关于elasticsearch:ElasticSearh复习笔记

Elasticsearch 是一个分布式可扩大的 实时搜寻和剖析引擎 , 一个建设在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 根底上的搜索引擎，被广泛应用于 全文搜寻。

它能够疾速、实时地存储、搜寻和剖析大量数据。

作为海量数据的存储工具（亿级），分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其能够被搜寻。
简单的数据分析（ELK 技术，elasticsearch+logstash+kibana）
分布式搜索引擎。能够扩大到上百台服务器，解决 PB 级别的结构化或非结构化数据。

假如集群中有 3 台 es，1 台主节点，2 台从节点，创立索引的时候，定义了为这个索引创立 3 个分片 shard，1 个正本 replica

这个索引一共有 6 个分片，3 个 shard 分片集，每个 shard 有 1 个 replica 正本集，所以一共就有 6 个分片集
shard 和对应的 replica 是不会在同一台机器上的
主节点负责节点和索引的增删改查，并不解决文档级别的增删改查

倒排索引

正排索引：通过 ID 映射到相应的记录。

倒排索引：就是 关键词到文档 ID 的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都呈现了关键词。

DocId	Doc
1	谷歌地图之父跳槽 Facebook
2	谷歌地图之父加盟 Facebook
3	谷歌地图创始人拉斯来到谷歌加盟 Facebook
4	谷歌地图之父跳槽 Facebook 与 Wave 我的项目勾销无关
5	谷歌地图之父拉斯加盟社交网站 Facebook

倒排索引：用户输出查问 Facebook，搜寻零碎查找倒排索引，从中读出蕴含这个单词的文档，这些文档就是提供给用户的搜寻后果。

倒排索引中的所有词项对应一个或多个文档；
倒排索引中的词项 依据字典程序升序排列

WordId	Word	DocIds
1	谷歌	1, 2, 3, 4, 5
2	地图	1, 2, 3, 4, 5
3	之父	1, 2, 4, 5
4	跳槽	1, 4
5	Facebook	1, 2, 3, 4, 5
6	加盟	2, 3, 5
7	创始人	3
8	拉斯	3, 5
9	来到	3
10	与	4

写入数据

客户端抉择一个 node 发送申请过来，这个 node 就是 coordinating node（协调节点）。
coordinating node 对 document 进行路由，将申请转发给对应的 node（有 primary shard）。
理论的 node 上的 primary shard 解决申请，而后将数据同步到 replica node。
coordinating node 如果发现 primary node 和所有 replica node 都搞定之后，就返回响应后果给客户端。

底层原理：

数据先写入内存 buffer，而后每隔 1s，将数据 refresh 到 os cache（操作系统缓存），到了 os cache 数据就能被搜寻到（所以咱们才说 es 从写入到能被搜寻到，两头有 1s 的提早）。
每隔 5s，将数据写入 translog 文件（这样如果机器宕机，内存数据全没，最多会有 5s 的数据失落），translog 大到肯定水平，或者默认每隔 30mins，会触发 commit 操作，将缓冲区的数据都 flush 到 segment file 磁盘文件中。

总结：

es 是准实时的，buffer 中的数据被 refresh 操作刷入 os cache 中，这个数据才能够被搜寻到
ES 是可能会失落数据的：translog 先写入 os cache，默认每 5 秒刷一次到磁盘，如果此时机器挂了，会失落 5 秒钟的数据。

读数据

写申请是写入 primary shard，而后同步给所有的 replica shard；读申请能够从 primary shard 或 replica shard 读取，采纳的是随机轮询算法。

能够通过 doc id 来查问，会依据 doc id 进行 hash，从而判断出 doc id 要调配到哪个 shard 下面去，即从那个 shard 去查问。

客户端发送申请到任意一个 node，成为 coordinate node。
coordinate node 对 doc id 进行哈希路由，将申请转发到对应的 node，此时会应用 round-robin 随机轮询算法，在 primary shard 以及其所有 replica 中随机抉择一个，让读申请负载平衡。
接管申请的 node 返回 document 给 coordinate node。
coordinate node 返回 document 给客户端。

