🥇Introduktion till Elasticsearch steg för steg

Hej!
I dag ska vi prata om Elasticsearch (hädanefter ES), som används av
plattformen Docsvision 5.5.

1. Installation

Den aktuella versionen kan laddas ner via länken: www.elastic.co/downloads/elasticsearch
Skärmdump av installationsprogrammet nedan:

2. Kontroll av funktionalitet

Efter installationen, gå till adressen
http://localhost:9200/
En sida med ES-status ska visas, exempel nedan:

Om sidan inte öppnas, kontrollera att Elasticsearch-tjänsten är igång. I Windows är det
Elasticsearch-tjänsten.

3. Anslutning till Docsvision

Anslutningen till Elasticsearch konfigureras på sidan för tjänsten för fulltext
indexering.

Här behöver du ange:
1. Adressen till Elasticsearch-servern (anges vid installationen).
2. Anslutningssträngen till databashanteraren.
3. Adress till Docsvision (i formatet ConnectAddress=http://SERVER/DocsVision/StorageServer/StorageServerService.
asmx)
4. På fliken 'Kort' och 'Register' måste du ställa in vilken data som
ska indexeras.
Det är också viktigt att verifiera att kontot som kör tjänsten Docsvision
Fulltext Indexing service, har åtkomst till databasen Docsvision på MS SQL.
Efter anslutning, kontrollera att det har skapats uppgifter i MS SQL-databasen med prefixet:
«DV:FullText__CardWithFilesPrepareRange»

Efter att inställningarna har gjorts, kommer sökfältet att låsas upp i Windows-klienten.

4. REST API Elastic

Administratören kan få olika information om Elasticsearchs funktion via
det tillhandahållna REST API.
I följande exempel kommer vi att använda Insomnia Rest Client.

Hämta generell information

Så snart tjänsten har startats och fungerar (http://localhost:9200/ i webbläsaren), kan du
utföra en begäran:
http://localhost:9200/_cat/health?v

Vi får ett svar om Elasticsearch-tjänstens status (i webbläsaren):

Statussvaret i Insomnia:

Observera Status — Grön, Gul, Röd. Den officiella dokumentationen nämner följande om statusarna:
• Grön — Allt är bra (Kluster helt fungerande)
• Gul — Alla data är tillgängliga, men vissa repliker i klustret är ännu inte tilldelade för deras
• Röd — Del av data är otillgänglig av någon anledning (klustret fungerar normalt)
Hämta tillstånd om noder i klustret och deras status (jag har 1 nod):
http://localhost:9200/_cat/nodes?v

Alla index (indices) i ES:
http://localhost:9200/_cat/indices?v

Förutom index från Docsvision kan det finnas index från andra applikationer — heartbeat,
kibana — om du använder dem. Nödvändiga kan sorteras från onödiga. Till exempel,
tar vi bara index där namnet inkluderar rd% i titeln:
http://localhost:9200/_cat/indices/*card*?v&s=index

Konfiguration av Elasticsearch

Hämta inställningar för Elasticsearch:
http://localhost:9200/_nodes
Resultatet kommer att vara ganska omfattande, inklusive sökvägar till loggar:

Hur man får en lista med index vet vi redan, Docsvision gör detta automatiskt och ger namnet på indexet i formatet:
<имябд+видИндексируемойКарточки>
Det går även att skapa ett eget oberoende index:
http://localhost:9200/customer?pretty
Detta kommer att vara en PUT-förfrågan istället för GET:

Resultatet:

den följande förfrågan kommer att visa alla index, inklusive de nya (customer):
http://localhost:9200/_cat/indices?v

5. Hämta information om indexerade data

Status för Elasticsearch-index

Efter att den initiala konfigurationen från Docsvision har genomförts bör tjänsten vara klar för drift och börja indexera data.
Först och främst kontrollerar vi att indexen fylls och deras storlek överstiger standardmässiga 'byte' med den redan kända förfrågan:
http://localhost:9200/_cat/indices?v
Resultatet visar: 87 'uppdrag' och 72 'dokument' om vi talar i termer av vårt dokumenthanteringssystem:

Efter en tid ser resultaten ut så här (som standard körs indexeringsjobbet var femte minut):

Vi ser att antalet dokument har ökat.

Hur kan man förstå att den nödvändiga posten är indexerad?

• Först och främst måste vi säkerställa att korttypen i Docsvision matchar de angivna inställningarna i Elasticsearch.
• För det andra, vänta på att massan av kortposterna indexeras — det bör ta en viss tid innan data dyker upp i lagret.
• För det tredje kan man söka efter posten med CardID. Man kan göra detta med en förfrågan:

http://localhost:9200/_search?q=_id=2116C498-9D34-44C9-99B0-CE89465637C9

Om posten finns i lagret kommer vi att se dess 'råa' data, om inte, får vi ett svar som ungefär så här:

Sökning av posten i Elasticsearch-noden

Hitta dokumentet genom en exakt matchning av fältet Description:
http://localhost:9200/_search?q=description: Ingående tv1
Resultatet:

sök dokument som har 'Ingående' i Description
http://localhost:9200/_search?q=description like Ingående
Resultatet:

Sökning av posten efter innehållet i den bifogade filen
http://localhost:9200/_search?q=content like 'AGILE'
resultat:

Låt oss hitta alla kort av dokumenttyp:
http://localhost:9200/_search?q=_type:CardDocument

eller alla kort av typen uppdrag:
http://localhost:9200/_search?q=_type:CardTask

Genom att använda konstruktioner och och parametrarna som Elasticsearch returnerar i JSON-format kan man sammanställa en sådan förfrågan:
http://localhost:9200/_search?q=_type:CardTask and Employee_RoomNumber: Orël office and Employee_FirstName:Konstantin

Den kommer att visa alla kort av typ uppdrag där användarna har FirstName = Konstantin och befinner sig i Orël Office.
Förutom LIKE det finns också andra dokumenterade parametrar:
unlike, fields, docs, content etc.
Alla dessa är beskrivna ). Ett typiskt exempel på användning:.

Det är allt för idag!

#docsvision #docsvisionECM

Nyttiga länkar:

Källa: habr.com