一文上手 Elasticsearch常用可视化管理工具

　　各位知道，搜索程序一般由索引链及搜索组件组成。

　　索引链功能的实现需要按照几个独立的步骤依次完成：检索原始内容、根据原始内容来创建对应的文档、对创建的文档进行索引。

　　搜索组件用于接收用户的查询请求并返回相应结果，一般由用户接口、构建可编程查询语句的方法、查询语句执行引擎及结果展示组件组成。

　　著名的开源程序Lucene是为索引组件，它提供了搜索程序的核心索引和搜索模块，例如图中的“Index”及下面的部分;而ElasticSearch则更像一款搜索组件，它利用Lucene进行文档索引，并向用户提供搜索组件，例如“Index”上面的部分。二者结合起来组成了一个完整的搜索引擎。

　　二、索引组件

　　索引是一种数据结构，它允许对存储在其中的单词进行快速随机访问。当需要从大量文本中快速检索文本目标时，必须首先将文本内容转换成能够进行快速搜索的格式，以建立针对文本的索引数据结构，此即为索引过程。

　　它通常由逻辑上互不相关的几个步骤组成。

　　第一步：获取内容。

　　过网络爬虫或蜘蛛程序等来搜集及界定需要索引的内容。Lucene并不提供任何获取内容的组件，因此，需要由其它应用程序负责完成这一功能，例如著名的开源爬虫程序Solr、Nutch、Grub及Aperture等。必要时，还可以自行开发相关程序以高效获取自有的特定环境中的数据。获取到的内容需要建立为小数据块，即文档(Document)。

　　第二步：建立文档。

　　获取的原始内容需要转换成专用部件(文档)才能供搜索引擎使用。

　　一般来说，一个网页、一个PDF文档、一封邮件或一条日志信息可以作为一个文档。文档由带“值(Value)”的“域(Field)”组成，例如标题(Title)、正文(body)、摘要(abstract)、作者(Author)和链接(url)等。不过，二进制格式的文档处理起来要麻烦一些，例如PDF文件。

　　对于建立文档的过程来说有一个常见操作：向单个的文档和域中插入加权值，以便在搜索结果中对其进行排序。权值可在索引操作前静态生成，也可在搜索期间才动态生成。权值决定了其搜索相关度。

　　第三步：文档分析。

　　搜索引擎不能直接对文本进行索引，确切地说，必须首先将文本分割成一系列被称为语汇单元(token)的独立原子元素，此过程即为文档分析。每个token大致能与自然语言中的“单词”对应起来，文档分析就是用于确定文档中的文本域如何分割成token序列。

　　此即为切词，或分词。

　　文档分析中要解决的问题包括如何处理连接一体的各个单词、是否需要语法修正(例如原始内容存在错别字)、是否需要向原始token中插入同义词(例如laptop和notebook)、是否需要将大写字符统一转换为小写字符，以及是否将单数和复数格式的单词合并成同一个token等。这通常需要词干分析器等来完成此类工作，Lucene提供了大量内嵌的分析器，也支持用户自定义分析器，甚至联合Lucene的token工具和过滤器创建自定义的分析链。

　　第四步：文档索引

　　在索引步骤中，文档将被加入到索引列表。事实上，Lucene为此仅提供了一个非常简单的API，而后自行内生地完成了此步骤的所有功能。

　　本文内容脑图如下：

　　elasticsearch-head

　　直接安装方式：此处不赘述，在我的前文《CentOS-7上Elasticsearch安装填坑记》中已经记录过，可以前去查看

　　Docker安装方式：

　　docker run -d -p 9100:9100 docker.io/mobz/elasticsearch-head:5

　　启动访问：

　　使用效果：

　　( 算了，这个简直上古时期的UI真心不想多看一眼，下面就凑合放两张图意思下吧。

　　ElasticHD

　　ElasticHD 支持 ES监控、实时搜索，Index template快捷替换修改，索引列表信息查看， SQL converts to DSL工具等，体验下来感觉还是比较强大的!

　　**项目地址：**https://github.com/360EntSecGroup-Skylar/ElasticHD

　　直接安装方式：

　　1. 首先下载zip压缩包：

　　2. 修改权限：chmod -R 777 ElasticHD

　　3. 运行: ./ElasticHD -p 127.0.0.1:9800

　　Docker安装方式：

　　docker run -p 9200:9200 -d --name elasticsearch elasticsearch

　　docker run -p 9800:9800 -d --link elasticsearch:demo containerize/elastichd

　　启动访问：

　　使用效果：

　　这个 Dashboard有点酷炫：

　　数据搜索直观易使用：

　　索引列表看得比较清楚：

　　这个 SQL查询语句转 ES的Json查询格式的小工具挺厉害的：

　　Dejavu

　　Dejavu 也是一个 Elasticsearch的 Web UI 工具，其 UI界面更符合当下主流的前端页面风格，因此使用起来很方便。

　　**项目地址：**https://github.com/appbaseio/dejavu/

　　Docker安装方式：

　　docker run -p 1358:1358 -d appbaseio/dejavu

　　启动访问：

　　使用效果：

　　这个数据预览页面非常直观，索引/类型/文档 看得一清二楚

　　查询功能也不错

　　好了，朋友们，今天的分享就先到这里吧。感谢大家的时间。这些内容是我用来讲课的讲义精练出的内容，用于微信的方式分享可能显得过于啰嗦，请大家将就着看啦。

       原文出处:CodeSheep