分片路由形式

分片的路由形式相似于 redis 的 hash 槽。

当要插入文档或者查问文档时，这个文档将存到哪个分片，查问的时候到哪个分片中去查问这个文档，是依据 hash 取模实现的。

ES 高可用

es 的分片 shard 和正本集 replica，不会位于同一个 es 节点（es-node）。
shard 会主动把内容复制到 replica
es shard 和 replica 的负载平衡路由是有 es 外部主动实现的，内部用户无感知。

ES 扩容

ES 扩容过程中，用户无需去关注分片具体是怎么迁徙到新 es-node 的，整个过程主动实现的。

商品数据变动时，将变动同步到 ES 中
查问商品列表或搜寻商品时，从 ES 中查问数据
为了进步 ES 吞吐率和伸缩性以及高可用，须要搭建 ES 集群架构
为了方便管理和监控，须要可视化工具 es-head 和 kibana

应用思路：

商品数据变动时，将变动同步到 es 中
查问商品列表数据或搜寻商品时，从 es 中查问数据
为了进步 es 吞吐率和伸缩性以及高可用，咱们须要搭建一个 es 集群架构
为了方便管理和监控，咱们须要可视化工具 es-head 和 kibana

ES 是面向文档 (document oriented) 的，它能够存储整个对象或文档(document)。

ES 会索引 (index) 每个文档的内容使之能够被搜寻。

ES 能够对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜寻、排序、过滤。

文档属性

index：索引库，相似于关系型数据库里的“数据库”—它是咱们存储和索引关联数据的中央。
_type：类型，相似于关系型数据库中表。能够是大写或小写，不能蕴含下划线或逗号。咱们将应用 employee 做为类型名。（ES7 当前停用，固定为_doc）
_id：与 _index 和 _type 组合时，就能够在 ELasticsearch 中惟一标识（相似于主键）一个文档。当创立一个文档，你能够自定义 _id，也能够让 Elasticsearch 帮你主动生成。
_uid：文档惟一标识(type#id)
_source：文档原始数据
_all：所有字段的连贯字符串

ES 集群能够蕴含多个索引(indices)（数据库），每个索引蕴含多个文档(documents)（行），而后每个文档蕴含多个字段(Fields)（列）。

Mapping：定义索引下的字段解决规定，即索引如何建设、索引类型、是否保留原始索引 JSON 文档、是否压缩原始 JSON 文档、是否须要分词解决、如何进行分词解决等。

关系数据库（MYSQL）	数据库 DB	表 TABLE	行 ROW	列 Column	Schema
Elasticsearch	索引库 Indices（数据库）	类型 Types（表）	文档 Documents（行）	字段 Fields（列）	Mapping

创立索引 PUT

申请地址：http://ip: 端口 / 索引名称

留神：索引名称必须小写

示例：http://localhost:9200/goods_list

{
    "settings":{
        "number_of_shards":3,    // 分片数量
        "number_of_replicas":1     // 正本数量
    },
    "mappings":{
            "properties":{"id":{"type":"integer"},
                "goods_name":{"type":"text"},
                "goods_description":{"type":"text"},
                "goods_info":{"type":"text"}
            }
        }
}

增加数据

申请地址：http://ip: 端口 / 索引名 /_doc/ 商品 id

留神：

增加数据时指定的某个字段不存在时，es 会主动创立该字段
指定 id，不存在则创立，存在则更新

指定 ID 创立数据：

PUT /goods_list/_doc/123
{
  "id": "123",
  "goods_name": "测试商品的名称",
  "goods_description": "测试商品的形容",
  "goods_info": "。。。"
}

ES 内置 ID 创立(主动生成_id)

POST  /goods_list/_doc/
{
  "id": "123456",
  "goods_name": "ES 内置 ID 创立数据",
  "goods_description": "应用 ES 外部进行文档数据 ID 的生成",
  "goods_info": "。。。"
}

