极客星球 | Elasticsearch入门与实战技术分享

为持续夯实MobTech袤博科技的数智技术创新能力和技术布道能力，本期极客星球邀请了MobTech企业服务研发部工程师勤佳，从Elasticsearch集群安装、DSL语句讲解、深度分页、IK分词器、滚动索引等方面进行了阐述和分享。

一、集群环境安装

elasticsearch 是一个分布式、高扩展、近实时的搜索与数据分析引擎。

1.1 elasticsearch 安装

1.1.1 节点说明

本次安装的版本为8.4.1，因此 jdk 我选择的也是较高版本 jdk-18。

节点名称

节点IP

节点角色

备注

node-1

10.8.104.82

master

候选节点，初始化时为 active master 并安装了kibana

node-2

10.8.104.83

master

候选节点，在node-1挂掉时，可替代并成为 active master

node-3

10.8.104.143

master + data + voting_only

可作为数据节点，虽然为候选节点，但用voting_only 阉割了候选权，仅能进行投票

node-4

10.8.104.144

data

数据节点

node-5

10.8.104.145

data

数据节点

node-6

10.8.104.236

data

数据节点

node-7

10.8.104.154

data

数据节点

1.1.2 安装说明

参考官方

(www.elastic.co/guide/en/el…)

下载安装包

(wget artifacts.elastic.co/downloads/e…)

解压执行
tar -xzf elasticsearch-8.4.1-linux-x86_64.tar.gz``cd elasticsearch-8.4.1/
修改配置文件（所有节点）

vim config/elasticsearch.yml

# 集群名称，同一个集群节点配置要一致``cluster.name: my-application # 节点名称，同一个集群节点配置要不一致,*单点部署需移除*``node.name: node-1 # master data voting_only``node.roles: [master]``network.host: 10.8.104.82``http.port: 9200 #集群配置可被发现列表，*单点部署需移除*``discovery.seed_hosts: discovery.seed_hosts: ["10.8.104.82:9300","10.8.104.83:9300","10.8.104.143:9300"] # cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2","node-3"] # 8.4.1 默认开启安全验证，可以设置关闭``xpack.security.enabled: false``xpack.security.enrollment.enabled: false # Enable encryption for HTTP API client connections, such as Kibana, Logstash, and Agents``xpack.security.http.ssl:``enabled: false # Enable encryption and mutual authentication between cluster nodes``xpack.ml.enabled: false

启动（先启动主节点、用普通用户启动）

useradd elastic``cd ..``chown -R elastic:elastic elasticsearch-8.4.1``su elastic ./bin elasticsearch -d

1.2 kibana 安装

kibana 是为 elasticsearch 设计的开源分析和可视化平台

1.2.1 安装说明

参考官方

(www.elastic.co/guide/en/ki…)

下载安装包

(curl -O artifacts.elastic.co/downloads/k…)

解压执行

tar -xzf kibana-8.4.1-linux-x86_64.tar.gz``cd kibana-8.4.1/

修改配置文件 vim config/kibana.yml

server.port: 5601server.host: "10.8.104.82"server.name: "my-kibana"elasticsearch.hosts: ["http://10.8.104.82:9200","http://10.8.104.83:9200"]
启动(不能用root启动，用普通用户启动)

useradd elastic

cd ..

chown -R elastic:elastic kibana-8.4.1

su elastic

nohup bin/kibana &

可视化页面 (http://10.8.104.82:5601)

1.3 elasticsearch head 插件

谷歌应用商店下载

(chrome.google.com/webstore/se…)

搜索 Multi Elasticsearch Head 进行集成

二、Query DSL(Domain Specific Language)

2.1 query 查询

查询所有

GET /product/_search
带参数

GET /product/_search?q=name.keyword:苹果AirPods
分页

GET /product/_search?from=0&size=5&sort=price:desc

2.2 全文检索-fulltext query

match 匹配包含某个term的子句

 GET /_analyze  {    "analyzer": "ik_max_word",    "text": ["联想电脑"]  }    ## 联想电脑 会分成  "联系" "电脑" 两个词项,子句中 只要存在一个即可  GET /product/_search  {    "query": {      "match": {        "name": "联想电脑"      }    }  }    ## match_phrase 与 match 区别，不仅包含"联想"也要包含"电脑"  GET /product/_search  {    "query": {      "match_phrase": {        "name": "联想电脑"      }    }  }
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match_all 匹配所有

GET /product/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
multi_match 多字段查询

GET /product/_search { "query": { "multi_match": { "query": "苹果", "fields": ["desc","name"] } } }
match_phrase 短语查询

