这几天刷到一个消息：DBX 已经支持 Easysearch 了。

看到消息后，我第一时间决定试一试。毕竟按照项目介绍，DBX 是社区中首个将 Easysearch 作为独立数据源类型进行原生适配的可视化工具。

Easysearch 是面向国产化场景的搜索引擎，同时兼容 Elasticsearch 生态中的许多接口和使用习惯。

过去使用通用客户端连接 Easysearch 时，通常只能选择 Elasticsearch 数据源。为了兼容 Easysearch，一般建议选择 Elasticsearch 7.10 驱动。基础的索引浏览和数据查询通常没有问题，但由于客户端并不真正认识 Easysearch，一些版本信息和新增能力可能无法正确识别或展示。

原生支持的意义就在这里：DBX 不再只是把 Easysearch 当成一个“兼容 Elasticsearch 的服务”，而是把它作为单独的数据源类型来处理。

创建 Easysearch 连接

打开 DBX 的新建连接页面，可以直接选择 Easysearch，然后填写以下信息：

  • Easysearch 地址；
  • HTTP 或 HTTPS 端口；
  • 用户名；
  • 密码；
  • TLS 连接选项。

整体连接方式和普通数据库客户端比较接近，不需要再手动选择一个 Elasticsearch 版本进行兼容。

如果忘记了 Easysearch 管理员密码，可以进入 Easysearch 容器执行密码重置脚本：

1
docker exec -it easysearch bash -c "/app/easysearch/bin/reset_admin_password.sh"

这里的 easysearch 是容器名称。如果部署时使用了其他容器名，需要替换成实际名称。

开启 TLS 连接

Easysearch 默认启用了 TLS 传输，因此在 DBX 中创建连接时，也需要打开对应的 SSL/TLS 选项。

我的 Easysearch 使用的是自签名证书。在这次测试中，DBX 可以通过连接页面提供的 TLS 兼容选项正常完成连接，不需要为了使用客户端而关闭 Easysearch 端的 TLS。

这里不建议简单地把它理解为“从 HTTPS 自动降级到 HTTP”。更准确地说，DBX 对自签名证书场景提供了相应的连接处理能力，数据传输仍然可以通过 TLS 完成。

这比为了图省事直接关闭 Easysearch 的 SSL 验证更加合理，尤其是需要跨设备或者跨网络访问集群时。

查看 Easysearch 集群信息

连接成功后，DBX 可以识别并展示 Easysearch 的基本信息。

从连接体验来看，整个过程已经比较接近连接 MySQL、PostgreSQL 等传统数据库：创建连接、填写认证信息、测试连接，然后进入数据浏览页面。

如果后续还能在这里加入 CPU、内存、磁盘使用量、节点状态、分片分布和集群健康状态等监控信息，体验会更加完整。

当然，DBX 的主要定位还是数据管理工具，专业的集群监控仍然可以交给 INFINI Console、Prometheus 或其他可观测性平台。

把 Easysearch 索引当成“表”来浏览

连接完成后，DBX 最有意思的地方出现了：它可以用传统数据库管理工具的方式展示 Easysearch 索引。

在左侧资源树中，Easysearch 的索引会以类似数据库表的形式出现。打开索引后，又可以像查看表数据一样浏览其中的文档。

对于习惯 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库的用户，这种界面非常容易理解：

关系型数据库Easysearch
DatabaseCluster 或逻辑数据集合
TableIndex
RowDocument
ColumnField
SchemaMapping

MySQL 用户狂喜，以后终于不用每次都先在脑子里完成一次“索引约等于表、文档约等于行、字段约等于列”的转换了。

当然，这只是为了方便理解和操作的界面抽象，并不意味着 Easysearch 索引真的等同于关系型数据库表。

Easysearch 还有倒排索引、Mapping、分片、副本、动态字段、对象字段和 Nested 类型等概念。它的数据模型和查询执行方式，与传统关系型数据库仍然存在本质区别。

DBX 做得比较聪明的地方，是在不改变 Easysearch 数据模型的前提下，提供了一套数据库用户熟悉的操作界面。

同时支持 DSL 和 SQL

在查询方式上，DBX 并没有因为采用了数据库风格的界面，就只保留 SQL。

实际使用时，可以根据需求选择 DSL 或 SQL。

熟悉 Easysearch 或 Elasticsearch 的用户，可以继续使用 Query DSL 完成全文检索、布尔查询、聚合分析和复杂过滤。

习惯关系型数据库的用户，则可以先从 SQL 入手。例如执行一个简单的 SELECT 查询，快速查看索引中的数据。

这两种方式各有适合的场景：

  • SQL：适合快速查看数据、筛选字段、添加条件和进行简单聚合；
  • DSL：适合全文检索、相关性查询、复杂布尔逻辑和搜索引擎特有能力。

对于第一次接触 Easysearch 的数据库用户，可以先通过表格界面和 SQL 建立直觉，再逐步学习 DSL。对于已经熟悉 DSL 的用户，DBX 则提供了索引浏览、连接管理和查询结果展示等图形化能力。

使用体验

整体体验下来，DBX 原生支持 Easysearch 的价值，并不只是“又多了一个可以发送查询的客户端”。

它真正降低的是数据库用户理解和使用搜索引擎的门槛：

  1. 创建 Easysearch 专用连接，不需要伪装成 Elasticsearch；
  2. 支持用户名、密码和 TLS 连接；
  3. 用类似数据库表的方式浏览索引和文档；
  4. 同时保留 SQL 与 DSL 两种查询方式；
  5. 一个客户端可以统一管理数据库和 Easysearch。

对于数据库开发人员来说，可以沿用熟悉的表格和 SQL 操作习惯；对于 Easysearch 用户来说，也多了一个轻量、直观的日常查询工具。

当然，DBX 并不能替代所有专业工具。复杂的集群运维、节点监控、分片诊断、索引生命周期管理和性能分析，仍然需要使用对应的 Easysearch API、INFINI Console 或其他运维平台。

但如果只是浏览索引、检查文档、验证查询，或者让习惯 MySQL 的同事快速查看 Easysearch 数据，DBX 已经非常合适。

以前我们要向数据库用户解释：

你可以先把 Easysearch 的索引理解成数据库里的表。

现在不用类比了。

DBX 直接把它展示成“表”给你看。

参考资料