获取索引中所有文档：

GET /goods_list/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {"goods_name": "测试商品的名称"}
        }
      ]
    }
  }
}

指定 ID 查问

GET http://192.168.30.128:9201/goods_list/_doc/123

带条件查问

GET /goods_list/_search/
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {"goods_name": "ES 内置 ID 创立数据"} 
        },
        {
        "match" : {"goods_description": "ES 外部"}
        }
      ]
    }
  }
}

查问局部字段

GET /{index}/{type}/{id}?_source=fullName,email

只返回文档内容，不要元数据

GET /{index}/{type}/{id}/_source

批量获取 1

GET http://192.168.30.128:9201/_mget
{
    "docs": [
        {
            "_index": "goods_list", 
            "_type": "_doc", 
            "_id": 123
        }, 
        {
            "_index": "goods_list", 
            "_type": "_doc", 
            "_id": 1, 
            "_source": "email,age"
        }
    ]
}

批量获取 2

GET  http://192.168.30.128:9201/goods_list/_doc/_mget
{
    "ids": [
        "123", 
        "1"
    ]
}

分页搜寻

GET crm/_doc/_search?size=5 #查问 5 条
GET goods_list/_doc/_search?size=5&from=5 #查问 6 -10
GET goods_list/_doc/_search?size=5&from=10 #查问 11-15

查问字符串

http://192.168.30.128:9201/goods_list/_doc/_search?q=goods_name: 商品

精准查问 term

查问条件都在路由的 _serach 上面进行，但能够多个条件进行组织和安顿。

term 是代表齐全匹配，即不进行分词器剖析，文档中必须蕴含整个搜寻的词汇。

trem 单值

字段只有一个值时候，用 term 关键词查问。

精准查问，不须要查问进行评分计算。constant_score 示意非评分模式。

GET http://192.168.30.128:9200/good_list/_doc/_search 
{
    "query" : {  
        "constant_score" : {  
             "filter" : {  
                "term" : {"biz_id" : "1909190023901225"}  
            }  
        }  
    }  
}

terms 多值

字段有一多个值时候，用 terms 关键词查问，后跟数组

{
    "query":{
        "terms":{"biz_id":["1909190023901225"]
        }
    }
}

constant_score 非评分模式查问：

{  
    "query" : {  
        "constant_score" : {  
             "filter" : {  
                "terms" : {"biz_id" : ["1909190023901225","e1909190111365113"]  
                }  
            }  
        }  
    }  
}

多个字段查问：

{
    "query": [{
        "term": {"biz_id": "1909190023901225"}
    }, {
        "term": {"name": "sixstar"}
    }]
}

匹配查问 match

match 查问的时候，ES 会依据你给定的字段提供适合的分析器，而 term 查问不会有分析器剖析的过程
match 查问相当于含糊匹配，只蕴含其中一部分关键词就行。

match

进行 full text search 或者 exact value(非 string 字段或 not_analyzed 的字段)，进行匹配

示例：查问字段 merchant_id 为 2501 的值，并按工夫倒序

{
   "query": {
     "match": {"merchant_id": "2501"}
   },
   "sort": [
     {
       "trade_finished_time": {"order": "desc"}
     }
   ]
}

match_all

匹配所有的，当不给查问条件时，默认全查

{
    "query": {"match_all": {}
    }
}

multi_match

同时对查问的关键词，多个字段同时进行匹配，即多个字段是 AND 的关系

{
    "query":{
        "multi_match":{
            "query":"2501",
            "fields":["merchant_id","_id"]
        }
    }
}

在在 fields 中，按 brandName（品牌名）、sortName（分类名）、productName（商品名）productKeyword（商品关键字），搜寻“牛仔弹力”关键词，brandName 源值、拼音值、关键字值都是 100 分，sortName 源值、拼音值 80 分，productName 源值 60 分，productKeyword 值 20 分，分值由高到低优先级搜寻

