Elasticsearch 开箱指南
内容概要
- ES 基础介绍，重点是其中的核心概念。
- 基础 API 实践操作。
1. 基础介绍
Elasticsearch (ES) 是一个数据库，提供了分布式的、准实时搜索和分析。
基于 Apache Lucene，可以操作结构化数据、非结构化数据、数字类型数据、地理空间数据。
数据存储使用松散结构的 JSON 文档。
主要特性
- 轻量快速的全文搜索。
- 安全分析和基础设施监控。
- 支持海量规模，数千台服务器、PB级数据量。
- 可以集成可视化数据分析工具，用于例如应用性能分析、日志监控、基础设施度量指标监控。
- 可以用于机器学习，对数据实时进行自动化模型处理。
核心概念
-
Index 索引
关系数据库中的 表
，存储文档。
6.0.0 版本之前，一个索引中可以存放不同类型的文档，例如 Car 和 Bike 这2种文档可以在一个索引中。
6.0.0 版本之后，不可以了，需要为每种类型的文档建立不同的索引。
-
Documents 文档
关系数据库中的 行
。
每个文档有一个唯一 _id
。
-
Fields 字段
关系数据库中的 列
。
-
数据类型
1）字符串
有2种类型： text
和 keyword
。
text
用户存储产品描述、文章内容之类的文本，可以根据关键字在其中查找。
ES 会把内容解析成一个字符串列表，然后创建倒排索引，描述每个单词都在哪些文档中出现了。
例如一个文档有一个字段 “ Description
”，值为 “This phone has dual sim capability”。
这个值会被解析为一个列表：
[“this”, “phone”, “has”, “dual”, “sim”, “capability”]
倒排索引中，会指出每个词所在的文档列表，如：
“this” -> doc_1,doc_3
Keyword
用于存储用户名、邮件地址、邮编这类的明确的内容。
这类内容不会被分割解析，适用于精确匹配。
2）数字
存储例如标识码、百分比、电话号等。
支持： long, integer, short, byte, double, float
。
3）日期
形式包括：“2015/01/01 12:10:30” 此类的字符串、微秒级 long 型数字、秒级 integer 型数字。
内部使用 UTC long 型存储。
4）布尔
5）IP
6）嵌入式
一个属性可以是一个 JSON 数组。
例如：
{ "name":"ABC United", "homeGround":"Old Trafford", "players":[ { "firstName":"James", "lastName":"Cohen", "position":"Goal Keeper" }, { "firstName":"Paul", "lastName":"Pogba", "position":"Midfielder" } ] }
对于嵌入类型，每个数组对象都会被作为一个隐藏文档进行索引。
7）多类型
例如有一个字段 “ student_name
”，我们希望可以通过部分匹配的方式进行查找，也希望通过完全匹配的方式查找。
这就相当于同时有2种类型： text
和 keyword
。
可以这样设置：
{ "student_name":{ "type":"text", "fields":{ "keyword":{ "type":"keyword" } } } }
-
Mapping
用于定义一个索引的 schema。
定义索引中有哪些字段、字段类型，配置类型相关的元数据。
-
Setting
通过 Setting 可以自定义一些索引的行为，还允许我们自定义分析器和标准化器，以分析索引的不同文本字段。
重要的 Setting 例如：
1） number_of_shards
：定义索引分片数量，默认为 1。
2） number_of_replicas
：定义分片的副本数量，默认 1。
3） refresh_interval
：用于指定文档索引的时间与可供搜索的时间之间的间隔，默认 1秒。
-
Shard 分片
一个分片是一个 Lucene 实例，是一个被 ES 自动管理的工作单元。
我们只需要指定分片及其副本的数量，无需对分片进行操作。
ES 自动在所有节点中分布所有分片，当节点故障时，会把分片移到其他节点，当有新节点添加进来时，也会自动把一些分片移过来。
-
Replicas 副本
主分片的拷贝，副本的作用：
1）当主分片故障后，其副本可以提升为主分片。
2）主分片及其副本都可以处理查询请求，可以提升性能。
-
Aliases 别名
用于指定索引或索引集的替代名称。
当我们想从多个索引中获取文档时非常有用。
-
Template 模板
用户对多个索引指定通用的 mapping 和 Setting。
每当创建与模板中定义的特定模式匹配的新索引时，模板将应用于该索引。
创建索引时特别定义的任何 mapping/Setting 都将优先于模板中的定义。
2. API 操作
测试环境搭建
使用的 ES 版本为 7.5.1
。
下面使用docker启动一个单节点环境：
docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.5.1
测试：
$ curl -X GET "localhost:9200/_cat/nodes?v&pretty" ip heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name 172.17.0.2 7 97 2 0.96 0.61 0.25 dilm * 245e340eba97
$ curl localhost:9200 { "name" : "245e340eba97", "cluster_name" : "docker-cluster", "cluster_uuid" : "mq_bxY5zTjCpmJU0xOLSbA", "version" : { "number" : "7.5.1", "build_flavor" : "default", "build_type" : "docker", "build_hash" : "3ae9ac9a93c95bd0cdc054951cf95d88e1e18d96", "build_date" : "2019-12-16T22:57:37.835892Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "8.3.0", "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" }, "tagline" : "You Know, for Search" }
参考文档：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/docker.html
