/students/_doc" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "name": "张三",
  "age": 20,
  "score": 85.5,
  "class": "三班"
}'
 
# 创建文档（PUT，指定 ID）
curl -X PUT "localhost:9200/students/_doc/1" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "name": "李四",
  "age": 21,
  "score": 92.0,
  "class": "一班"
}'
 
# 查询文档
curl "localhost:9200/students/_doc/1"
 
# 更新文档
curl -X POST "localhost:9200/students/_update/1" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "doc": { "score": 95.0 }
}'
 
# 删除文档
curl -X DELETE "localhost:9200/students/_doc/1"

3.3 搜索

# 全文搜索
curl -X GET "localhost:9200/students/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "张三"
    }
  }
}'
 
# 精确查询
curl -X GET "localhost:9200/students/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "term": {
      "class": "三班"
    }
  }
}'
 
# 范围查询
curl -X GET "localhost:9200/students/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "range": {
      "score": { "gte": 80, "lte": 100 }
    }
  }
}'
 
# 组合查询（bool）
curl -X GET "localhost:9200/students/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "class": "三班" } }
      ],
      "filter": [
        { "range": { "score": { "gte": 80 } } }
      ]
    }
  }
}'

四、Java 集成

4.1 添加依赖

<!-- pom.xml -->
<dependency>
    <groupId>co.elastic.clients</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-java</artifactId>
    <version>8.12.0</version>
</dependency>

4.2 基本操作

import co.elastic.clients.elasticsearch.ElasticsearchClient;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.*;
import co.elastic.clients.elasticsearch.core.search.Hit;
 
public class ElasticsearchExample {
    private ElasticsearchClient client;
 
    public void init() throws Exception {
        client = new ElasticsearchClient.Builder()
            .transport(new RestTransportOptions.Builder(
                HttpTransportOptions.builder()
                    .setHosts(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))
                    .build())
                .build())
            .build();
    }
 
    // 索引文档
    public void indexDocument(String id, Map<String, Object> data) throws Exception {
        IndexRequest<Map<String, Object>> request = IndexRequest.of(builder -> builder
            .index("students")
            .id(id)
            .document(data));
        client.index(request);
    }
 
    // 搜索
    public void search(String keyword) throws Exception {
        SearchRequest request = SearchRequest.of(builder -> builder
            .index("students")
            .query(q -> q
                .match(m -> m
                    .field("name")
                    .query(keyword))));
        
        SearchResponse<Map<String, Object>> response = client.search(request, Map.class);
        
        for (Hit<Map<String, Object>> hit : response.hits().hits()) {
            System.out.println(hit.source());
        }
    }
}

五、与 MySQL 集成

5.1 数据同步方案

方案说明适用场景
Logstash JDBC Input定时轮询 MySQL小数据量、非实时
Canal监听 MySQL binlog实时同步、大数据量
Flink CDC流式处理 + CDC实时、高吞吐
应用层双写代码中同时写 MySQL 和 ES简单场景

5.2 Canal 示例

# canal.properties
canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
canal.instance.filter.regex=mysdb\\.students

六、性能优化

6.1 索引优化

{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1,
    "refresh_interval": "30s"
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

6.2 查询优化

优化点说明
使用 filter 代替 queryfilter 不计算评分，可缓存
避免深分页使用 search_after 代替 from + size
使用 routing相同 routing 的文档在同一分片
控制返回字段_source 指定需要的字段

七、监控与运维

# 集群健康
curl "localhost:9200/_cluster/health?pretty"
 
# 节点状态
curl "localhost:9200/_nodes/stats?pretty"
 
# 索引统计
curl "localhost:9200/students/_stats?pretty"
 
# 热点线程
curl "localhost:9200/_nodes/hot_threads"

练习

题号题目链接知识点
P3375KMP字符串https://www.luogu.com.cn/problem/P3375全文搜索、分词
P3372线段树https://www.luogu.com.cn/problem/P3372实时分析、聚合

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