Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,它构建在Apache?Lucene搜索引擎库之上。它提供了一个分布式多用户能力的实时搜索和分析引擎,能够处理大规模的数据。Elasticsearch被广泛用于构建全文搜索、日志分析、实时应用程序监控等场景。它具有高度的可伸缩性和灵活性,能够快速地进行搜索和分析大量的数据。Elasticsearch也与许多其他开源项目(如Logstash和Kibana)集成,形成了ELK堆栈,提供更完整的日志分析和可视化解决方案。
Kibana是一个开源的数据可视化工具,专门用于与Elasticsearch进行集成,提供强大的数据分析和可视化功能。通过Kibana,用户可以创建各种交互式的图表、仪表板和地图,用于展示Elasticsearch中存储的数据。它能够轻松地对数据进行搜索、过滤和分析,并以直观的方式呈现数据结果,帮助用户更好地理解其数据。Kibana通常与Logstash和Elasticsearch一起使用,形成了ELK堆栈,为用户提供了一个完整的日志收集、存储、分析和可视化解决方案。
Kibana与Elasticsearch有着密切的关系,它们是ELK堆栈中的两个核心组件。
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,用于存储、检索和分析大规模的数据。它提供了高性能的全文搜索功能以及强大的数据聚合和分析能力。
Kibana则是一个用于数据可视化和分析的工具,它可以与Elasticsearch进行集成。通过Kibana,用户可以使用图表、仪表板和地图等方式直观地展示和分析存储在Elasticsearch中的数据。Kibana提供了灵活的数据查询和过滤功能,用户可以轻松地对数据进行搜索和筛选,然后将结果可视化呈现出来。
在ELK堆栈中,Logstash用于数据的收集、清洗和转换,将数据发送到Elasticsearch进行存储。而Kibana则用于从Elasticsearch中获取数据,并进行数据可视化和交互式分析。因此,通过Kibana,用户可以实时监控和分析存储在Elasticsearch中的数据,从而更好地理解和利用数据
Es和kibana的启动方式后续在写
搭建项目,正常搭建出单体项目整合es
(后续写一个单独文件夹来存放)
在Test单元测试中:
@Autowired
ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;
的方式
这个无法删除索引
查看索引中所有的数据(全量同步)
但是后续无法识别到分词器的注解,所以不建议使用
自定义一个持久层的接口,去继承一个接口
注入
方法1、全量同步
方法二,查询所有(不常用)
方法三,自定义方法 条件查询(处理高亮不太方便)
查询方法一
这个接口的实现类对应查询的各个方法