esxi win10开机 efi network esxi uefi

es介绍

1 es：出现是为了解决大数据量搜索的问题
2 符合resful协议，使用java封装，分布式搜索引擎
3 es概念：集群，节点，分片，副本（保证高可用），全文检索
4 把一段文章进行分词，把所有次都建立索引
5 倒排索引：根据分词对文章建立索引
6 es概念：索引，类型，文档
7 es安装：7.9.x，公司7.5
8 6.x之前 和 6.x 和7.x有区别
    -6.x之前，一个索引下可以有多个类型
    -6.x：还支持这样使用，不允许在一个索引下建多个类型
    -7.x：不支持使用，也不允许创建
9 es安装，
    -安装jdk：1.8以上
    -es安装：解压即用
    -kinaba版本要对应，官方提供，不仅仅做客户端使用，解压即用，配置文件指定连接的es服务端地址
    -es-head：第三方es客户端，node
        -npm install 
        -npm run start
        -需要在es服务端配置允许跨域

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索引操作

# 1 对索引的增删查改
# 2 创建索引
PUT lqz2
{
  "settings": {
    "index":{
      "number_of_shards":5,
      "number_of_replicas":1
    }
  }
}
'''
number_of_shards
每个索引的主分片数，默认值是 5 。这个配置在索引创建后不能修改。
number_of_replicas
每个主分片的副本数，默认值是 1 。对于活动的索引库，这个配置可以随时修改。
'''
# 3 查看索引
#获取lqz2索引的配置信息
GET lqz2/_settings
#获取所有索引的配置信息
GET _all/_settings
#同上
GET _settings
#获取lqz和lqz2索引的配置信息
GET lqz,lqz2/_settings


# 修改索引

## 不建议修改（改只能改副本的数量）
PUT lqz/_settings
{
  "number_of_replicas": 3
}
# 不允许改
PUT lqz/_settings
{
  "number_of_shards": 3
}


# 删除索引
DELETE lqz

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映射管理

1 mapping type 用来创建类型（类型是表的概念）
2 映射用来定义字段的类型及相关属性
3 非关系型数据库不需要先创建类型，直接存文档，es会默认推测字段类型
4 我们来使用mapping定义，会更准确
5 字段数据类型 
    string类型：text，keyword，text会分词，keyword不分词了
    数字类型：long，integer，short，byte，double，float
    日期类型：data
    布尔类型：boolean
    binary类型：binary
    复杂类型：object（实体，对象），nested（列表）
    geo类型：geo-point，geo-shape（地理位置）
    专业类型：ip，competion（搜索建议）
    
6 映射参数

View Code

属性	描述	适合类型
store	值为yes表示存储，no表示不存储，默认为no	all
index	yes表示分词，no表示不分词，默认为true	text
null_value	如果字段为空，可以设置一个默认值，比如"NA"（传过来为空，不能搜索，na可以搜索）	all
analyzer	可以设置索引和搜索时用的分析器，默认使用的是standard分析器，还可以使用whitespace，simple。都是英文分析器	all
include_in_all	默认es为每个文档定义一个特殊域_all,它的作用是让每个字段都被搜索到，如果想让某个字段不被搜索到，可以设置为false	all
format	时间格式字符串模式	date

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7 通过映射，创建类型
    -6.x之前：

PUT books2
{
  "mappings": {
    "book":{
      "properties":{
        "title":{
          "type":"text"
        },
        "price":{
          "type":"integer"
        },
        "addr":{
          "type":"keyword"
        },
        "company":{
          "properties":{
            "name":{"type":"text"},
            "company_addr":{"type":"text"},
            "employee_count":{"type":"integer"}
          }
        },
        "publish_date":{"type":"date","format":"yyy-MM-dd"}
       
      }
    }
  }
}


        
    -7.x以后：
    # 创建索引，指定映射
    PUT books
    {
      "mappings": {
        "properties":{
          "title":{
            "type":"text"
          },
          "price":{
            "type":"integer"
          },
          "addr":{
            "type":"keyword"
          },
          "company":{
            "properties":{
              "name":{"type":"keyword"},
              "company_addr":{"type":"text"},
              "employee_count":{"type":"integer"}
            }
          },
          "publish_date":{"type":"date","format":"yyy-MM-dd"}