联想电脑分词为 "联系" "电脑"， match_phrase 与 match 区别，不仅包含"联想"也要包含"电脑" GET /product/_search { "query": { "match_phrase": { "name": "联想电脑" } } }

match_phrase_prefix 短语前缀查询，与 match_phrase 类似，但是会对最后一个词项在倒排索引列表中进行通配符搜索

 GET /product/_search  {    "query": {      "match_phrase": {        "name": "联"      }    }  }      GET /product/_search  {    "query": {      "match_phrase_prefix": {        "name": "联"      }    }  }
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2.3 精准查询-Term query

term匹配和搜索词项完全相等的结果
term和match_phrase区别:

match_phrase 会将检索关键词分词, match_phrase的分词结果必须在被检索字段的分词中都包含，而且顺序必须相同，而且默认必须都是连续的

term搜索不会将搜索词分词

term和keyword区别

term是对于搜索词不分词，

keyword是字段类型,是对于source data中的字段值不分词

GET /product/_search  {    "query": {      "term": {        "name.keyword": {          "value": "联想电脑"        }      }    }  }    GET /product/_search  {    "query": {      "term": {        "name": {          "value": "联想电脑"        }      }    }  }  
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terms 匹配和搜索词项列表中任意项匹配的结果，类似 in

GET /product/_search { "query": { "terms": { "name.keyword": [ "联想电脑", "华为电脑" ] } } }
range 范围查询

GET /product/_search { "query": { "terms": { "name.keyword": [ "联想电脑", "华为电脑" ] } } }

2.4 过滤器-Filter

filter 与 query的区别：query是计算评分，而filter不会且有相应的缓存机制，可以提升查询效率

GET /product/_search{   "query": {     "constant_score": {       "filter": {         "term": {           "name.keyword": "苹果电脑"         }       },       "boost": 1     }   }}
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2.5 组合查询-Bool query

bool：可以组合多个查询条件
must 必须满足子句（查询）必须出现在匹配的文档中，并将有助于得分
filter 过滤器不计算相关度分数，并且子句被考虑用于缓存
should 可能满足 or子句（查询）应出现在匹配的文档中
minimum_should_match 参数指定should返回的文档必须匹配的子句的数量或百分比。如果bool查询包含至少一个should子句，而没有must或 filter子句，则默认值为1。否则，默认值为0
must_not必须不满足不计算相关度分数,类似 not 子句

GET /product/_search { "query": { "bool": { "filter": [ { "term": { "type": "电脑" } } ], "must": [ { "term": { "tag.keyword": { "value": "商务办公" } } }, { "range": { "price": { "gte": 10000 } } } ], "should": [ { "term": { "type": { "value": "耳机" } } } ], "minimum_should_match": 0, "must_not": [ { "exists": { "field": "noField" } } ] } } }

查询

 GET product/_search  {    "_source": [      "price"    ],    "script_fields": {      "myprice": {        "script": {          "source": "doc['price'].value*2"        }      }    }  }
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更新

GET product/_doc/2    POST product/_update/2  {    "script": {      "source": "ctx._source.price+=1"    }  }
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_reindex

 POST _reindex  {    "source": {      "index": "product"    },    "dest": {      "index": "product1"    },    "script": {      "source": "ctx._source.price+=2"    }  }  
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参数化

 GET product/_search  {    "_source": [      "price"    ],    "script_fields": {      "my_price": {        "script": {          "source": "doc['price'].value * params.discount",          "params": {            "discount": 0.9          }        }      },      "multi_my_price": {        "script": {          "source": "[doc['price'].value * params.discount_9,doc['price'].value * params.discount_8,doc['price'].value * params.discount_7,doc['price'].value * params.discount_6,doc['price'].value * params.discount_5]",          "params": {            "discount_9": 0.9,            "discount_8": 0.8,            "discount_7": 0.7,            "discount_6": 0.6,            "discount_5": 0.5          }        }      }    }  }
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2.7 聚合查询

桶聚合

GET /product/_search?size=0 { "aggs": { "type_agg": { "terms": { "field": "type", "size": 10 } } } } ## date_histogram GET product/_search?size=0 { "aggs": { "date_range": { "date_histogram": { "field": "create_time", "fixed_interval": "1d", "min_doc_count": 0, "format": "yyyy-MM-dd", "keyed": false, // create_time 空值赋默认值 "missing": "1990-11-28", "order": { "_key": "desc" }, "extended_bounds": { "min": "2022-09-01", "max": "2022-12-10" } } } } }
指标聚合

GET /product/_search?size=0 { "aggs": { "price_sum": { "sum": { "field": "price" } }, "price_avg": { "avg": { "field": "price" } }, "price_max": { "max": { "field": "price" } }, "price_min": { "min": { "field": "price" } }, "price_count": { "value_count": { "field": "price" } }, "price_stats": { "stats": { "field": "price" } } } }
管道聚合

