【ElasticSearch(ES)】安装及介绍

weixin_44860141

630人浏览 · 2026-04-04 18:32:34

weixin_44860141 · 2026-04-04 18:32:34 发布

ElasticSearch安装及介绍

es详解
- 简介
安装
- 安装说明
- 实际应用场景
一、安装前提
- 版本确认
二、服务器环境准备
- 2.1 检查系统环境
- 2.2 创建专用用户（重要）
三、安装方式选择
四、方式一：Docker安装（推荐快速上手）
- 4.1 安装Docker
- 4.2 安装Elasticsearch 7.6.2
- 4.3 安装Kibana 7.6.2
- 4.4 安装IK分词器（Docker方式）
五、方式二：压缩包安装（生产环境推荐）
- 下载安装包
- 5.2 修改配置文件
- 5.3 修改系统配置
- 5.4 修改权限并启动
- 5.5 安装IK分词器
- 5.6 安装Kibana
六、验证安装
- 6.1 验证Elasticsearch
- 6.2 验证IK分词器
- 6.3 验证Kibana
- 6.4 防火墙配置
七、Spring Boot配置
- 7.1 application.yml配置
八、常见问题
九、服务管理脚本
中文分词器的原理
- 单字分词
es基础概念
- 详细说明
索引语法
- 创建索引
- 查看索引
- 查看索引库是否存在
- 删除索引
- 配置映射
- - 创建映射字段
- 查看映射
参考链接

es详解

简介

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，最初由Elastic公司开发。它构建在Apache Lucene搜索引擎库之上，提供了一个强大的全文搜索和分析引擎，它结合kibana、Logstash、Beats，是一整套技术栈，被叫做ELK，适用于各种用例，包括文本搜索、日志分析、实时数据分析、监控和报警等。

问题：为什么使用es
对大量数据进行模糊查询，如果使用数据库就成了全表查询，索引失效。需要使用专门的搜索引擎。

倒排原理
在这里插入图片描述
Elasticsearch 搜索流程

安装

安装说明

为什么需要三个一起安装？
简单答案：它们是一个完整的搜索分析系统，缺一不可，各自解决不同的问题。

打个比方：

Elasticsearch = 图书馆的书库（存储所有书籍，并能快速查找）
Kibana = 图书馆的阅览室+管理台（可视化查看数据，管理书库）
IK分词器 = 图书馆的中文分词机（把中文句子切分成有意义的词语）

各自的核心功能

1. Elasticsearch（核心搜索引擎）

一句话概括：负责存储数据、建立索引、执行搜索的核心引擎。

主要功能：

✅ 数据存储：像数据库一样保存文档数据（JSON格式）
✅ 全文检索：支持快速搜索文本内容（毫秒级响应）
✅ 倒排索引：建立词→文档的映射，加速搜索
✅ 聚合分析：对数据进行统计、分组、计算（如销售额统计）
✅ 分布式架构：支持海量数据（PB级）和高并发

实际例子：

// ES中存储的商品数据
{
  "name": "iPhone 15 Pro Max",
  "description": "苹果公司最新旗舰手机，A17芯片",
  "price": 9999
}

// 搜索"苹果手机"，ES快速找到这条记录

2. Kibana（可视化平台）

一句话概括：为Elasticsearch提供图形化界面，让你不用敲命令就能查看和分析数据。

主要功能：

✅ 数据可视化：生成柱状图、折线图、地图等图表
✅ 实时监控：展示ES集群健康状态、性能指标
✅ Dev Tools：提供控制台直接执行ES命令（类似数据库的SQL工具）
✅ 仪表盘：组合多个图表，构建数据大屏
✅ 日志分析：实时查看、搜索、分析日志数据

实际例子：

# 没有Kibana：你需要敲curl命令查看数据
curl -X GET "localhost:9200/logs/_search?q=error"

# 有了Kibana：在网页上直接搜索"error"，还能看到漂亮的图表和统计

3. IK分词器（中文分词插件）

一句话概括：让Elasticsearch能够正确理解中文，而不是把一个汉字当一个词。

为什么需要它？
ES默认的分词器对英文友好（按空格切分），但对中文会逐字切分，导致搜索结果不准确。

对比演示：

// 原文："我喜欢吃苹果"