实践操作
- 创建索引
curl -X PUT "localhost:9200/traveler?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "settings":{ "number_of_shards":5, "number_of_replicas":2 }, "mappings":{ "properties":{ "name":{ "type":"keyword" }, "age":{ "type":"integer" }, "background":{ "type":"text" }, "nationality":{ "type":"keyword" } } } } '
-
插入文档
curl -X PUT "localhost:9200/traveler/_doc/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "name":"John Doe", "age":"23", "background":"Born and brought up in California. Engineer by profession. Loves to cook", "nationality":"British" } '
-
读取文档
curl -X GET "localhost:9200/traveler/_doc/1?pretty"
- 删除文档
curl -X DELETE "localhost:9200/traveler/_doc/1?pretty"
- 删除索引
curl -X DELETE "localhost:9200/traveler?pretty"
- 所有索引列表
curl -X GET "localhost:9200/_cat/indices"
- 查看集群健康情况
curl -X GET "localhost:9200/_cat/health?v"
- 查看某个索引的信息
# mapping + setting curl -X GET "localhost:9200/traveler?pretty"
# mapping curl -X GET "localhost:9200/traveler/_mapping?pretty"
# setting curl -X GET "localhost:9200/traveler/_settings?pretty"
-
为索引设置别名
curl -X POST "localhost:9200/_aliases" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "actions":[ { "add":{ "index":"traveler", "alias":"read_alias" } } ] } '
-
获取索引中的所有文档
curl -X GET "localhost:9200/traveler/_search?pretty"
结果中的关键项：
took- 此次查询耗时，毫秒。
timed_out- 查询是否超时。
_shards- 查询了分片的情况，如一共查询了几个分片、成功了几个。
hits- 查询结果。
hits.total- 结果文档数。
hits.hits- 结果数组，默认只显示前10个文档。
hits.max_score- 匹配度最高的文档的分值。
hits.hits._score- 此文档匹配度分值。
- 获取所有中的文档总数
curl -X GET "localhost:9200/traveler/_count?pretty"
- 匹配查询
curl -X GET "localhost:9200/traveler/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query":{ "match":{ "background":"brought up California Loves cook" } } } '
匹配条件是 “background”，其值会被处理为数组：[“brought”, “up”, “california”, “loves”, “cook”]。
只要其中的某一个与文档中的 “background” 值相匹配，文档就会被返回。
- term 查询
curl -X GET "localhost:9200/traveler/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query":{ "term":{ "name":{ "value":"John Doe" } } } } '
这用于获取在提供的字段中包含确切术语的文档。
适用于 keyword, numeric, date, boolean 类型的字段。
- terms 查询
curl -X GET "localhost:9200/traveler/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query":{ "terms":{ "name":[ "John Doe", "Jack Ripper", "Buzz Aldrin" ] } } } '
类似 IN
查询，匹配一个或多个。
- 前缀匹配查询
curl -X GET "localhost:9200/traveler/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query":{ "prefix":{ "name":"Joh" } } } '
-
正则查询
curl -X GET "localhost:9200/traveler/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query":{ "regexp":{ "name":{ "value":"J.*e" } } } } '
-
单次多查询
在一个请求中执行多个查询操作。
curl -X GET "localhost:9200/_msearch?pretty" -H 'Content-Type: application/x-ndjson' -d' {"index":"traveler"} {"query":{"terms":{"name":["John Doe","Jack Ripper","Barack Obama"]}}} {} {"query":{"prefix":{"name":"Buzz"}}} {"index":"traveler"} {"query":{"match_all":{}}} '
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