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Elasticsearch7.6学习笔记1 Getting start with Elasticsearch 前言 权威指南中文只有2.x, 但现在es已经到7.6. 就安装最新的来学下. 安装 这里是学习安装, 生产安装是另一套逻辑. win es下载地址: https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.6.0-windows-x86_64.zip kibana下载地址: https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.6.0-windows-x86_64.zip 官方目前最新是7.6.0, 但下载速度惨不忍睹. 使用迅雷下载速度可以到xM. bin\elasticsearch.bat bin\kibana.bat 双击bat启动. docker安装 对于测试学习，直接使用官方提供的docker镜像更快更方便。 安装方法见： https://www.cnblogs.com/woshimrf/p/docker-es7.html 以下内容来自: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.6/getting-started.html Index some

Elasticsearch 一. 入门 在企业级项目中，如果需要完成数量级较大搜索服务，传统数据库搜索会显得力不从心，性能和速度达不到真实业务需求，一般我们都会使用全文检索技术来进行替代。 常见的全文检索技术有：Solr、Elasticsearch等。 今天就让我们来学习其中之一： Elasticsearch 二. . Elastic 概述 Elastic官网： https://www.elastic.co/cn/ Elastic有一条完整的产品线：Elasticsearch、Kibana、Logstash等，前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。 Logstash 是动态数据收集管道，拥有可扩展的插件生态系统。也就是数据的收集，处理和储存。 Elasticsearch 是一个基于 JSON 的分布式搜索和分析引擎。也就是数据的检索和分析。 Kibana 可视化 Elastic Stack 的窗户（工具）。探索数据并管理堆栈。也就是数据的可视化 ELK技术栈： E lasticsearch ：分布式搜索和分析引擎。 L ogstash ：数据的收集，处理和储存。 K ibana ：数据的可视化，可视化工具，辅助Elasticsearch 。 三. ElasticSearch介绍 1. 什么是ElasticSearch ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器

1 安装java环境，要1.7及以上 a 直接yum install java b rpm或tar.gz方式安装 java -version 检查 2 下载三个组件 Elasticsearch 是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制， restful 风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 Logstash 是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用（如，搜索）。 kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana 可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。 wget -c https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-5.4.3.tar.gz wget -c https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.4.3.tar.gz wget -c https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.4.3-linux-x86_64.tar.gz 下载在/home目录，解压，三个软件都可直接启动

一、前言 大家一直都在谈论微服务架构，园子里面也有很多关于微服务的文章，前几天也有一些园子的朋友问我微服务架构的一些技术，我这里就整理了微服务架构的技术栈路线图，这里就分享出来和大家一起探讨学习，同时让新手对微服务相关技术有一个更深入的了解。 二、技术栈 2.1 工欲善其事，必先利其器 现在互联网盛行的年代，互联网产品也层出不穷，受欢迎的互联网产品都有一个比较牛的技术团队，我这里分享下.net 微服务架构技术栈图如下： 俗话说得好：工欲善其事，必先利其器。一个优秀的工程师应该善于使用框架和工具，在微服务这一块的技术选型并非一蹴而就，需要经过日积月累和落地的项目才能完善。 下文我会一一分享技术栈中的主要框架和工具的使用场景，这篇文章就不一一分享实战例子。 2.2 微服务 微服务如何“微”？ 微服务，当然核心是主题是“微”，怎么微呢？应该如何微呢？在我刚来杭州的时候接触过一个电商系统的 单体架构 ，系统比较庞大，结合了各种电商该拥有的业务逻辑和场景， 代码也比较难于维护，前前后后接手的人也比较多，代码耦合度太高，改个业务逻辑基本上是牵一发而动全身，跟我上个月分享的关于 Asp.Net Core 中IdentityServer4 授权中心之应用实战 的文章中的电商系统最初的架构图类似，如下： 那针对这个架构就有可“微”之谈了。 这里针对该 单体架构 可以做如下几个原则上进行“微”服务:

一、前言 大家一直都在谈论微服务架构，园子里面也有很多关于微服务的文章，前几天也有一些园子的朋友问我微服务架构的一些技术，我这里就整理了微服务架构的技术栈路线图，这里就分享出来和大家一起探讨学习，同时让新手对微服务相关技术有一个更深入的了解。 二、技术栈 2.1 工欲善其事，必先利其器 现在互联网盛行的年代，互联网产品也层出不穷，受欢迎的互联网产品都有一个比较牛的技术团队，我这里分享下.net 微服务架构技术栈图如下： 俗话说得好：工欲善其事，必先利其器。一个优秀的工程师应该善于使用框架和工具，在微服务这一块的技术选型并非一蹴而就，需要经过日积月累和落地的项目才能完善。 下文我会一一分享技术栈中的主要框架和工具的使用场景，这篇文章就不一一分享实战例子。 2.2 微服务 微服务如何“微”？ 微服务，当然核心是主题是“微”，怎么微呢？应该如何微呢？在我刚来杭州的时候接触过一个电商系统的 单体架构 ，系统比较庞大，结合了各种电商该拥有的业务逻辑和场景， 代码也比较难于维护，前前后后接手的人也比较多，代码耦合度太高，改个业务逻辑基本上是牵一发而动全身，跟我上个月分享的关于 Asp.Net Core 中IdentityServer4 授权中心之应用实战 的文章中的电商系统最初的架构图类似，如下： 那针对这个架构就有可“微”之谈了。 这里针对该 单体架构 可以做如下几个原则上进行“微”服务:

