【Elasticsearch】用途介紹與在 Windows Docker Desktop 上安裝

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當我們使用 Google 查詢資料，或是在購物網站尋找商品，都會輸入「關鍵字」，讓伺服器上的後端程式找出符合使用者需求的結果，甚至按照相關度來排序。ElasticSearch 是一種全文檢索引擎，它除了能夠像資料庫般儲存資料，也可做到搜尋引擎的效果。

本文將介紹 ElasticSearch（以下簡稱 ES），並解說在 Windows 系統上透過 Docker 來安裝與啟動的方式。最後介紹 GUI 工具，便於後續的練習。

一、ElasticSearch 的用途

依照筆者工作經驗所見到的部份，ES 主要有以下三大用途。

（一）儲存資料

在進行後端開發時，會搭配資料庫來儲存資料，我們分為關聯式資料庫（如 MySQL）與非關聯式資料庫 （如 MongoDB）。若查詢時，想將其他表的資料也加進來，在 MySQL 會使用 JOIN；在 MongoDB 則使用 aggregate 的 lookup。

以社群平台為例，一個貼文列表可能要呈現標題、會員名稱與留言數量。我們預期會從貼文資料表查詢，再 JOIN 會員資料表與留言資料表，甚至以留言數來排序。

然而一旦牽涉到越多表，查詢效能也就越低落。此時可考慮將 JOIN 好的資料整個放到 ES，並直接對其發出查詢請求。ES 的資料是以 JSON 結構來儲存，與 NoSQL 相近。這意味著，我們能夠將程式中自己設計的物件（裡面可以有字串、數字或物件欄位等）儲存到 ES。

（二）全文檢索

站內搜尋是一個網站常見的功能。所謂「全文檢索」，是指從資料庫中，不限定欄位地找出符合的資料。

以前面的貼文列表為例，假設使用者輸入「蛋糕 食譜」關鍵字做搜尋，我們可以讓 ES 找出「標題」、「內文」或「發文者名稱」等其中一個欄位包含「蛋糕」或「食譜」關鍵字的資料。

（三）相關度評分

ES 會給搜尋到的每筆資料都給予一個分數，分數越高，代表與當下查詢條件的相關度越高。例如在 OR 的邏輯中，符合越多條件，就越相關；包含越多關鍵字，也越相關。

我們還能額外定義分數的計算方式，並透過分數來排序，達到「推薦」的效果。再次以貼文列表為例，以下是假想的分數計算方式：

  • 發文者為付費會員 + 0.5 分
  • 3 天內的貼文 + 0.7 分
  • 4 ~ 7 天內的貼文 + 0.4 分
  • 每多一則留言 + 0.1 分
  • 每多一個讚 + 0.1 分

二、安裝並啟動 ElasticSearch

本節讓我們在 Windows 系統上使用 Docker 運行 ES 的服務。由於 Docker 方面的操作不是本文的重點，因此筆者不會著墨太多。請讀者先安裝 Docker Desktop。安裝後，若有看到相關提示，再接續安裝 WSL。

成功啟動 Docker 後，請在命令提示字元（CMD）執行以下指令，下載 ES 的 image。本文的版本為 8.3.1，其他版本可至 ES 的 Docker Hub 查看。

docker pull elasticsearch:8.3.1

下載好 image 後，可在 Docker Desktop 中找到 Image ID 為「75082a00ae85」。

ElasticSearch 的 docker image

接著執行以下指令，即可將 image 建立成 container，並立即運行。

docker run -d --name "ES_8.3.1" -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e "xpack.security.enabled=false" 75082a00ae85

以下說明指令中用到的參數。

  • -d：在 CMD 背景運行 container。
  • --name "ES_8.3.1"：將 container 命名為「ES_8.3.1」。
  • -p 9200:9200：將伺服器在 9200 port（冒號左邊）收到的請求，轉發到 container 的 9200 port（冒號右邊）。
  • -e "discovery.type=single-node"：以單節點的模式啟動。
  • -e "xpack.security.enabled=false"：停用安全設定，不需帳密即可存取 ES 服務。
  • 75082a00ae85：指定要使用的 Image ID。

從 Docker Desktop 中，能確實看到 container 正在運行，點一下還可查看 log。

ElasticSearch 的 docker container

稍等一段時間後，在瀏覽器前往「localhost:9200」，便能看到 ES 的相關資訊，代表服務啟動完成了。

ElasticSearch 服務的資訊

若服務因為虛擬記憶體區域（VMA）的數量不足而無法啟動，可在 log 中看見如下的訊息：

max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

此時請在 CMD 先後執行以下指令，透過 WSL 對 Docker Desktop 執行 Linux 指令，將數量從預設的 65530 改為 262144（這會套用到往後運行的 container），最後再離開。

wsl -d docker-desktop
sysctl -w vm.max_map_count=262144
exit

三、使用 GUI 工具

若要對 ES 進行如查詢、新增資料等操作，會根據 ES 提供的 REST API 發出請求。雖然在練習時使用 Postman 之類的工具就可做到，但為了方便，不妨透過 GUI 工具來輔助。筆者推薦一款叫做 Elasticvue 的瀏覽器附加元件，在 Chrome、Edge 與 Firefox 都能使用。

開啟附加元件後，輸入 ES 服務的 IP 與 port 號即可連上。

使用 Elasticvue 連接服務

Elasticvue 提供了便於操作的介面，以下的畫面是對 ES 發出查詢所有資料的請求。

使用 Elasticvue 存取 REST API

而以下的畫面是單獨查看一筆現有的資料，讀者可看到資料是以 JSON 格式儲存與呈現。

使用 Elasticvue 查看 document

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