        }

      }
    }
    
    
    
# 类型（映射创建完成后，插入数据测试）
    # 插入文档测试
    PUT books/_doc/1
    {
      "title":"大头儿子小偷爸爸",
      "price":100,  
      "addr":"北京天安门",
      "company":{
        "name":"我爱北京天安门",
        "company_addr":"我的家在东北松花江傻姑娘",
        "employee_count":10
      },
      "publish_date":"2019-08-19"
    }

    # 再插入一条文档
    PUT books/_doc/2
    {
      "title":"白雪公主和十个小矮人",
      "price":"99",
      "addr":"黑暗森里",
      "company":{
        "name":"我的家乡在上海",
        "company_addr":"朋友一生一起走",
        "employee_count":10
      },
      "publish_date":"2018-05-19"
    }


    # 向lqz2插入文档
    PUT lqz2/_doc/1
    {
      "title":"大头儿子小偷爸爸",
      "price":100,  
      "addr":"北京天安门",
      "publish_date":"2019-08-19"
    }


# 查看映射
GET books/_mapping
GET lqz2/_mapping
# 索引查看
#查看books索引的mapping
GET books/_mapping
#获取所有的mapping
GET _all/_mapping

映射管理

文档操作

# 增加文档，不需要先创建索引和类型
PUT lqz/_doc/1
{
  "name":"顾老二",
  "age":30,
  "from": "gu",
  "desc": "皮肤黑、武器长、性格直",
  "tags": ["黑", "长", "直"]
}
# 注意点：**当执行`PUT`命令时，如果数据不存在，则新增该条数据，如果数据存在则修改该条数据

文档的增删改查

GET lqz/_doc/1

查看文档

# 替换修改
PUT lqz/_doc/1
{
  "desc":"皮肤很黄，武器很长，性格很直",
  "tags":["很黄","很长", "很直"]
}

# 局部修改
POST lqz/_update/2
{
  "doc": {
    "desc": "皮肤很黄，武器很长，性格很直",
    "tags": ["很黑","很长", "很直"]
  }
}

修改文档

DELETE lqz/_doc/4

删除文档

# 1 根据id查询
GET lqz/_doc/1
# 2 模糊查询方式一
GET lqz/_doc/_search?q=from:gu
# 3 模糊查询方式二（推荐使用）
GET lqz/_doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  }
}

查询的几种方式

1 match
    GET lqz3/_doc/_search
        {
          "query": {
            "match": {
              "from": "gu"
            }
          }
        }
2 match_all
    GET lqz3/_doc/_search
    {
      "query": {
        "match_all": {
        }
      }
    }
3 match_phrase:slop参数
    GET t1/doc/_search
    {
      "query": {
        "match_phrase": {
          "title": {
            "query": "中国世界",
            "slop": 2
          }
        }
      }
    }
4 match_phrase_prefix：只针对英文单词
GET t3/doc/_search
    {
      "query": {
        "match_phrase_prefix": {
          "desc": "bea"
        }
      }
    }



5 multi_match ：多字段查询
    GET t3/doc/_search
    {
      "query": {
        "multi_match": {
          "query": "beautiful",
          "fields": ["title", "desc"]
        }
      }
    }
    
    
    
 # term查询如果要查询多个语句直接使用[]  
 GET w10/doc/_search
    {
      "query": {
        "terms": {
          "t1": ["beautiful", "sexy"]
        }
      }
    }

term与match查询

# 对结果进行排序(只能排序可以排序的字段，数字类型，日期类型)
GET lqz3/_doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

对查询结果进行排序

# 分页(from是从第几条取，size是取几条)
GET lqz3/_doc/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],

  "from": 2,
  "size": 2
}

分页

#must and的条件
GET lqz3/_doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 30
          }
        }
      ]
    }
  }
}