一、前言 大家一直都在谈论微服务架构，园子里面也有很多关于微服务的文章，前几天也有一些园子的朋友问我微服务架构的一些技术，我这里就整理了微服务架构的技术栈路线图，这里就分享出来和大家一起探讨学习，同时让新手对微服务相关技术有一个更深入的了解。 二、技术栈 2.1 工欲善其事，必先利其器 现在互联网盛行的年代，互联网产品也层出不穷，受欢迎的互联网产品都有一个比较牛的技术团队，我这里分享下.net 微服务架构技术栈图如下： 俗话说得好：工欲善其事，必先利其器。一个优秀的工程师应该善于使用框架和工具，在微服务这一块的技术选型并非一蹴而就，需要经过日积月累和落地的项目才能完善。 下文我会一一分享技术栈中的主要框架和工具的使用场景，这篇文章就不一一分享实战例子。 2.2 微服务 微服务如何“微”？ 微服务，当然核心是主题是“微”，怎么微呢？应该如何微呢？在我刚来杭州的时候接触过一个电商系统的 单体架构 ，系统比较庞大，结合了各种电商该拥有的业务逻辑和场景， 代码也比较难于维护，前前后后接手的人也比较多，代码耦合度太高，改个业务逻辑基本上是牵一发而动全身，跟我上个月分享的关于 Asp.Net Core 中IdentityServer4 授权中心之应用实战 的文章中的电商系统最初的架构图类似，如下： 那针对这个架构就有可“微”之谈了。 这里针对该 单体架构 可以做如下几个原则上进行“微”服务:

一、前言 大家一直都在谈论微服务架构，园子里面也有很多关于微服务的文章，前几天也有一些园子的朋友问我微服务架构的一些技术，我这里就整理了微服务架构的技术栈路线图，这里就分享出来和大家一起探讨学习，同时让新手对微服务相关技术有一个更深入的了解。 二、技术栈 2.1 工欲善其事，必先利其器 现在互联网盛行的年代，互联网产品也层出不穷，受欢迎的互联网产品都有一个比较牛的技术团队，我这里分享下.net 微服务架构技术栈图如下： 俗话说得好：工欲善其事，必先利其器。一个优秀的工程师应该善于使用框架和工具，在微服务这一块的技术选型并非一蹴而就，需要经过日积月累和落地的项目才能完善。 下文我会一一分享技术栈中的主要框架和工具的使用场景，这篇文章就不一一分享实战例子。 2.2 微服务 微服务如何“微”？ 微服务，当然核心是主题是“微”，怎么微呢？应该如何微呢？在我刚来杭州的时候接触过一个电商系统的 单体架构 ，系统比较庞大，结合了各种电商该拥有的业务逻辑和场景， 代码也比较难于维护，前前后后接手的人也比较多，代码耦合度太高，改个业务逻辑基本上是牵一发而动全身，跟我上个月分享的关于 Asp.Net Core 中IdentityServer4 授权中心之应用实战 的文章中的电商系统最初的架构图类似，如下： 那针对这个架构就有可“微”之谈了。 这里针对该 单体架构 可以做如下几个原则上进行“微”服务:

在企业级项目中，如果需要完成数量级较大搜索服务，传统数据库搜索会显得力不从心，性能和速度达不到真实业务需求，一般我们都会使用全文检索技术来进行替代。 常见的全文检索技术有： Solr 、 Elasticsearch 等。 今天，小喵要说的是其中之一： Elasticsearch 一 . 概述 Elastic 官网 : http://www.elastic.co/cn/ Elastic 有一条完整的产品线： Elasticsearch 、 Kibana 、 Logstash 等，前面说的三个就是大家常说的 ELK 技术栈。 E lasticsearch 是一个基于 JSON 的分布式搜索和分析引擎。也就是数据的检索和分析。 L ogstash 是动态数据收集管道，拥有可扩展的插件生态系统。也就是数据的收集，处理和储存。 K ibana 可谓 Elastic Stack 的窗户。探索数据并管理堆栈。也就是数据的可视化 以上是官方介绍 ,简单来说: Elasticsearch ,分布式搜索和分析引擎; Logstash,数据的收集,处理和存储; Kibana,数据的可视化工具,用来辅助Elasticsearch. 二.Elasticsearch介绍 1.什么时候Elasticsearch ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器，提供了一个分布式的全文搜索引擎。