Elasticsearch核心技術（二）：Elasticsearch入門

本文從基本概念、基本CRUD操作、倒排索引原理、分詞等部分來初識Elasticsearch。

2.1 基本概念

Elasticsearch是面向文檔（Document）的，文檔是所有可搜索數據的最小單位；文檔會被序列化成Json格式，保存在Elasticsearch中，並且每個文檔都有一個唯一ID，可以通過Elasticsearch自動生成，也可以自己進行指定。對比MySQL，每行數據都有一個主鍵，這個主鍵可以使用MySQL自增主鍵，也可以通過雪花演算法等方式生成然後進行自己設置。

文檔的元數據，用於標註文檔的相關資訊。例如：_index表示文檔所屬的索引名，_id表示文檔唯一ID，_score表示相關性打分，_source是文檔的原始Json數據等。

索引（Index）是文檔的容器，是一類文檔的集合。對比MySQL，可以認為索引為一個數據表。

Mapping用來定義欄位名和類型，對比MySQL，每個表有表結構的定義，包括欄位名稱，欄位類型等。與關係型資料庫進行類比：

RDBMS Elasticsearch
Table Index
Row Document
Column Field
Schema Mapping
SQL DSL

節點是一個Elasticsearch的實例，本質上是一個Java進程。一台機器上可以運行多個Elasticsearch進程，但是生產環境一般建議一台機器上值運行一個Elasticsearch實例。節點分為數據節點和協調節點。數據節點是保存數據的節點，協調節點負責接收Client的請求，將請求路由到到合適的節點，並將結果彙集到一起。

集群是有多個節點組成的。

分片分為主分片和副本，每個分片可以設置一定數量的副本。主分片用於解決數據的水平擴展問題，通過主分片可以將數據分布到集群內的所有節點上。副本是用來解決數據高可用的問題，副本是主分片的拷貝，副本分片數可以動態調整，增加副本數，可以在一定程度上提高服務的可用性。當然副本可以提供查詢功能，分攤系統的讀負載。例如下圖中，分片數為3，副本數為1。

對於分片的設定，生產環境中分片的設定需要提前進行規劃。分片數量設置過小會導致後續無法增加節點實現水平擴展；而單個分片數據量太大，會導致數據重新分片耗時。分片數設置過大，會影響搜索結果的相關性打分，影響統計結果的準確性；而單個節點上有過多的分片，會導致資源浪費，同時會影響性能。

2.2 基本CRUD操作與批量操作

Elasticsearch對外提供RESTful API用於CRUD。使用RESTful API與Elasticsearch進行交互有兩種方式：curl命令行和Kibana DevTools。可以直接使用Kibana DevTool與Elasticsearch進行交互。

2.2.1 索引操作

  1. 創建索引
    request: PUT /test_index
    response:
{ 
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "test_index"
}

  1. 查看現有索引
    request：GET _cat/indices
    response：green open test_index GRXXECvrQjuNKRog7aDkPQ 1 1 2 3 28.9kb 14.4kb

  2. 刪除索引
    request：DELETE /test_index
    response：

{
  "acknowledged" : true
}

2.2.2 文檔操作

  1. 指定id創建文檔

request：

PUT /test_index/_doc/1
{
  "username":"Paul",
  "age":10
}

response：

{
  "_index" : "test_index",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 2,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}
  1. 不指定id創建文檔

request：

POST /test_index/_doc
{
  "username":"Rose",
  "age":11
}

response:

{
  "_index" : "test_index",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "soOv1HcB4Isa6tvVdQ9J",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 2,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 1,
  "_primary_term" : 1
}
  1. 指定id查詢文檔

request：GET /test_index/_doc/1

response：

{
  "_index" : "test_index",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "username" : "Paul",
    "age" : 10
  }
}
  1. 查詢所有文檔

request：GET /test_index/_search

response：

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "username" : "Paul",
          "age" : 10
        }
      },
      {
        "_index" : "test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "soOv1HcB4Isa6tvVdQ9J",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "username" : "Rose",
          "age" : 11
        }
      }
    ]
  }
}
  1. 更新文檔

request：

POST /test_index/_update/1
{
  "doc": {
    "username": "Paul",
    "age": 20
  }
}

response：

{
  "_index" : "test_index",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 2,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 2,
  "_primary_term" : 1
}
  1. 刪除文檔

request：DELETE /test_index/_doc1

2.2.3 批量操作

批量操作可以減少網路連接所產生的開銷，提高性能。

  • _bulk

支援在一次API調用中，對不同的索引進行操作。

bulk支援Index、Create、Update？Delete四種操作。

請求中單條操作失敗，並不會影響其他操作，返回結果中包含每一條操作的執行結果。

request:

