Docker安装ElasticSearch

首先，就是安装ElasticSearch。因为有了docker，所以就不用按部就班的安装，直接通过下载ElasticSearch的镜像源就搞定。

理想是美好的，现实是残酷的。因为从国外拉取镜像太慢，我选择了国内的时速云。结果搜索ElasticSearch排名第一的镜像把我坑惨了，死活连不上。

只能慢慢找对应官网的镜像，我只是想吐槽下国内...国内...

1.下载镜像

docker pull index.tenxcloud.com/docker_library/elasticsearch:1.6

2. 开启镜像并映射端口9200(ElasticSearch的默认端口为9200)

docker run -p 9200:9200 -d index.tenxcloud.com/docker_library/elasticsearch:1.6

备注：如果是mac的话，还需要多在此之前多做一个端口映射的动作，具体可参照http://unmi.cc/mac-os-x-experience-docker/中的端口映射，

里面的流程图也说明了为何mac需要再多做一步。

3.测试是否安装成功，并且能够连通

curl 127.0.0.1:9200

这时候，会看到正常返回:

{
  "status" : 200,
  "name" : "James "Jimmy" Marks",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "version" : {
    "number" : "1.6.2",
    "build_hash" : "622039121e53e5f520b5ff8720fdbd3d0cb5326b",
    "build_timestamp" : "2015-07-29T09:24:47Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "4.10.4"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

Elasticsearch

与Elasticsearch交互

任何其他语言都可以使用你喜欢的网页客户端可以访问的RESTful API通过9200端口和 Elasticsearch通信。实际上，你甚至可以从命令行通过curl命令(当然你要去了解一下curl命令)和Elasticsearch通信。

curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' 
-d '
{  
   "query": {
        "match_all": {}  
    }
}
'

说明：

-XGET适当的HTTP方法或者动作： GET、POST、PUT、HEAD或者DELETE；

http:.........:9200表示集群任意节点的协议、主机名和端口；

_count表示请求的路径；

pretty任意可选的查询字符串参数，比如pretty将会漂亮的打印JSON格式的响应使它更容易阅读；

-d表示 HTTP POST方式传输数据；

{}中的部分表示JSON格式的请求包体(我们后面会常用这种形式);

query表示JSON格式的请求包体中的查询关键字；

match_all表示JSON格式的请求包体中的要查询的字段。Elasticsearch返回一个像 200 OK 的状态码和一个JSON格式的响应(HEAD请求除外)。上面的curl请求将返回一个如下的JSON格式的响应：

{
    "count" : 0,
    "_shards" : {
        "total" : 5,
        "successful" : 5,
        "failed" : 0
    }
}

建立索引

Elasticsearch中建立一个索引来存储数据。比如我创建的索引是article。

curl -XPUT 'http://localhost:9200/article/'

返回结果为:

{"acknowledged":true}

建立mapping

我们已经建立索引名为article的索引，我们在这将对article中的内容进行约束，进行验证。从而在存取数据时按照我们预定的规则进行存储。也就是我们在这里要建立article的mapping。下面代码是建立索引为article，索引类型为detail的mapping

curl -XPUT 'http://localhost:9200/article/_mapping/detail' -d ' 
{
        "detail" : {
            "dynamic" : true,
            "properties" : {
                "title" : { "type" :  "string"  },
                "url"   : { "type" :  "string" },
                "content"   : { "type" :  "string" }
            }
        }
    }
'

返回结果为:

{"acknowledged":true}

数据保存

curl -XPOST  'http://localhost:9200/article/detail' -d '{
    "title":"hello world!",
    "url": "http://xxxx.com",
    "content":"this is a test"
}'

返回结果:

{"_index":"article","_type":"detail","_id":"AVYrA6DFR3LFkvR34Ega","_version":1,"created":true}

ES数据检索

curl -XGET 'http://localhost:9200/article/detail/_search' -d '
 {
    "query":
       {
       "match":
         {"content":"test"}
       }
  }'

返回结果:

{"took":7,"timed_out":false,"_shards":{"total":5,"successful":5,"failed":0},"hits":{"total":1,"max_score":0.15342641,"hits":[{"_index":"article","_type":"detail","_id":"AVYrA6DFR3LFkvR34Ega","_score":0.15342641,"_source":{
    "title":"hello world!",
    "url": "http://xxxx.com",
    "content":"this is a test"
}}]}}

Node.js

node.js也有相关的elasticsearch包。

首先安装下:

npm install elasticsearch

初始化:

var elasticsearch = require('elasticsearch');
var client = new elasticsearch.Client({
  host: 'localhost:9200',
  log: 'trace'
});

试试下，我们通过node查找刚刚插入的数据

client.search({
  index: 'article',
  type: 'detail',
  body: {
    query: {
      match: {
        content: 'test'
      }
    }
  }
}).then(function (resp) {
    var hits = resp.hits.hits;
}, function (err) {
    console.trace(err.message);
});

看下日志，哦啦！

暂时就研究了那么多，更加深入的待续......