最近面试竞争日益激烈，Elasticsearch作为一款广泛应用的中间件，几乎成为面试中必考的知识点。最近，AIGC也备受关注，而好多的AI项目中也采用了Elasticsearch作为向量数据库，因此我们迫切希望学习Elasticsearch。对于学习，我们决定从搭建环境开始入手。在本文中，我们将介绍如何利用Docker Compose快速搭建Elasticsearch学习环境。

Elasticsearch为各种类型的数据提供几乎实时的搜索和分析。无论您拥有结构化还是非结构化文本、数值数据还是地理空间数据，Elasticsearch都可以高效地存储和索引它，以支持快速搜索。您可以远不止简单地检索数据，还可以聚合信息以发现数据中的趋势和模式。随着数据和查询量的增长，Elasticsearch的分布式特性使得您的部署可以与之无缝增长。

Elasticsearch有如下常见的使用场景：

• 为应用程序或网站添加搜索框
• 存储和分析日志、指标和安全事件数据
• 使用机器学习实时自动建模数据行为
• 将Elasticsearch用作向量数据库来创建、存储和搜索向量嵌入
• 使用Elasticsearch作为存储引擎自动化业务工作流程
• 使用Elasticsearch作为地理信息系统（GIS）来管理、集成和分析空间信息
• 利用Elasticsearch作为生物信息学研究工具存储和处理基因数据

文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

第一步：创建network,拉去镜像

创建network

docker network create elastic

拉去镜像，我们此处使用的是最新的版本8.12.2

docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.12.2

第二步：创建docker-compose.yml

在我们的服务器上创建我们的部署目录，在部署目录下创建docker-compose.yml文件

docker-compose.yml

version: '3.8'
services:
  es01:
    container_name: es01
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.12.2
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - ELASTIC_PASSWORD=xj2024
      - TZ=Asia/Shanghai
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    mem_limit: 1g
    volumes:
      - ./es/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
      - ./es/data:/usr/share/elasticsearch/data
      - ./es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
    networks:
      - elastic

networks:
  elastic:
    external: true

第三步：创建数据卷目录

创建挂载目录./es/config，./es/data，./es/plugins，赋予读写权限

chmod -R 777 ./es

创建配置文件elasticsearch.yml,内容如下：

# 配置host为0.0.0.0 允许远程访问
http.host: 0.0.0.0
# 跨域配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
# 开启密码访问
xpack.security.enabled: true

第四步：启动服务

在 docker-compose.yml的同级目录下执行如下命令启动服务：

docker-compose up -d

如果不出意味的话我们的服务应该是启动了

第五步：验证服务

我们在浏览器中访问：http://192.168.10.172:9200,出现如下登录弹框:

#默认用户名 elastic
用户名：elastic
# 密码为我们在docker-compose.yml 中配置的环境变量ELASTIC_PASSWORD的值
密码：your password

登录之后出现如下信息则说明我们的服务已经正常启动了

到此，我们的部署就结束了，后期我们在使用的过程中有啥理解之后再分享。

通过本文的介绍，我们了解了 Elasticsearch Docker Compose 部署的基本步骤。Elasticsearch 作为一款强大的搜索和分析引擎，为我们处理海量数据提供了便利，在实际项目中具有广泛的应用前景。当然我们在学习环境中可以通过docker 快速部署，在实际的生产环境中，还是建议谨慎使用docker部署生产环境。