# or 条件
GET lqz3/_doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        },
        {
          "match": {
            "tags": "闭月"
          }
        }
      ]
    }
  }
}


# 都不是
GET lqz3/_doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        },
        {
          "match": {
            "tags": "可爱"
          }
        },
        {
          "match": {
            "age": 18
          }
        }
      ]
    }
  }
}

# 查询某个范围
GET lqz3/_doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gt": 25
          }
        }
      }
    }
  }
}


## 大于等于小于等于
GET lqz3/_doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "from": "gu"
          }
        }
      ],
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "lte": 25,
            "gte":18
          }
        }
      }
    }
  }
}

布尔查询

GET lqz3/_doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "顾老二"
    }
  },
  "_source": ["name", "age"]
}

查询字段过滤

# 结果高亮
GET lqz3/_doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "石头"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": "<b class='key' style='color:red'>",
    "post_tags": "</b>",
    "fields": {
      "name": {}
    }
  }
}

对结果高亮显示

# 聚合函数 sum,min,max,avg
GET lqz3/_doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "from": "gu"
    }
  },
  "aggs": {
    "my_sum": {
      "sum": {
        "field": "age"
      }
    }
  },
  "_source": ["name", "age"]
}

# 分组查询
GET lqz3/_doc/_search
{
  "size": 0, 
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "aggs": {
    "age_group": {
      "range": {
        "field": "age",
        "ranges": [
          {
            "from": 15,
            "to": 20
          },
          {
            "from": 20,
            "to": 25
          },
          {
            "from": 25,
            "to": 30
          }
        ]
      }
    }
  }
}

聚合查询

1 安装中文分词
    -git上把对应版本的分词器包下载
    -解压到es的plugins目录下
    -重启es，kibana
    -创建映射时候，指定分词为中文分词即可

ik分词器

Python操作es方式一

1 mysql  user表插入数据，就要把数据同步到es中去
    -第一种方案：
        -User.object.create()
        -插入到es的代码
     -第二种方案
        -写一个插入es的函数，传入参数，就能插入
        -User.object.create()
        -调用这个函数
      -第三种方案：
        -User.object.create()
        -提交一个celery任务，异步插入
      -第四种方案：
        -信号，对象一创建就会触发一个信号
        -信号函数种判断如果是User表模型，提交一个celery任务，异步插入

pyes 1

from elasticsearch import Elasticsearch

obj = Elasticsearch()
# 创建索引（Index）
# result = obj.indices.create(index='user2',ignore=400)
# print(result)
# 删除索引
# result = obj.indices.delete(index='lqz5', ignore=[400, 404])
# 插入数据
# data = {'userid': '1', 'username': 'lqz','password':'123'}
# result = obj.create(index='user', doc_type='_doc', id=1, body=data)
# print(result)
# 更新数据
'''
不用doc包裹会报错
ActionRequestValidationException[Validation Failed: 1: script or doc is missing
'''
# data ={'doc':{'userid': '1', 'username': 'asdfasd','password':'sdddd','test':'test'}}
# # result = obj.update(index='user', doc_type='_doc', body=data, id=1)
# result = obj.update(index='user',  body=data, id=1)
# print(result)


# 删除数据
# result = obj.delete(index='user', id=1)
# print(result)

# 查询
# 查找所有文档
# query = {'query': {'match_all': {}}}
#  查找名字叫做jack的所有文档
# query = {'query': {'match': {'name': '大娘子'}}}
query={
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": {
        "query": "中国世界",
        "slop": 2
      }
    }
  }
}

# 查找年龄大于11的所有文档
query = {'query': {'range': {'age': {'gte': 30}}}}

allDoc = obj.search(index='lqz3', body=query)
print(allDoc)
# print(allDoc['hits']['hits'][0]['_source'])

model

Python操作es方式二

from datetime import datetime
from elasticsearch_dsl import Document, Date, Nested, Boolean,analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text,Integer

from elasticsearch_dsl.connections import connections

# 连接es
connections.create_connection(hosts=["localhost"])


# Article映射，两个字段
# title是Text类型，分词器使用ik_max_word
class Article(Document):
    title = Text(analyzer='ik_max_word', search_analyzer="ik_max_word", fields={'title': Keyword()})
    author = Text()

    class Index:
        name = 'myindex'  # 指定索引名

    def save(self, ** kwargs):

        return super(Article, self).save(** kwargs)


if __name__ == '__main__':
    # Article.init()  # 创建映射
    # # 保存数据
    # article = Article()
    # article.title = "Go语言测试Python"
    # article.save()  # 数据就保存了

