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@ryuji_i3

Elasticsearchを初めて使ってみる

Posted at

はじめに

Elasticsearchを使った案件を行うことになったので、
インストールをして勉強していきたいと思います。
事前知識は次の通りです。

  • SQLではなくて、RESTAPIで動かす
  • インストールして起動すれば動く
  • あいまい検索とかにもつかえる
  • 早くて使いやすいらしい

それ以外はまだ何もわからない状態です。

環境

  • CentOS7.2
  • java1.8.0_152

Elasticsearchとは

公式ページより抜粋

様々なユースケースを解決する、分散型RESTful検索/分析エンジンです。予期した結果や、そうでないものまで検索できるようにデータを格納するElastic Stackの中核です。

その他の要点をまとめると
1. とにかく早い
2. いろんな言語からアクセスできる
3. シンプルでバンザイ

ってことが書いてありました。すごい良いこと尽くめです。

そして、TOPページを読んでも何したらいいかまだ全然わかりません。

Elasticsearchを始めてみよう(動画)

公式ページからアドレスを登録すると、
動画でチュートリアルを見ることができます。
ここからは、チュートリアルの内容をベースに記載していきます。

公式ページ | Elasticsearchを始めてみよう
Github

ダウンロードとインストール

公式ページからダウンロードのボタンを押します

スクリーンショット 2017-12-23 11.08.34.png

Elasticsearchを選択
スクリーンショット 2017-12-23 11.09.05.png

Tarファイルをダウンロードします。
スクリーンショット 2017-12-23 10.57.55.png

今回はアドレスをコピーしてCurlコマンドを使用します。

[ryuji@ryuji ~]$ curl https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.1.1.tar.gz | tar xzf -
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100 27.1M  100 27.1M    0     0  5263k      0  0:00:05  0:00:05 --:--:-- 6969k

コマンドで起動します。

[ryuji@ryuji ~]$ cd elasticsearch-6.1.1/
[ryuji@ryuji elasticsearch-6.1.1]$ bin/elasticsearch

起動の確認を行います。次のような結果が返ってくれば成功です。

[ryuji@ryuji ~]$ curl http://localhost:9200/
{
  "name" : "ydN1dXT",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "iF-7FAZxTqSgDpy1Uy84qA",
  "version" : {
    "number" : "6.1.1",
    "build_hash" : "bd92e7f",
    "build_date" : "2017-12-17T20:23:25.338Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "7.1.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

続いて、Elasticsearchと同様な手順で
可視化ツールのkibanaをインストールし、起動します。

[ryuji@ryuji ~]$ curl https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.1.1-linux-x86_64.tar.gz | tar xzf -
  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100 61.6M  100 61.6M    0     0  2359k      0  0:00:26  0:00:26 --:--:-- 4951k
[ryuji@ryuji ~]$ cd kibana-6.1.1-linux-x86_64/
[ryuji@ryuji kibana-6.1.1-linux-x86_64]$ bin/kibana

ブラウザから確認できるということですが、
接続できない・・・
調べてみると、elasticsearchがローカルホストからしか接続可能でないためでした。設定を変更していきます。
vim elasticsearch-6.1.1/config/elasticsearch.ymlで次の設定を追記します。

network.host: 0.0.0.0

この設定だと、どこからでもアクセス可となるため、
本来はあまりよくないかもしれません。注意が必要です。

設定を追加後、再度elasticsearchを起動します。
次のエラーがでて失敗しました・・・。

ERROR: [3] bootstrap checks failed
[1]: max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
[2]: max number of threads [3857] for user [ryuji] is too low, increase to at least [4096]
[3]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

ホストを開放すると出てくるエラーのようです。
エラーとなっている3つの上限の設定を変更する必要があります。

ここでかなり時間がかかってしまいました。
本来ならば、/etc/security/limits.confで設定を変更するのですが、
私の環境では、なぜか設定が反映されませんでした。

とりあえず動かしたいので
一時的に制限をあげる方針に変更し、次の通り設定していきます。

[ryuji@ryuji elasticsearch-6.1.1]$ sudo sh -c "ulimit -n 65536 && exec su $LOGNAME"
[ryuji@ryuji elasticsearch-6.1.1]$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
vm.max_map_count = 262144
[ryuji@ryuji elasticsearch-6.1.1]$ sudo sh -c "ulimit -u 4096 && exec su $LOGNAME"