// 默认分词器（错误）：
["我", "喜", "欢", "吃", "苹", "果"]

// IK分词器（正确）：
["我", "喜欢", "吃", "苹果"]

主要功能：

✅ ik_max_word：最细粒度切分，召回率高（适合搜索）

"中华人民共和国" → ["中华人民共和国", "中华人民", "中华", "华人", "人民共和国", "人民", "共和国", "共和"]

✅ ik_smart：粗粒度切分，准确率高（适合索引）

"中华人民共和国" → ["中华人民共和国"]

✅ 词典扩展：支持添加自定义词汇（如"王者荣耀"、“ChatGPT”）

三者协作流程

用户搜索"苹果手机"
       ↓
   Kibana界面（输入关键词）
       ↓
   发送请求到 Elasticsearch
       ↓
   ES使用IK分词器处理"苹果手机"
   "苹果手机" → ["苹果", "手机", "苹果手机"]
       ↓
   ES在倒排索引中查找包含这些词的文档
       ↓
   找到商品：iPhone 15、小米手机、苹果MacBook
       ↓
   返回结果给 Kibana（展示成漂亮的列表）
       ↓
   用户看到搜索结果

实际应用场景

场景	ES作用	IK作用	Kibana作用
电商搜索	存储商品，快速检索	正确切分"充电宝"、“数据线”	展示搜索热词、点击率图表
日志分析	存储海量日志	分析日志中的中文错误信息	实时监控错误数量趋势
知识库	存储文档	理解中文问题（如"怎么重置密码"）	提供搜索界面和管理后台
内容推荐	存储用户行为	分析文章关键词	展示用户画像统计图

一、安装前提

原则：宁可SpringBoot低一点，也要保证ES版本新且稳。
铁律：ES、Kibana、IK三位一体，版本号必须完全一致
需要安装跟springboot匹配的版本

版本确认

方案	SpringBoot 版本	Spring Data Elasticsearch	推荐 Elasticsearch	对应 Kibana	对应 IK 分词器	适用场景
新项目首选	3.2.x / 3.3.x	5.2.x	8.13.0 或 8.17.0	8.13.0 / 8.17.0	8.13.0 / 8.17.0	新项目，AI/向量检索支持更好
稳定维护版	2.7.x	4.2.x	7.17.6	7.17.6	7.17.6	生产环境主流，生态最成熟
保守存量版	2.5.x	4.0.x	7.10.2	7.10.2	7.10.2	低版本SpringBoot兼容
保守存量版	2.5.x	4.0.x	7.10.2	7.10.2	7.10.2	低版本SpringBoot兼容
我的项目版本	2.3.x	7.6.2	7.6.2	7.6.2	7.6.2
我的版本是2.3.x，所以要安装7.6.2版本。

二、服务器环境准备

2.1 检查系统环境

# 查看操作系统版本
cat /etc/os-release

# 检查Java版本（需要JDK 8+）
java -version

在这里插入图片描述
我的是ubantu

2.2 创建专用用户（重要）

ES 不能使用 root 用户运行，必须创建普通用户：

# 创建用户组和用户
groupadd elsearch
useradd elsearch -g elsearch -p elasticsearch

# 设置密码（可选）
passwd elsearch

三、安装方式选择

阿里云服务器上推荐两种安装方式，根据需求选择：

方式	适用场景	优点	缺点
Docker安装	快速部署、测试环境	简单快捷、隔离性好	需要了解Docker
压缩包安装	生产环境	可控性强、便于调优	步骤较多

四、方式一：Docker安装（推荐快速上手）

4.1 安装Docker

centos系统

# 安装依赖
yum install -y yum-utils

# 添加阿里云镜像源
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

# 安装Docker
yum -y install docker-ce

# 启动并设置开机自启
systemctl start docker
systemctl enable docker

ubantu系统

# 1. 安装依赖（更新包索引并安装所需工具）
sudo apt update
sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

# 2. 添加阿里云Docker镜像源（使用GPG密钥）
# 添加Docker官方GPG密钥
curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

# 添加阿里云Docker源（Ubuntu版本对应）
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# 3. 安装Docker
sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

