ElasticSearch开篇

news2024/9/24 3:28:03

1.ElasticSearch简介

1.1 ElasticSearch（简称ES）

Elasticsearch是用Java开发并且是当前最流行的开源的企业级搜索引擎。能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

1.2 ElasticSearch与Lucene的关系

Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库（框架）

但是想要使用Lucene，必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，并且Lucene的配置及使用非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

Lucene缺点：

1）只能在Java项目中使用,并且要以jar包的方式直接集成项目中.

2）使用非常复杂-创建索引和搜索索引代码繁杂

3）不支持集群环境-索引数据不同步（不支持大型项目）

4）索引数据如果太多就不行，索引库和应用所在同一个服务器,共同占用硬盘.共用空间少.

2. Lucene全文检索框架

2.1 什么是全文检索

数据总体分为两种：结构化数据和非结构化数据。

结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。

非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如 互联网数据、邮件，word文档等。

即全文数据的搜索主要有两种方法：顺序扫描法和反向索引法

顺序扫描法：所谓顺序扫描法，就是顺序扫描每个文档内容，看看是否有要搜索的关键字，实现查 找文档的功能，也就是根据文档找词。

反向索引法：所谓反向索引，就是提前将搜索的关键字建成索引，然后再根据索引查找文档，也就 是根据词找文档。

这种先建立 索引 ，再对索引进行 搜索 文档的过程就叫 全文检索(Full**-**text Search) 。

全文检索是指：

  • 通过一个程序扫描文本中的每一个单词，针对单词建立索引，并保存该单词在文本中的位置、以及出现的次数
  • 用户查询时，通过之前建立好的索引来查询，将索引中单词对应的文本位置、出现的次数返回给用户，因为有了具体文本的位置，所以就可以将具体内容读取出来了

2.2 分词原理之倒排索引

img

倒排索引总结：

索引就类似于目录，平时我们使用的都是索引，都是通过主键定位到某条数据，那么倒排索引呢，刚好相反，数据对应到主键．这里以一个博客文章的内容为例:

1.索引

文章ID文章标题文章内容
1浅析JAVA设计模式JAVA设计模式是每一个JAVA程序员都应该掌握的进阶知识
2JAVA多线程设计模式JAVA多线程与设计模式结合

2.倒排索引

假如，我们有一个站内搜索的功能，通过某个关键词来搜索相关的文章，那么这个关键词可能出现在标题中，也可能出现在文章内容中，那我们将会在创建或修改文章的时候，建立一个关键词与文章的对应关系表，这种，我们可以称之为倒排索引,因此倒排索引，也可称之为反向索引．如：

关键词文章ID
JAVA1
设计模式1,2
多线程2

注：这里涉及中文分词的问题

3. Elasticsearch中的核心概念

3.1 索引 index

​ 一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产 品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并 且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在 一个集群中，可以定义任意多的索引。

3.2 映射 mapping

ElasticSearch中的映射（Mapping）用来定义一个文档

mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分词器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的

3.3 字段Field

​ 相当于是数据表的字段|列，对文档数据根据不同属性进行的分类标识

3.4 字段类型 Type

​ 每一个字段都应该有一个对应的类型，例如：Text、Keyword、Byte等.

​ 在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义 完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客 平台并且将你所有的数据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客

​ 数据定义另一个类型，当然，也可以为评论数据定义另一个类型。

3.5 文档 document

​ 一个文档是一个可被索引的基础信息单元，类似一条记录。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表示；。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文 档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表 示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。 在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。注意，尽管一个文档，物理上存在于一个索引之 中，文档必须被索引/赋予一个索引的type。

