一、Elasticsearch 是什么

Elasticsearch（简称 ES）是一个基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，用于 全文检索、日志分析、实时监控、数据可视化 等场景。
它可以存储海量数据并在毫秒级内完成搜索。

一句话概括：

Elasticsearch = 搜索引擎 + 数据分析平台 + 分布式存储系统。

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二、核心特性

功能	描述
分布式架构	节点可横向扩展，自动分片与复制
高性能全文检索	基于倒排索引的文本搜索
实时数据分析	聚合查询性能极强
RESTful API	使用 HTTP + JSON 交互
近实时搜索（NRT）	数据写入后即可被检索
高可用性	副本机制保证容错
可视化集成	与 Kibana 配合提供图形化界面

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三、安装与启动

1. 安装（Linux）

sudo apt update sudo apt install openjdk-17-jdk -y wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.13.0-amd64.deb sudo dpkg -i elasticsearch-8.13.0-amd64.deb

2. 启动服务

sudo systemctl enable elasticsearch sudo systemctl start elasticsearch

3. 测试连接

curl -X GET "localhost:9200/"

返回信息中包含 cluster_name 和 version 即表示成功。

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四、核心概念

概念	类比关系	说明
Index（索引）	数据库	存储数据的逻辑命名空间
Document（文档）	行	存储的 JSON 数据
Field（字段）	列	文档的属性
Shard（分片）	分区	索引分成多个逻辑块
Replica（副本）	备份	提高高可用性与查询性能
Node（节点）	服务器	Elasticsearch 实例
Cluster（集群）	数据库集群	一组节点组成的系统

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五、创建索引与文档

创建索引

curl -X PUT "localhost:9200/company"

添加文档

curl -X POST "localhost:9200/company/_doc/1" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "name": "Tom", "age": 30, "department": "IT", "salary": 8000 }'

查询文档

curl -X GET "localhost:9200/company/_doc/1"

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六、批量操作（Bulk API）

curl -X POST "localhost:9200/_bulk" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "index" : { "_index" : "company", "_id" : "2" } } { "name" : "Lucy", "age" : 25, "department" : "HR", "salary" : 7000 } { "index" : { "_index" : "company", "_id" : "3" } } { "name" : "David", "age" : 35, "department" : "Finance", "salary" : 12000 } '

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七、搜索文档

基础搜索

curl -X GET "localhost:9200/company/_search?q=IT"

高级查询（Query DSL）

curl -X POST "localhost:9200/company/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query": { "match": { "department": "IT" } } }'

多条件查询

{ "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "department": "IT" }}, { "range": { "salary": { "gte": 8000 } }} ] } } }

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八、分页与排序

{ "from": 0, "size": 10, "sort": [ { "salary": "desc" } ] }

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九、聚合分析（Aggregations）

按部门统计平均工资：

{ "aggs": { "avg_salary": { "terms": { "field": "department.keyword" }, "aggs": { "avg_salary": { "avg": { "field": "salary" } } } } } }

统计文档数量：

{ "size": 0, "aggs": { "dept_count": { "terms": { "field": "department.keyword" } } } }

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十、全文检索与模糊匹配

模糊查询

{ "query": { "fuzzy": { "name": { "value": "Tomm", "fuzziness": 2 } } } }

通配符查询

{ "query": { "wildcard": { "name": "Lu*" } } }

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十一、映射（Mapping）

定义字段类型：

curl -X PUT "localhost:9200/company" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text" }, "age": { "type": "integer" }, "salary": { "type": "float" }, "department": { "type": "keyword" } } } }'

参考案例：www.rxfgt.cn

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十二、更新与删除

更新文档：

curl -X POST "localhost:9200/company/_update/1" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "doc": { "salary": 9000 } }'

删除文档：

curl -X DELETE "localhost:9200/company/_doc/3"

删除索引：

curl -X DELETE "localhost:9200/company"

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十三、全文搜索高亮显示

{ "query": { "match": { "department": "IT" }}, "highlight": { "fields": { "department": {} } } }

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十四、Kibana 可视化

Kibana 是 Elasticsearch 的可视化分析工具。
安装后访问：

http://localhost:5601

常用功能：

• Dashboard 仪表盘

• Discover 实时搜索

• Visualize 图表分析

• Dev Tools（在线执行 ES 查询）

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十五、Logstash 日志采集

Logstash 用于将日志或数据导入 Elasticsearch。

配置文件示例：

logstash.conf

input { file { path => "/var/log/nginx/access.log" start_position => "beginning" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } } } output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "nginx-logs" } }

启动：

logstash -f logstash.conf

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十六、分片与副本配置

curl -X PUT "localhost:9200/logs" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "settings": { "index": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1 } } }'

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十七、安全与认证

启用安全认证：

elasticsearch-setup-passwords interactive

登录验证：

curl -u elastic:yourpassword -X GET "localhost:9200/_cluster/health"

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十八、性能优化技巧

1. 合理设置分片与副本数

2. 使用 keyword 类型进行聚合查询

3. 开启缓存与索引压缩

4. 禁用不必要字段的 _source 存储

5. 定期合并小索引（force merge）

6. 使用 ILM（Index Lifecycle Management） 自动清理旧数据

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十九、监控与维护

查看集群健康

curl -X GET "localhost:9200/_cluster/health?pretty"

查看节点状态

curl -X GET "localhost:9200/_cat/nodes?v"

查看索引情况

curl -X GET "localhost:9200/_cat/indices?v"

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二十、企业级实战场景

场景	实践方案
日志分析平台	ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）
全文检索系统	网站搜索、文档查询、知识库系统
实时监控告警	与 Beats、AlertManager 结合使用
电商数据分析	聚合订单、用户、商品行为
安全审计	统一收集防火墙与系统日志
推荐系统	实时分析与搜索结合