Elasticsearch 是一个基于Apache Lucene的开源分布式搜索和分析引擎，广泛应用于全文搜索、结构化搜索、分析等多种场景。
Easysearch 作为Elasticsearch 的国产化替代方案，不仅保持了与原生Elasticsearch 的高度兼容性，还在功能、性能、稳定性和扩展性方面进行了全面提升。以下是Easysearch的基本知识和语法：

基本概念

1. 节点（Node）：Elasticsearch集群中的单个服务器。
2. 集群（Cluster）：由一个或多个节点组成，拥有唯一的集群名。
3. 索引（Index）：类似于关系数据库中的数据库，一个索引包含了一系列的文档。
4. 类型（Type）：索引中的一个逻辑分类，在Elasticsearch 6.x以后已被弃用。
5. 文档（Document）：索引中的基本数据单位，类似于关系数据库中的行。
6. 字段（Field）：文档中的一个属性，类似于关系数据库中的列。
7. 分片（Shard）：索引可以被分成多个分片来分布存储。
8. 副本（Replica）：分片的副本，用于高可用性和故障恢复。
   

查看集群信息

在Elasticsearch中，可以通过多个API来查看集群的各种信息，包括集群的健康状况、节点信息和索引状态。以下是一些常用的查看集群信息的API和示例：

查看集群健康状况

_cluster/health API可以查看集群的健康状态，包括集群是否处于正常状态、节点数量、分片状态等。

GET /_cluster/health

示例响应：

{"cluster_name": "my_cluster","status": "green","timed_out": false,"number_of_nodes": 3,"number_of_data_nodes": 3,"active_primary_shards": 5,"active_shards": 10,"relocating_shards": 0,"initializing_shards": 0,"unassigned_shards": 0,"delayed_unassigned_shards": 0,"number_of_pending_tasks": 0,"number_of_in_flight_fetch": 0,"task_max_waiting_in_queue_millis": 0,"active_shards_percent_as_number": 100.0
}

查看集群状态

_cluster/stats API可以查看集群的详细状态，包括索引、节点、分片等信息。

GET /_cluster/stats

示例响应：

{"cluster_name": "my_cluster","status": "green","indices": {"count": 10,"shards": {"total": 20,"primaries": 10,"replication": 1.0,"index": {"shards": {"min": 1,"max": 5,"avg": 2.0}}}},"nodes": {"count": {"total": 3,"data": 3,"coordinating_only": 0,"master": 1,"ingest": 2},"os": {"available_processors": 12,"allocated_processors": 12},"process": {"cpu": {"percent": 10},"open_file_descriptors": {"min": 100,"max": 300,"avg": 200}}}
}

查看节点信息

_nodes API可以查看集群中节点的详细信息，包括节点角色、IP地址、内存使用情况等。

GET /_nodes

示例响应：

{"cluster_name": "my_cluster","nodes": {"node_id_1": {"name": "node_1","transport_address": "192.168.1.1:9300","host": "192.168.1.1","ip": "192.168.1.1","roles": ["master", "data", "ingest"],"os": {"available_processors": 4,"allocated_processors": 4},"process": {"cpu": {"percent": 10},"open_file_descriptors": 200}},"node_id_2": {"name": "node_2","transport_address": "192.168.1.2:9300","host": "192.168.1.2","ip": "192.168.1.2","roles": ["data"],"os": {"available_processors": 4,"allocated_processors": 4},"process": {"cpu": {"percent": 15},"open_file_descriptors": 150}}}
}

查看索引状态

_cat/indices API可以查看集群中所有索引的状态，包括文档数、存储大小、分片数等信息。

GET /_cat/indices?v

示例响应：

health status index   uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   index_1 SxNUd84vRl6QH5P7g0T4Vg   1   1          0            0       230b           230b
green  open   index_2 NxEYib4yToCnA1PpQ8P4Xw   5   1        100            1      10mb           5mb

这些API可以帮助你全面了解Elasticsearch集群的状态和健康状况，从而更好地管理和维护集群。

增删改查

创建索引

PUT /my_index
{"settings": {"number_of_shards": 3,"number_of_replicas": 2}
}

删除索引

DELETE /my_index

添加文档

POST /my_index/_doc/1
{"name": "John Doe","age": 30,"occupation": "Engineer"
}

PUT /my_index/_doc/1
{"name": "John Doe","age": 30,"occupation": "Engineer"
}

新建文档

PUT /my_index/_create/1
{"a":1}

新建之后再执行报错：

{"error": {"root_cause": [{"type": "version_conflict_engine_exception","reason": "[23]: version conflict, document already exists (current version [1])","index_uuid": "1xWdHLTaTm6l6HbqACaIEA","shard": "0","index": "ss"}],"type": "version_conflict_engine_exception","reason": "[23]: version conflict, document already exists (current version [1])","index_uuid": "1xWdHLTaTm6l6HbqACaIEA","shard": "0","index": "ss"},"status": 409
}

