ES框架详解

1、全文检索的介绍

​ 那么对于一般的公司，初期是没有那么多数据的，所以很多公司更倾向于使用传统的数据库：mysql；比如我们要查找关键字”传智播客“，那么查询的方式大概就是:select * from table where field like ‘%传智播客%’; 但是随着业务发展，数据会不断的膨胀，那么问题就来了；mysql单表查询能力即便经过了优化，它的极限也就是400W左右的数据量。而且还会经常出现查询超时的现象；

​ 然后很多公司开始对数据库进行横向和纵向的扩容，开始进行数据库表的“拆分”：横向拆分和纵向拆分；但是即便这样操作，仍然会出现很多问题，比如：

​ 1、数据库会出现单点故障问题，于是先天主从复制关系，于是增加了运维成本

​ 2、因为对表的拆分，增加了后期维护的难度，同样也是增加了运维成本

​ 3、即便做了大量的维护，但对于大数据的检索操作，依然很慢，完全达不到期望值

​ 于是出现了lucene，全文检索的工具。但是lucene对外暴露出的可用接口对于开发人员来说，操作是非常的复杂，而且没有效率的；于是在lucene的基础上进一步的封装，有了一个叫做solr的高性能分布式检索服务框架，但是，solr有一个致命的缺点就是：在建立索引期间，solr的搜索能力会极度下降，这就在一定程度上造成了solr在实时索引上效率并不高；

​ 最后，出现了一个叫做elasticsearch的框架，同样是以lucene为基础，并且吸收了前两代的教训而开发出的分布式多用户能力的全文搜索引擎，并且elasticsearch是基于RESTful web接口进行发布的，那么这就意味着，我们开发人员操作起来更方便快捷；同时es拓展节点方便，可用于存储和检索海量数据，接近实时搜索能力，自动发现节点、副本机制保障可用性

2、elasticSearch的介绍

​ Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。

3、elasticsearch的核心概念

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Hbase -> nameSpace   -> ns:Table  -> rowkey___ -> 列族下的一个个的列
Elasticsearch -> Index   -> Types  -> Documents -> Fields

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、类型 type

​ 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。

3.3、字段field

​ 相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识

3.4、映射 mapping

​ 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、分析器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理es里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。

3.5、文档 document

​ 一个文档是一个可被索引的基础信息单元。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。

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。一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群。

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

​ 默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。

4、es的基本操作

4.1.创建索引

curl -XPUT http://node01:9200/blog01/?pretty

4.2.插入文档

curl -XPUT http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -d  '{"id": "1", "title": "What is lucene"}'

4.3.查询文档

curl -XGET http://node01:9200/blog01/article/1?pretty

4.4.更新文档

curl -XPUT http://node01:9200/blog01/article/1?pretty -d  '{"id": "1", "title": " What is elasticsearch"}'

4.5.搜索文档

curl -XGET "http://node01:9200/blog01/article/_search?q=title:elasticsearch"

4.6.删除文档

curl -XDELETE "http://node01:9200/blog01/article/1?pretty"

4.7.删除索引

curl -XDELETE http://node01:9200/blog01?pretty

5、返回值说明及常用查询

• 返回值说明

  • hits
  • took
  • shard
  • timeout

• 花式查询

  • match_all

  • match(单条件) 中华 人民 共和人

    • 会将查询的语句进行分词

  • bool（多条件）

    • must
    • must_not
    • should

  • term(精确匹配)

    • 不会将查询的语句进行分词

  • terms（匹配多个值）

  • range（gt::大于，gae::大于等于,lt::小于，lte::小于等于）

  • exists和missing过滤、

    ​

6、es当中的配置mappings以及settings

• 使用mapping的映射管理，提前指定字段的类型，防止后续的程序问题；

  DELETE  document
  PUT document
  {"mappings": {"article" : {"properties":{"title" : {"type": "text"} , "author" : {"type": "text"} , "titleScore" : {"type": "double"} }}}
  }是否索引：true
  是否分词：true
  是否存储：false 如果设置为true，在Lucene的文档库中就会保存一份。
  source:默认是存储的
  get document/article/_mapping
  