    #查询数据
    # s=Article.search()
    # s = s.filter('match', title="测试")
    #
    # results = s.execute()
    # print(results)
    # for article in results:
    #     print(article.title)

    #删除数据
    # s = Article.search()
    # s = s.filter('match', title="测试").delete()

    #修改数据
    s = Article().search()
    s = s.filter('match', title="测试")
    results = s.execute()
    print(results[0])
    results[0].title="xxx"
    results[0].save()

View Code

es集群搭建两种方式

- 广播
#1 在本地单独的目录中，再复制一份elasticsearch文件
# 2 分别启动bin目录中的启动文件
# 3 在浏览器里输入：http://127.0.0.1:9200/_cluster/health?pretty
    -通过number_of_nodes可以看到，目前集群中已经有了两个节点了

- 单播
#现在，我们为这个集群增加一些单播配置，打开各节点内的\config\elasticsearch.yml文件。每个节点的配置如下（原配置文件都被注释了，可以理解为空，我写好各节点的配置，直接粘贴进去，没有动注释的，出现问题了好恢复）：

#1 elasticsearch1节点，,集群名称是my_es1,集群端口是9300；节点名称是node1，监听本地9200端口，可以有权限成为主节点和读写磁盘（不写就是默认的）。

cluster.name: my_es1
node.name: node1
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9300", "127.0.0.1:9302", "127.0.0.1:9303", "127.0.0.1:9304"]

# 2 elasticsearch2节点,集群名称是my_es1,集群端口是9302；节点名称是node2，监听本地9202端口，可以有权限成为主节点和读写磁盘。

cluster.name: my_es1
node.name: node2
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9202
transport.tcp.port: 9302
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9300", "127.0.0.1:9302", "127.0.0.1:9303", "127.0.0.1:9304"]

# 3 elasticsearch3节点，集群名称是my_es1,集群端口是9303；节点名称是node3，监听本地9203端口，可以有权限成为主节点和读写磁盘。

cluster.name: my_es1
node.name: node3
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9203
transport.tcp.port: 9303
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9300", "127.0.0.1:9302", "127.0.0.1:9303", "127.0.0.1:9304"]

# 4 elasticsearch4节点，集群名称是my_es1,集群端口是9304；节点名称是node4，监听本地9204端口，仅能读写磁盘而不能被选举为主节点。

cluster.name: my_es1
node.name: node4
network.host: 127.0.0.1
http.port: 9204
transport.tcp.port: 9304
node.master: false
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1:9300", "127.0.0.1:9302", "127.0.0.1:9303", "127.0.0.1:9304"]

由上例的配置可以看到，各节点有一个共同的名字my_es1,但由于是本地环境，所以各节点的名字不能一致，我们分别启动它们，它们通过单播列表相互介绍，发现彼此，然后组成一个my_es1集群。谁是老大则是要看谁先启动了！

View Code

es脑裂问题

1 有多个节点下线，又上线，正常应该加入到集群种，由于网络等各种原因导致几个节点成为了新的集群
2 配置文件种规定，集群节点数必须大于总节点数除以二+1

es打分机制

`TF`是词频（term frequency），而`IDF`是逆文档频率

TF词频:词条在文档中出现的次数
IDF`是逆文档频率 :如果一个词条在索引中的不同文档中出现的次数越多，那么它就越不重要

 

每天逼着自己写点东西，终有一天会为自己的变化感动的。这是一个潜移默化的过程，每天坚持编编故事，自己不知不觉就会拥有故事人物的特质的。 Explicit is better than implicit.(清楚优于含糊)