GET product/_search?size=0 { "aggs": { "type_bucket": { "terms": { "field": "type", "size": 10 }, "aggs": { "price_sum": { "sum": { "field": "price" } } } }, "min_sum_bucket": { "min_bucket": { "buckets_path": "type_bucket>price_sum" } }, "max_sum_bucket": { "max_bucket": { "buckets_path": "type_bucket>price_sum" } }, "create_time_bucket": { "date_histogram": { "field": "create_time", "calendar_interval": "month", "format": "yyyy-MM" }, "aggs": { "price_sum": { "sum": { "field": "price" } } } }, "min_sum_create_bucket": { "min_bucket": { "buckets_path": "create_time_bucket>price_sum" } } } }

三、IK分词器

3.1 IK文件描述

ik提供两种analyzer
ik_smart：会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”，分词的时候只分一次，句子里面的每个字只会出现一次
ik_max_word：句子的字可以反复出现。只要在词库里面出现过的就拆分出来。如果没有出现的单字且已经在词里面出现过，那么这个就不会以单字的形势出现
IKAnalyzer.cfg.xml：IK分词配置文件
主词库：main.dic
英文停用词：stopword.dic，不会建立在倒排索引中
特殊词库：
quantifier.dic：特殊词库：计量单位等
suffix.dic：特殊词库：行政单位
surname.dic：特殊词库：百家姓
preposition：特殊词库：语气词
自定义词库：网络词汇、流行词、自造词等

3.2 IK 分词器插件安装

3.2.1 ik-analysis官方仓库

（github.com/medcl/elast…)

每一台节点上都要操作（可以先在一台操作，并把文件scp到其他节点）

cd elasticsearch-8.4.1/``./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v8.4.1/elasticsearch-analysis-ik-8.4.1.zip

如果要扩充扩展分词需要修改配置

vim config/analysis-ik/IKAnalyzer.cfg.xml

<properties>        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典-->        <!--<entry key="ext_dict"></entry>-->    <!--自定义追加支持单个词-->        <entry key="ext_dict">extra_single_word.dic</entry>         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->        <entry key="ext_stopwords"></entry>        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> --></properties>
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修改配置后需要重启elastic集群

3.3 IK分词器远程词库支持

3.3.1 基于http远程支持

需要在IK配置文件中修改如下配置

<entry key="remote_ext_dict">http://yoursite.com/getCustomDict?dicType=1</entry><!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--><entry key="remote_ext_stopwords">http://yoursite.com/getCustomDict?dicType=2</entry>

private static final String HEAD_LAST_MODIFIED = "Last-Modified";private static final String HEAD_ETAG = "ETag";@RequestMapping("extra_dic")public void extraDic(String dicType, HttpServletResponse response) throws IOException {    String pathName = Objects.equals(dicType, "1") ? "extra.dic" : "stop.dic";    ClassPathResource classPathResource = new ClassPathResource(pathName);    final File file = classPathResource.getFile();    final String md5Hex = DigestUtils.md5Hex(new FileInputStream(file));    //region 该 http 请求需要返回两个头部(header)，一个是 Last-Modified，一个是 ETag，这两者都是字符串类型，只要有一个发生变化，插件就会去抓取新的分词进而更新词库    //endregion    response.setHeader(HEAD_LAST_MODIFIED, md5Hex);    response.setHeader(HEAD_ETAG, md5Hex);    response.setCharacterEncoding(StandardCharsets.UTF_8.name());    //text/plain 普通文本    response.setContentType("text/plain;charset=UTF-8");    try (InputStream inputStream =new FileInputStream(file); OutputStream outputStream = response.getOutputStream()) {        IOUtils.copy(inputStream, outputStream);        outputStream.flush();    } finally {        response.flushBuffer();    }}
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3.3.2 基于mysql远程支持

IK插件配置目录，需要新增jdbc.properties 配置文件。

properties``jdbc.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_elastic?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai``jdbc.username=root``jdbc.password=root``jdbc.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver``jdbc.extra.dir.sql=select doc from elastic_extra_doc;``jdbc.stop.dir.sql=select doc from elastic_stop_doc;

org.wltea.analyzer.dic.Dictionary#initial 入口处新增加载mysql逻辑

执行jdbc连接加载远程词库，实现IK词库热更新。

四、rollIndex 滚动索引

当现有索引太大或者太旧时，滚动索引API会将别名滚动到新的索引上来，一般都与索引模板结合使用。

4.1 滚动索引实战演示

创建索引模板

PUT _template/log_template{ "index_patterns": ["mylog*","testlog*"], "settings":{ "number_of_shards":5, "number_of_replicas":2 }, "mappings":{ "properties":{ "id":{ "type":"keyword" }, "name":{ "type":"keyword" }, "code":{ "type":"keyword" } } }}
创建索引

因为有索引模板不需要创建 mapping 与 settings

PUT /testlog-000001
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创建索引别名 is_write_index 设置为 true，使索引别名只能有一个写索引，其他索引用来读。