• settings就是用来修改索引副本数的

  PUT /document/_settings
  {"number_of_replicas": 2
  }

• 副本可以改，分片不能改

  ​

7、分片交互过程

7.1、创建索引

首先：发送一个索引或者删除的请求给node1

其次：node1介绍到请求之后，会根据请求中携带的参数“文档id”判断出该文档应该存储在具体哪一个shard中shard = hash(routing) % number of primary_shards

，比如shard0；其次就是node1通过元数据信息可以知道shard0在具体哪一个节点，于是node1会把请求转发给node3

最后：node3接收到请求之后会将请求并行的分发给shard0的所有replica shard之上，也就是存在于node 1和node 2中的replica shard；如果所有的replica shard都成功地执行了请求，那么将会向node 3回复一个成功确认，当node 3收到了所有replica shard的确认信息后，则最后向用户返回一个Success的消息。

7.2、删除索引

• 阶段1：客户端向node 1发送一个文档删除的请求。
• 阶段2：同样的node 1通过请求中文档的 _id 值判断出该文档应该被存储在shard 0 这个分片中，并且node 1知道shard 0的primary shard位于node 3这个节点上。因此node 1会把这个请求转发到node 3。
• 阶段3：node 3接收到请求后，在主分片上面执行删除请求
• 阶段4：如果node 3成功地删除了文档，node 3将会请求并行地发给其余所有的replica shard所在node中。这些node也同样操作删除，执行后则向node 3确认成功，当node 3接收到所有的成功确认之后，再向客户端发送一个删除成功的信息。

7.3、查询索引

select * from student order by score limit 10;

（1）：客户端发送一个检索请求给node3，此时node3会创建一个空的优先级队列并且配置好分页参数from与size。

（2）：node3将检所请求发送给index中的每一个shard（primary 和 replica），每一个在本地执行检索，并将结果添加到本地的优先级队列中；

（3）：每个shard返回本地优先级序列中所记录的_id与score值，并发送node3。Node3将这些值合并到自己的本地的优先级队列中，并做全局的排序（node 3将它们合并成一条汇总的结果），返回给客户端。

8、elasticSearch常用的插件

8.1、x-pack

1）介绍

包括安全（x-pack-security），监视（x-pack-watcher），警报（x-pack-monitoring），报表（x-pack-graph），Elasticsearch SQL（x-pack-sql），跨集群复制（x-pack-ccr）、x-pack-upgrade、x-pack-rollup和机器学习（x-pack-ml）。7.x版本中，es的安全核心功能免费使用。

2）安装

es7.x版本以默认安装好x-pack。修改配置激活即可。

#在elasticsearch.yml最后添加
xpack.security.enabled: true
xpack.security.audit.enabled: true
#basic表示xpack使用基础版license，否则无法启动
xpack.license.self_generated.type: basic
xpack.security.transport.ssl.enabled: true

8.2、ik分词

1）介绍

最流行的分词插件

2）安装

cd /bin
./elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.3.0/elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip

8.3、pinyin

1）介绍

pinyin插件能够将文档和查询条件在汉字和拼音间转换

2）安装

./elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v7.3.0/elasticsearch-analysis-pinyin-7.3.0.zip

8.4、icu

1）介绍

​ Elasticsearch的 ICU 分析器插件 使用 国际化组件 Unicode (ICU) 函数库（详情查看 site.project.org）提供丰富的处理 Unicode 工具。 这些包含对处理亚洲语言特别有用的 icu_分词器 ，还有大量对除英语外其他语言进行正确匹配和排序所必须的分词过滤器。

2）安装

./elasticsearch-plugin install analysis-icu

8.5、ingest attachment plugin

​ 这个是基于Apache 文本扩展库Tika插件之上开发的一款适合elasticsearch文本解析插件。使用它可以实现对（PDF,DOC,EXCEL等）主流格式文件的文本抽取及自动导入。
​ 由于ElasticSearch是基于JSON格式的文档数据库，所以附件文档在插入ElasticSearch之前必须进行Base64编码。