# 4. 启动并设置开机自启
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

4.2 安装Elasticsearch 7.6.2

# 拉取镜像
docker pull elasticsearch:7.6.2

# 创建数据目录
mkdir -p /mydata/elasticsearch/{data,plugins,logs,config}
chmod -R 777 /mydata/elasticsearch

# 启动容器
docker run -d \
  --name elasticsearch \
  --restart=always \
  -p 9200:9200 \
  -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
  -v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
  -v /mydata/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
  elasticsearch:7.6.2

参数说明：

-p 9200:9200：HTTP API端口（应用连接用）
-p 9300:9300：集群内部通信端口
discovery.type=single-node：单节点模式
ES_JAVA_OPTS：限制内存使用（阿里云服务器内存通常较小）

4.3 安装Kibana 7.6.2

# 拉取镜像
docker pull kibana:7.6.2

# 启动容器
docker run -d \
  --name kibana \
  --restart=always \
  -p 5601:5601 \
  --link elasticsearch:elasticsearch \
  -e "ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200" \
  kibana:7.6.2

4.4 安装IK分词器（Docker方式）

方法一：进入容器安装

# 方法一：进入容器安装
docker exec -it elasticsearch /bin/bash

# 在线安装
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.2/elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip

# 退出并重启
exit
docker restart elasticsearch

方法二：离线安装

# 方法二：离线安装（如果网络问题）
# 1. 下载插件包到宿主机
cd /mydata/elasticsearch/plugins
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.2/elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip

# 2. 解压
mkdir ik
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip -d ik
rm -f elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip

# 3. 重启容器
docker restart elasticsearch

五、方式二：压缩包安装（生产环境推荐）

下载安装包

# 创建安装目录
mkdir -p /data/ELK
cd /data/ELK

# 下载Elasticsearch（使用国内镜像更快）
wget https://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/7.6.2/elasticsearch-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz

# 解压
tar -zxf elasticsearch-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz
mv elasticsearch-7.6.2 elasticsearch

# 创建数据、日志、配置目录
mkdir -p /data/ELK/elasticsearch/{data,logs,conf}

5.2 修改配置文件

编辑配置文件：/data/ELK/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

# 集群名称
cluster.name: forum-cluster

# 节点名称
node.name: node-1

# 数据存储路径
path.data: /data/ELK/elasticsearch/data
path.logs: /data/ELK/elasticsearch/logs

# 网络配置（重要：阿里云需要配置内网IP）
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200

# 集群发现配置（单节点）
discovery.type: single-node

# 跨域配置（如需使用head插件）
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

修改JVM内存配置：/data/ELK/elasticsearch/config/jvm.options

# 根据服务器内存调整（阿里云2G内存建议512m）
-Xms512m
-Xmx512m

5.3 修改系统配置

# 1. 修改文件描述符限制
echo "elsearch soft nofile 65536" >> /etc/security/limits.conf
echo "elsearch hard nofile 65536" >> /etc/security/limits.conf

# 2. 修改虚拟内存区域
echo "vm.max_map_count=262144" >> /etc/sysctl.conf
sysctl -p

# 3. 修改进程限制
echo "elsearch soft nproc 4096" >> /etc/security/limits.d/20-nproc.conf

5.4 修改权限并启动

# 修改目录所有者
chown -R elsearch:elsearch /data/ELK/elasticsearch

# 切换到es用户启动
su - elsearch
cd /data/ELK/elasticsearch

# 前台启动（测试用）
./bin/elasticsearch

# 后台启动
./bin/elasticsearch -d

5.5 安装IK分词器

# 切换到es用户
su - elsearch
cd /data/ELK/elasticsearch

# 在线安装
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.2/elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip

# 重启ES
pkill -f elasticsearch
./bin/elasticsearch -d

5.6 安装Kibana

# 下载Kibana
cd /data/ELK
wget https://mirrors.huaweicloud.com/kibana/7.6.2/kibana-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz
tar -zxf kibana-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz
mv kibana-7.6.2-linux-x86_64 kibana

# 修改配置
vi /data/ELK/kibana/config/kibana.yml

配置文件

server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]

