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一、Elasticsearch概述
1. Elasticsearch
Elaticsearch
,简称为 es
, es
是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎,它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理PB级别(大数据时代)的数据。es
也使用Java
开发并使用Lucene
作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API
来隐藏Lucene
的复杂性,从而让全文搜索变得简单。
2. Solar
- Solr是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展,并对索引、搜索性能进行了优化。
- Solr可以独立运行,运行在letty. Tomcat等这些Selrvlet容器中 , Solr 索引的实现方法很简单,用POST方法向Solr服务器发送一个描述Field及其内容的XML文档, Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。Solr 搜索只需要发送HTTP GET请求,然后对Solr返回xml、json等格式的查询结果进行解析,组织页面布局。
- Solr不提供构建UI的功能, Solr提供了一个管理界面,通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。
3. ElasticSearch和Solr对比
4. ElasticSearch vs Solr 总结
es
基本是开箱即用(解压就可以用!) ,非常简单。Solr
安装略微复杂一丢丢。- Solr 利用Zookeeper进行分布式管理,而
Elasticsearch
自身带有分布式协调管理功能。 - Solr 支持更多格式的数据,比如JSON、XML、 CSV ,而Elasticsearch仅支持json文件格式。
- Solr 官方提供的功能更多,而Elasticsearch本身更注重于核心功能,高级功能多有第三方插件提供,例如图形化界面需要kibana友好支撑。
Solr 查询快,但更新索引时慢(即插入删除慢) ,用于电商等查询多的应用:
- ES建立索引快(即查询慢) ,即实时性查询快,用于facebook新浪等搜索。
- Solr是传统搜索应用的有力解决方案,但Elasticsearch更适用于新兴的实时搜索应用。
- Solr比较成熟,有一个更大,更成熟的用户、开发和贡献者社区,而Elasticsearch相对开发维护者较少,更新太快,学习使用成本较高。
二、Elasticsearch安装
1. 下载
Elasticsearch
的官方地址:https://www.elastic.co/cn/
官网的下载比较慢,可以使用华为云的镜像进行下载(找到相对于的版本进行下载即可):Elasticsearch
:ttps://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/?C=N&O=D
2. 安装
下载后对压缩包进行解压即可,相关的目录如下:
3. 启动
解压后,进入 bin目录,点击 elasticsearch.bat
文件,启动es服务:
打开浏览器,在地址栏中输入:http://127.0.0.1:9200/,返回的数据如下:
三、head插件的安装
head插件:即es的可视化界面
npm install
npm run start
- 连接成功后,存在跨域问题:配置es
在elasticsearch.yml中添加如下配置:
#是否允许跨域
http.cors.enabled: true
#允许跨域访问 *代表所有
http.cors.allow-origin: "*"
- 重启es服务器,然后再次连接
四、安装 Kibana
1. Kibana的定义
Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台,用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana,可以通过各种图表进行高级数据分许及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板(dashboard)实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构,几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引检测。
2. 下载Kibana
官网:https://www.elastic.co/cn/kibana/
通过镜像下载:https://mirrors.huaweicloud.com/kibana/?C=N&O=D
3. 启动
下载后进行压缩,目录如下;
双击bin包下的 kibana.bat
进行启动:
4. 访问测试
在浏览器地址栏输入:http://127.0.0.1:5601/
5. 汉化
在 config
包下修改 kibana.yml
:
再次访问即可显示中文版本:
五、ES核心概念理解
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