3.6 集群 cluster

​ 一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能

3.7 节点 node

​ 一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能

3.8 分片和副本 shards&replicas

3.8.1 分片

​ 一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢

​ 为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。

​ 每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上

分片很重要，主要有两方面的原因

	允许水平分割/扩展你的内容容量

	允许在分片之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量

至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户来说，这些都是透明的

3.8.2 副本

​ 在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做副本分片，或者直接叫副本

  • 副本之所以重要，有两个主要原因
  • 在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。

注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的

  1. 扩展搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行

每个索引可以被分成多个分片。一个索引有0个或者多个副本

一旦设置了副本，每个索引就有了主分片和副本分片，分片和副本的数量可以在索引

创建的时候指定

在索引创建之后，可以在任何时候动态地改变副本的数量，但是不能改变分片的数量

8.ES数据管理

38.1 基本操作

  1. 创建索引

格式: PUT /索引名称 举例: PUT /es_db

  1. 查询索引

格式: GET /索引名称 举例: GET /es_db

  1. 删除索引

格式: DELETE /索引名称 举例: DELETE /es_db

  1. 添加文档

格式: PUT /索引名称/类型/id

  1. 修改文档

格式: PUT /索引名称/类型/id

注意:POST和PUT都能起到创建/更新的作用

1、需要注意的是PUT需要对一个具体的资源进行操作也就是要确定id才能进行更新/创建，而POST是可以针对整个资源集合进行操作的，如果不写id就由ES生成一个唯一id进行创建==新文档，如果填了id那就针对这个id的文档进行创建/更新

2、PUT只会将json数据都进行替换, POST只会更新相同字段的值

3、PUT与DELETE都是幂等性操作, 即不论操作多少次, 结果都一样

  1. 查询文档

格式: GET /索引名称/类型/id 举例: GET /es_db/_doc/1

  1. 删除文档

格式: DELETE /索引名称/类型/id 举例: DELETE /es_db/_doc/1

9.Restful认识

Restful是一种面向资源的架构风格，可以简单理解为：使用URL定位资源，用HTTP动词（GET,POST,DELETE,PUT）描述操作。 基于Restful API ES和所有客户端的交互都是使用JSON格式的数据.

其他所有程序语言都可以使用RESTful API，通过9200端口的与ES进行通信

GET查询、PUT添加、POST修改、DELE删除

使用Restful的好处：

透明性，暴露资源存在。

充分利用 HTTP 协议本身语义，不同请求方式进行不同的操作

10.查询操作

10.1 查询当前类型中的所有文档 _search

格式: GET /索引名称/类型/_search

举例: GET /es_db/_doc/_search SQL: select * from student

10.2 条件查询, 如要查询age等于28岁的 _search?q=:**

格式: GET /索引名称/类型/_search?q=:** 举例: GET /es_db/_doc/_search?q=age:28

10.3 范围查询, 如要查询age在25至26岁之间的 _search?q=*[ TO **] 注意: TO 必须为大写

格式: GET /索引名称/类型/_search?q=***[25 TO 26] 举例: GET /es_db/_doc/_search?q=age[25 TO 26]

10.4 根据多个ID进行批量查询 _mget

格式: GET /索引名称/类型/_mget 举例: GET /es_db/_doc/_mget

10.5 查询年龄小于等于28岁的 :<=

格式: GET /索引名称/类型/_search?q=age:<=** 举例: GET /es_db/_doc/_search?q=age:<=28

10.6 查询年龄大于28前的 :>

格式: GET /索引名称/类型/_search?q=age:>** 举例: GET /es_db/_doc/_search?q=age:>28

10.7 分页查询 from=&size=

格式: GET /索引名称/类型/_search?q=age[25 TO 26]&from=0&size=1 举例: GET /es_db/_doc/_search?q=age[25 TO 26]&from=0&size=1

10.8 对查询结果只输出某些字段 _source=字段,字段

格式: GET /索引名称/类型/_search?_source=字段,字段 举例: GET /es_db/_doc/_search?_source=name,age

10.9 对查询结果排序 sort=字段:desc/asc

格式: GET /索引名称/类型/_search?sort=字段 desc 举例: GET /es_db/_doc/_search?sort=age:desc

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