POST /_aliases{ "actions": [ { "add": { "index": "testlog-000001", "alias": "testlog_roll", "is_write_index":true } } ]}

插入数据

## 批量插入POST testlog_roll/_bulk{"create":{}}{"name":"jimas01","code":"test01"}{"create":{}}{"name":"jimas02","code":"test02"}{"create":{}}{"name":"jimas03","code":"test03"}{"create":{}}{"name":"jimas04","code":"test04"}{"create":{}}{"name":"jimas05","code":"test05"}
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执行滚动条件（只有执行才会触发滚动）

POST /testlog_roll/_rollover{  "conditions": {    "max_age":   "1d",    "max_docs":  10,    "max_size":  "5kb"  }}
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查询别名信息

GET /_alias/testlog_roll

{  "testlog-000003" : {    "aliases" : {      "testlog_roll" : {        "is_write_index" : true      }    }  },  "testlog-000002" : {    "aliases" : {      "testlog_roll" : {        "is_write_index" : false      }    }  },  "testlog-000001" : {    "aliases" : {      "testlog_roll" : {        "is_write_index" : false      }    }  }}
复制代码

可以编写rollover 脚本定时执行进行索引的滚动。

五、深度分页

5.1 from、size 深度分页刨析

ES 分页查询采用from+size，默认from从0开始。如果需要查询的文档从10000 到 10010，

from + size 为 10000 +10，则需要查询前10010条记录，然后根据排序后取最后10条，

由于ES 是分布式数据库，所以需要在每个分片上分别查询 from+size 条记录再把结果进行合并取最终的10条数据，如果有n个分片就需要查询 n* (from+size)条结果，如果from很大的话就会OOM。

GET /fz_chance_visit_record/_search?from=10000&size=10``## 报错信息如下：``Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [10000] but was [10010]. See the scroll api for a more efficient way to request large data sets. This limit can be set by changing the [index.max_result_window] index level setting.``## 最直观的方法直接修改max_result_window，但要考虑到自身集群内存大小，否则会频繁发生FGC``PUT <index>/_settings``{``"index": {``"max_result_window": 500000 }``}

5.2 深度分页解决方案

5.2.1 scroll 滚动查询

官方已不推荐使用滚动查询进行深度分页查询，因为无法保存索引状态。

适用于单次请求中检索大量结果，高并发场景不合适,scroll_id会占用大量的资源（特别是排序的请求）。

GET /fz_chance_visit_record/_search?scroll=1m&size=10{  "query": {    "match_all": {}  }}GET _search/scroll{  "scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoCwAAAAAdL0Y3FlhlTXJmYXp2UlltMU1ianBPREZITncAAAAAHS9GNhZYZU1yZmF6dlJZbTFNYmpwT0RGSE53AAAAAAEerdMWTTFEWjR6N1dRM2kzaWZhS1hJQ1BHQQAAAAAdL0Y4FlhlTXJmYXp2UlltMU1ianBPREZITncAAAAAHS9GORZYZU1yZmF6dlJZbTFNYmpwT0RGSE53AAAAAAEerdYWTTFEWjR6N1dRM2kzaWZhS1hJQ1BHQQAAAAABHq3UFk0xRFo0ejdXUTNpM2lmYUtYSUNQR0EAAAAAHS9GOhZYZU1yZmF6dlJZbTFNYmpwT0RGSE53AAAAAAEerdUWTTFEWjR6N1dRM2kzaWZhS1hJQ1BHQQAAAAAdL0Y7FlhlTXJmYXp2UlltMU1ianBPREZITncAAAAAHS9GPBZYZU1yZmF6dlJZbTFNYmpwT0RGSE53"}## 切片并发执行，max 最大为索引分片数GET /fz_chance_visit_record/_search?scroll=1m&size=10{  "query": {    "match_all": {}  },  "slice": {    // 0 1 2 3 4    "id": 0,    "max": 5  }}
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5.2.2 search after

## 修改 max_result_window=5 提升演示效果PUT product1/_settings{  "index": {    "max_result_window": 5  }}## 普通分页查询GET product1/_search?size=5## GET product1/_search?size=5{  "sort": [    {      "price": {        "order": "desc"      }    },     {      "_id": {        "order": "asc"      }    }  ]}GET product1/_search?size=5{  "search_after": [    5012,    "9"  ],  "sort": [    {      "price": {        "order": "desc"      }    },    {      "_id": {        "order": "asc"      }    }  ]}GET product1/_search?size=5{  "search_after": [    991,    "4"  ],  "sort": [    {      "price": {        "order": "desc"      }    },    {      "_id": {        "order": "asc"      }    }  ]}
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大厂都一致抛弃了跳页，采用search_after 做深度分页，可以预先查询出前后几页，实现简单的、有限制的跳页功能。

5.3.1 百度