これで無事に起動させることができました。
ですが、まだkibanaをブラウザから開けません。

kibanaもホストを開放する必要があるようなので、
vim elasticsearch-6.1.1/config/elasticsearch.ymlから次の設定を追記します。

network.host: 0.0.0.0

ここで、そういえばポート開放していなかった！！と気づき
9200番と5601番のポートを開放しました。

そして、再度kibanaを起動し、ブラウザから確認したところ・・・・
image.png

開けました！
ここまで、3時間ぐらいかかりました！！！
まだここ、公式動画のチュートリアルでは3分ぐらいのとこです。
サーバ設定の知識のなさを痛感させられました。

データを追加、更新、削除してみよう

では、さっそく色々操作していきます！

前提知識

RDBと比較した表

Elasticsearch RDB
Index データベース
Type テーブル 　
Document レコード

データ挿入

POST /Index/Type/document_id

IndexというデータベースのTypeというテーブルに
document_idのレコードを挿入するといった意味になります。

#    +--- Index name
#    |       +--- Type name
#    |       |     +--- Document ID
#    |       |     |
#    V       V     V
PUT /library/books/1
{
  "title": "Norwegian Wood",
  "name": {
    "first": "Haruki",
    "last": "Murakami"
  },
  "publish_date": "1987-09-04T00:00:00+0900",
  "price": 19.95
}

データ取得

GET /library/books/1

実行結果

{
  "_index": "library",
  "_type": "books",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "found": true,
  "_source": {
    "title": "Norwegian Wood",
    "name": {
      "first": "Haruki",
      "last": "Murakami"
    },
    "publish_date": "1987-09-04T00:00:00+0900",
    "price": 19.95
  }
}

アップデート

  • PUTでアップデート

priceを29.95にアップデートします。

PUT /library/books/1
{
  "title": "Norwegian Wood",
  "name": {
    "first": "Haruki",
    "last": "Murakami"
  },
  "publish_date": "1987-09-04T00:00:00+0900",
  "price": 29.95
}
  • POSTでアップデート

priceを10にアップデートします。

POST /library/books/1/_update
{
  "doc": {
    "price": 10
  }
}

ドキュメントに新しいフィールドを追加

price_jpyを追加します。

POST /library/books/1/_update
{
  "doc": {
    "price_jpy": 1800
  }
}

データ取得した結果

{
  "_index": "library",
  "_type": "books",
  "_id": "1",
  "_version": 5,
  "found": true,
  "_source": {
    "title": "Norwegian Wood",
    "name": {
      "first": "Haruki",
      "last": "Murakami"
    },
    "publish_date": "1987-09-04T00:00:00+0900",
    "price": 10,
    "price_jpy": 1800
  }
}

price_jpyが追加されていることが確認できます。

データ削除

  • Document単位
DELETE /library/books/1

データ取得した実行結果

{
  "_index": "library",
  "_type": "books",
  "_id": "1",
  "found": false
}
  • Index単位
DELETE /library

データ取得した実行結果

{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "index_not_found_exception",
        "reason": "no such index",
        "resource.type": "index_expression",
        "resource.id": "libray",
        "index_uuid": "_na_",
        "index": "libray"
      }
    ],
    "type": "index_not_found_exception",
    "reason": "no such index",
    "resource.type": "index_expression",
    "resource.id": "libray",
    "index_uuid": "_na_",
    "index": "libray"
  },
  "status": 404
}

データを検索してみよう

事前準備

検索対象データをひとまとめに作成します。

POST /library/books/_bulk
{"index": {"_id": 1}}
{"title": "The quick brown fox", "price": 5}
{"index": {"_id": 2}}
{"title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog", "price": 15}
{"index": {"_id": 3}}
{"title": "The quick brown fox jumps over the quick dog", "price": 8}
{"index": {"_id": 4}}
{"title": "Brown fox and brown dog", "price": 2}
{"index": {"_id": 5}}
{"title": "Lazy dog", "price": 9}

いろいろな検索

全件検索

GET /library/books/_search

ドキュメントの数を制限する。次の例は3件。

GET /library/books/_search?size=3

titleでキーワード検索をする。キーワードは「fox」

GET /library/books/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "fox"
    }
  }
}

まとめ

今回はここまでにします。
他にもいろいろな検索条件で検索できたり、
あいまい検索したりなどできるようです。
思ったよりも難しくなさそうだなーという印象でした。

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