Elasticsearch 开箱指南

  • 2020 年 2 月 19 日
  • 笔记

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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