首先安装es，安装es很简单直接下载解压然后./bin/elasticsearch即可运行，es的配置文件是config/elasticsearch.yml，然后安装elasticsearch header 这是一个es集群的前端界面，非常方便使用，配置文件是Gruntfile.js，可以修改es header 的端口，如果es默认端口9200修改了的话，还要去_size/app.js修改一下监听的es端口与es端口保持一致，大概在4000多行，可以直接搜索9200就找到了。
如果现在运行可以看到页面，但是会显示集群未连接，这是因为跨域了，在es中修改一下跨域的配置，我的配置是：
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xpack.ml.enabled: false network.host: 0.0.0.0 http.port: 8301 #memory bootstrap.memory_lock: false bootstrap.system_call_filter: false http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" |
运行es header
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npm run start |
这样可视化界面就起来了，在这里可以创建索引和进行基本的查询。
搭建es分布式系统
分布式需要用到多台机器，这里演示的是一台部署多个es在配置文件中添加上集群名
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cluster.name: bing_cluster node.name: bing_node_1 node.master: true |
所有相同的集群名的节点会自动组成一个集群，这里的集群名是bing_cluster，当前节点名是bing_node_1，设置当前的节点是主节点master
接下来设置多个节点，新建两个文件夹，把es的源码放进来
第二个节点的配置
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xpack.ml.enabled: false network.host: 0.0.0.0 http.port: 8380 #memory bootstrap.memory_lock: false bootstrap.system_call_filter: false http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" cluster.name: bing_cluster node.name: bing_node_2 node.master: false discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"] |
说明：最后一行的discovery.zen.ping.unicast.hosts: [“127.0.0.1”]是主机节点的IP地址，只需要填写ip地址这个2号子节点就会自动找到主节点，不需要填写端口号。按照2号节点的修改，第3 个节点的配置：
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xpack.ml.enabled: false network.host: 0.0.0.0 http.port: 8303 #memory bootstrap.memory_lock: false bootstrap.system_call_filter: false http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" cluster.name: bing_cluster node.name: bing_node_3 node.master: false discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"] |
注意的是，每个节点最好是解压源文件，不要直接复制节点的代码，因为节点在启动的时候回生成Data文件夹，如果是直接复制的那么需要删除data文件夹才能正常的加入主节点。
elasticSearch索引的使用
创建索引的时候需要填写分片数和副本数，分片数官方的建议是节点数的1.5-3倍，我们有栅格节点，因此填写5个差不多，副本数是1就可以了。
video-test是刚刚创建的索引文档，docs：0没有文档，下面的0,1,2,3,4代表刚才设置的5个分片，加粗的是主分片，没有加粗的是副本，每个分片会落到不同的es实例里面去，可以看出2号分片在节点1，1和4号分片在节点2，0和3号分片在节点3，然后每个主分片都会对应一个副本。这是一个非结构化的索引。
创建一个结构化索引，mapping，相当于一个映射，可以理解成mysql中表的创建，定义文档以及如何存储的过程，需要一个index，type, source, field datatypes(text, keyword, date, double)，一下是一个例子在复合查询中
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{ "mappings": { "video": { "properties": { "name": { "type": "text" }, "cat_id": { "type": "integer" }, "image": { "type": "text" }, "url": { "type": "text" }, "type": { "type": "byte" }, "content": { "type": "text" }, "uploader": { "type": "keyword" }, "create_time": { "type": "integer" }, "update_time": { "type": "integer" }, "status": { "type": "byte" }, "video_id": { "type": "keyword" } } } } } |
注意一下：请求的接口地址后面要加上索引名，这里的索引名是bing_video，方法是PUT，然后我们可以看到索引创建成功了。我们注意到，在这次创建过程中我们没有使用分片和副本，没有提供的话就会默认是用es提供的5个分片，1个副本。
文档的新增操作
在es中叫做创建一个文档，相当于mysql的新增一条数据的操作，es在新增的时候有一个自增id是_id，我们也可以自己指定ID，注意请求的地址是 ip/索引/doc/id，最后一个id可以省略就会使用es的自增ID
文档查询
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{ "query":{ "match" :{ "name":"多种任意类型传感器数据采集、多种执行器控制、设备异常监控，一个终端所有设备尽在掌握。" } } } |
这样搜索会先进行分词，再根据分词搜索，这样如果搜索“多种”，那么返回的不仅仅是包含“多种”这个词的结果，还会返回包含“多”字，和“种”字的结果，如果完整包含这个词的可以使用
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{ "query":{ "match_phrase" :{ "name":"多种任意类型传感器数据采集、多种执行器控制、设备异常监控，一个终端所有设备尽在掌握。" } } } |
ealsticsearch-php底层基础类库安装
composer.json的require加上
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"elasticsearch/elasticsearch": "~6.0" |
然后composer update就安装好了
现在利用这个库写一个通过ID查询和一个模糊搜索的场景。
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use Elasticsearch\ClientBuilder; |
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function index() { // 测试php-elasticsearch demo $params = [ "index" => "bing_video", "type" => "video", "id" => 1 ]; // 实例化es服务 $client = ClientBuilder::create()->setHosts(["127.0.0.1:8301"])->build(); $result = $client->get($params); return $this->writeJson(200,'OK',$result); } |
这样就搜索出了ID=1的结果
进行模糊搜索
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function index() { // 测试php-elasticsearch 模糊搜索 $params = [ "index" => "bing_video", "type" => "video", "body" => [ "query" => [ 'match' => [ "name" => "集、多种执行器控制、设备异" ] ] ] ]; // 实例化es服务 $client = ClientBuilder::create()->setHosts(["127.0.0.1:8301"])->build(); $result = $client->search($params); return $this->writeJson(200,'OK',$result); } |
还没写完。。。