获取文档

GET /my_index/_doc/1

更新文档

原来的字段会保留，更新age字段

POST /my_index/_update/1
{"doc": {"age": 31}
}

删除文档

DELETE /my_index/_doc/1
``#### 查询所有文档
```json
GET /my_index/_search
{"query": {"match_all": {}}
}

这个是《老杨玩搜索》里面的总结的图，可以当作“小抄”来记忆。

_bulk API用于在一次请求中执行多个索引、删除和更新操作。这对于批量处理大规模数据特别有用，可以显著提高性能和效率。以下是如何使用_bulk API的基本知识和示例：

POST /my_index/_bulk
{ "index": { "_id": "1" } }
{ "name": "John Doe", "age": 30, "occupation": "Engineer" }
{ "index": { "_id": "2" } }
{ "name": "Jane Doe", "age": 25, "occupation": "Designer" }
{ "update": { "_id": "1" } }
{ "doc": { "age": 31 } }

_bulk API的请求体由多个操作和文档组成。每个操作行包含一个动作描述行和一个可选的源文档行。动作描述行指明了操作的类型（例如，index、create、delete、update）以及操作的元数据。源文档行则包含了实际的数据。

每个操作之间需要用换行符分隔，并且请求体最后必须以换行符结尾。

POST _bulk
{ "index": {"_index":"a" ,"_id": "1" } }
{ "name": "John Doe", "age": 30, "occupation": "Engineer" }
{ "index": {"_index":"b" , "_id": "2" } }
{ "name": "Jane Doe", "age": 25, "occupation": "Designer" }
{ "update": {"_index":"a" , "_id": "1" } }
{ "doc": { "age": 31 } }

全文检索

分词器

在Easysearch中，分词器（Analyzer）用于将文本分解为词项（terms），是全文搜索和文本分析的基础。分词器通常由字符过滤器（Character Filters）、分词器（Tokenizer）和词项过滤器（Token Filters）组成。以下是关于ES分词器的详细介绍：

1. 字符过滤器（Character Filters）：在分词之前对文本进行预处理。例如，去除HTML标签，替换字符等。
2. 分词器（Tokenizer）：将文本分解为词项（tokens）。这是分词过程的核心。
3. 词项过滤器（Token Filters）：对词项进行处理，如小写化、去除停用词、词干提取等。
   

内置分词器

我们一起看下

POST /index/_mapping
{"properties": {"content": {"type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"}}
}

1. POST /index/_mapping

   • 这个部分表示要向名为index的索引添加或更新映射设置。

2. “properties”:

   • properties定义了索引中文档的字段结构。在这个例子中，定义了一个名为content的字段。

3. “content”:

   • 定义了名为content的字段。

4. “type”: “text”

   • type字段指定content字段的数据类型为text。text类型适用于需要分词和全文搜索的字段。

5. “analyzer”: “ik_max_word”

   • analyzer字段指定索引时使用的分词器为ik_max_word。ik_max_word是IK分词器中的一种，它会尽可能多地将文本分解为更多的词项。

6. “search_analyzer”: “ik_smart”

   • search_analyzer字段指定搜索时使用的分词器为ik_smart。ik_smart是IK分词器中的另一种，它会更智能地进行分词，以提高搜索的准确性。

当然，在设置这个mapping的时候可以使用同样的分词器，也可以使用不同的分词器。这里介绍下IK分词器：

• IK分词器是一种中文分词器，适用于中文文本的分词。IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart。
  • ik_max_word：将文本尽可能多地切分成词项，适用于需要更高召回率的场景。
  • ik_smart：进行最智能的分词，适用于需要更高精度的搜索场景。

这个DSL的设置意味着，在向这个索引添加或更新文档时，content字段的文本会使用ik_max_word分词器进行分词处理，以确保文本被尽可能多地切分成词项。而在搜索时，content字段的文本会使用ik_smart分词器进行分词处理，以提高搜索的准确性和相关性。

以下是关于standard，ik_smart，ik_max_word这几个分词器的对比：

GET /_analyze
{"tokenizer": "standard","text": "我,机器人"
}GET /_analyze
{"tokenizer": "ik_smart","text": "我,机器人"
}GET /_analyze
{"tokenizer": "ik_max_word","text": "我,机器人"
}

结果如下：

# GET /_analyze （standard）
{"tokens": [{"token": "我","start_offset": 0,"end_offset": 1,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 0},{"token": "机","start_offset": 2,"end_offset": 3,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 1},{"token": "器","start_offset": 3,"end_offset": 4,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 2},{"token": "人","start_offset": 4,"end_offset": 5,"type": "<IDEOGRAPHIC>","position": 3}]
}
# GET /_analyze（ik_smart）
{"tokens": [{"token": "我","start_offset": 0,"end_offset": 1,"type": "CN_CHAR","position": 0},{"token": "机器人","start_offset": 2,"end_offset": 5,"type": "CN_WORD","position": 1}]
}
# GET /_analyze （ik_max_word）
{"tokens": [{"token": "我","start_offset": 0,"end_offset": 1,"type": "CN_CHAR","position": 0},{"token": "机器人","start_offset": 2,"end_offset": 5,"type": "CN_WORD","position": 1},{"token": "机器","start_offset": 2,"end_offset": 4,"type": "CN_WORD","position": 2},{"token": "人","start_offset": 4,"end_offset": 5,"type": "CN_CHAR","position": 3}]
}

如果使用了不存在的分词器会出现这个错误。

{"error": {"root_cause": [{"type": "illegal_argument_exception","reason": "failed to find global tokenizer under [simple]"}],"type": "illegal_argument_exception","reason": "failed to find global tokenizer under [simple]"},"status": 400
}

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