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "牛仔 弹力",
      "fields": [
        "brandName^100",
        "brandName.brandName_pinyin^100",
        "brandName.brandName_keyword^100",
        "sortName^80",
        "sortName.sortName_pinyin^80",
        "productName^60",
        "productKeyword^20"
      ],
      "type": <multi-match-type>,
      "operator": "AND"
    }
  }
}

match_phrase

match_phrase查问剖析文本，并从剖析文本中创立短语查问。
相似 match 查问，match_phrase 查问首先将查问字符串解析成一个词项列表，而后对这些词项进行搜寻，但只保留那些蕴含全副搜索词项，且地位与搜索词项雷同的文档

如下，查问 quick brown、quick brown fox、brown fox 能够查问到，quick fox 查问不到

{  
      "query": {  
          "match_phrase": {"title": "quick brown fox"}  
      }  
}

查问 a,b，a 和 b 之间隔 3 个字符能够查问到，隔不是 3 个查问不到

{
    "query":{
        "match_phrase" :{
            "query":"a,b",
            "slop":3
        }
    }
}

bool 查问

bool 查问蕴含四种操作符，别离是must,should,must_not,query。它们均是一种数组，数组外面是对应的判断条件

must：必须匹配，与 and 等价。并且参加计算分值
filter：过滤子句，必须匹配，但不参加计算分值
must_not：必须不匹配，与 not 等价，常过滤子句用，但不参加计算分值
should：选择性匹配，至多满足一条，与 OR 等价。参加计算分值

{  
    "query" : {  
        "filtered" : {  
            "filter" : {  
                "bool" : {  
                    "should" : [{ "term" : {"merchant_id" : 100}},  
                        {"term" : {"pay_type" : "3"}}  
                    ],  
                    "must_not" : {"term" : {"trade_type" : "2"}  
                    }  
                }  
            }  
        }  
    }  
}

filter 查问

过滤器，会查问对后果进行缓存，不会计算相关度，防止计算分值，执行速度十分快。

如下，查问出 status 为active的状态

{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "term": {"status": "active"}
      }
    }
  }
}

filter 也常和 range 范畴查问一起联合应用，range 范畴可供组合的选项

gt : 大于
lt : 小于
gte : 大于等于
lte : 小于等于

如下，查问 merchant_id 值为 2501 下的交易数据

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": {
        "term": {"merchant_id": "2501"}
      }, 
      "filter": {
        "range": {
          "trade_finished_time": {
            "from": "2019-09-01T00:00:00", 
            "to": "2019-09-30T23:59:59"
          }
        }
      }
    }
  }
}

must 下匹配，filter 进行过滤，range 定义范畴

{    
    "query": {    
        "bool": {    
            "must": [    
                {   
                    "match": {"title": "Search"}  
                },  
                {   
                    "match": {"content": "Elasticsearch"}  
                }  
            ],    
            "filter": [  
                {   
                    "term": {"status": "1"}  
                },  
                {   
                    "range": {   
                        "publish_date": {"gte": "2015-01-01"}  
                    }  
                }  
            ]  
        }  
     }  
}

常见查问场景

1、查问商户 ID 为 3582，订单号为 360102199003072618，按工夫范畴过滤，按下单工夫倒序，每次查问 100 条

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [{
                "term": {"merchant_id": "3582"}
            }, {
                "term": {"order_num": "360102199003072618"}
            }],
            "filter": [{
                "range": {
                    "order_time": {
                        "from": "2019-11-01T17:00:00+08:00",
                        "to": "2019-11-01T20:00:00+08:00"
                    }
                }
            }]
        }
    },
    "size": 100,
    "sort": [{"order_time": "desc"}]
}

POST /goods_list/_doc/123/_update

{
"doc": {"goods_name": "测试商品的名称 Winner"}
}

DELETE  /goods_list/_doc/123

关于elasticsearch:ElasticSearh复习笔记

ES 根底

概念

1.1 ElasticSearh 是什么

1.2 利用场景

1.3 集群构造

1.4 集群原理