修改权限并启动

# 修改权限并启动
chown -R elsearch:elsearch /data/ELK/kibana
su - elsearch
cd /data/ELK/kibana
./bin/kibana &

# 后台运行
nohup ./bin/kibana > /dev/null 2>&1 &

六、验证安装

6.1 验证Elasticsearch

# 检查服务状态
curl http://localhost:9200

# 预期返回
# {
#   "name" : "node-1",
#   "cluster_name" : "forum-cluster",
#   "version" : {"number" : "7.6.2", ...}
# }

6.2 验证IK分词器

# 测试中文分词
curl -X POST "http://localhost:9200/_analyze" -H "Content-Type: application/json" -d'
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "论坛系统中文搜索"
}'

6.3 验证Kibana

浏览器访问：http://你的服务器IP:5601

6.4 防火墙配置

# 阿里云安全组需要开放端口：9200、5601

# 如果使用firewalld
firewall-cmd --zone=public --add-port=9200/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=5601/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

七、Spring Boot配置

7.1 application.yml配置

spring:
  elasticsearch:
    rest:
      uris: http://你的服务器IP:9200
      connection-timeout: 5s
      read-timeout: 30s

7.2 添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>

八、常见问题

问题	解决方案
can not run elasticsearch as root	必须使用普通用户启动
max virtual memory areas vm.max_map_count	执行 sysctl -w vm.max_map_count=262144
max file descriptors	修改 /etc/security/limits.conf
9200端口无法访问	检查阿里云安全组规则
IK分词器不生效	确认版本完全匹配7.6.2，重启ES

九、服务管理脚本

#!/bin/bash
# /etc/init.d/elasticsearch

# 启动
su - elsearch -c "/data/ELK/elasticsearch/bin/elasticsearch -d"

# 停止
ps aux | grep elasticsearch | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill -9

# 查看日志
tail -f /data/ELK/elasticsearch/logs/forum-cluster.log

中文分词器的原理

1.单字分词
2.二分法分词
3.词库分词

单字分词

单字分词：就是按照中文一个字一个字分词。比如“我们是中国人”，分词效果就是“我”，“们”，“是”，“中”，“国”，“人”

二分法分词：

词库分词

网上的工具，如https://www.sojson.com/analyzer

es基础概念

1.索引（Index）（数据库）
2.类型（types）（表）
3.文档（Document）
4.字段（fields）（列）
Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。

对比关系：
索引（indices）--------------------------------Databases 数据库
类型（type）------------------------------------Table 数据表
文档（Document）----------------------------Row 行
字段（Field）-----------------------------------Columns 列

详细说明

概念	说明
索引库（indices)	indices是index的复数，代表许多的索引，
类型（type）	类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念
文档（document）	存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
字段（field）	文档中的属性
映射配置（mappings）	字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性

索引语法

创建索引

PUT /test
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

test：索引名称
settings：索引库的设置
number_of_shards：分片数量
number_of_replicas：副本数量

查看索引

语法：GET /索引库名，如
在这里插入图片描述

查看索引库是否存在

语法：HEAD /索引库名，存在则返回200，不存在返回404
HEAD /test

删除索引

语法：DELETE /索引库名
DELETE /test

配置映射

创建映射字段

语法：PUT /索引名称/_mapping/类型名称
在这里插入图片描述
比如：

POST /test/_mapping/items?include_type_name=true
{
  "properties":{
    "title":{
      "type":"text",
      "analyzer":"ik_max_word"
    },
    "price":{
      "type":"float"
    },
    "images":{
      "type":"keyword",
      "index":false
    }
  }
}

注意：es7后需要加入include_type_name=true参数
type中的keyword代表关键词，不能被分词

查看映射

相当于查看表的信息
语法 GET /索引库名/_mapping
比如 GET /test/_mapping
在这里插入图片描述

参考链接

Java_ElasticSearch(ES)——分布式搜索引擎

腾讯云开发者社区

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5.2 修改配置文件

5.3 修改系统配置

5.4 修改权限并启动

5.5 安装IK分词器

5.6 安装Kibana

六、验证安装

6.1 验证Elasticsearch

6.2 验证IK分词器

6.3 验证Kibana

6.4 防火墙配置

七、Spring Boot配置

7.1 application.yml配置

八、常见问题

九、服务管理脚本

中文分词器的原理

单字分词

es基础概念

详细说明

索引语法

创建索引

查看索引

查看索引库是否存在

删除索引

配置映射

创建映射字段

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