POST _bulk
{"index":{"_index":"test_index", "_id":"1"}}
{"username":"Smart", "age":22}
{"delete":{"_index":"test_index", "_id":"2"}}

response:

{
  "took" : 95,
  "errors" : false,
  "items" : [
    {
      "index" : {
        "_index" : "test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "1",
        "_version" : 5,
        "result" : "updated",
        "_shards" : {
          "total" : 2,
          "successful" : 2,
          "failed" : 0
        },
        "_seq_no" : 5,
        "_primary_term" : 1,
        "status" : 200
      }
    },
    {
      "delete" : {
        "_index" : "test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "2",
        "_version" : 1,
        "result" : "not_found",
        "_shards" : {
          "total" : 2,
          "successful" : 2,
          "failed" : 0
        },
        "_seq_no" : 6,
        "_primary_term" : 1,
        "status" : 404
      }
    }
  ]
}
  • 批量讀取mget

request:

GET _mget
{
  "docs":[
    {
      "_index":"test_index",
      "_id":1
    },
    {
      "_index":"movies",
      "_id":1
    }]
}

response:

{
  "docs" : [
    {
      "_index" : "test_index",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "1",
      "_version" : 2,
      "_seq_no" : 2,
      "_primary_term" : 1,
      "found" : true,
      "_source" : {
        "username" : "Paul",
        "age" : 20
      }
    },
    {
      "_index" : "movies",
      "_type" : "_doc",
      "_id" : "1",
      "_version" : 1,
      "_seq_no" : 6,
      "_primary_term" : 1,
      "found" : true,
      "_source" : {
        "id" : "1",
        "title" : "Toy Story",
        "year" : 1995,
        "genre" : [
          "Adventure",
          "Animation",
          "Children",
          "Comedy",
          "Fantasy"
        ],
        "@version" : "1"
      }
    }
  ]
}
  • 批量查詢msearch

request:

POST test_index/_msearch
{}
{"query":{"match_all":{}},"size":1}
{"index":"kibana_sample_data_flights"}
{"query":{"match_all":{}},"size":2}

response:

{
  "took" : 4,
  "responses" : [
    {
      "took" : 2,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : {
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "skipped" : 0,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : {
        "total" : {
          "value" : 2,
          "relation" : "eq"
        },
        "max_score" : 1.0,
        "hits" : [
          {
            "_index" : "test_index",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "soOv1HcB4Isa6tvVdQ9J",
            "_score" : 1.0,
            "_source" : {
              "username" : "Rose",
              "age" : 11
            }
          }
        ]
      },
      "status" : 200
    },
    {
      "took" : 4,
      "timed_out" : false,
      "_shards" : {
        "total" : 1,
        "successful" : 1,
        "skipped" : 0,
        "failed" : 0
      },
      "hits" : {
        "total" : {
          "value" : 10000,
          "relation" : "gte"
        },
        "max_score" : 1.0,
        "hits" : [
          {
            "_index" : "kibana_sample_data_flights",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "iTmvUXcBNxIYppLoFWwg",
            "_score" : 1.0,
            "_source" : {
              "FlightNum" : "R3J7URU",
              "DestCountry" : "US",
              "OriginWeather" : "Hail",
              "OriginCityName" : "Moscow",
              "AvgTicketPrice" : 1172.5681640799792,
              "DistanceMiles" : 5149.888524287689,
              "FlightDelay" : false,
              "DestWeather" : "Rain",
              "Dest" : "Spokane International Airport",
              "FlightDelayType" : "No Delay",
              "OriginCountry" : "RU",
              "dayOfWeek" : 6,
              "DistanceKilometers" : 8287.942197231247,
              "timestamp" : "2021-02-14T10:59:03",
              "DestLocation" : {
                "lat" : "47.61989975",
                "lon" : "-117.5339966"
              },
              "DestAirportID" : "GEG",
              "Carrier" : "ES-Air",
              "Cancelled" : false,
              "FlightTimeMin" : 753.4492906573861,
              "Origin" : "Sheremetyevo International Airport",
              "OriginLocation" : {
                "lat" : "55.972599",
                "lon" : "37.4146"
              },
              "DestRegion" : "US-WA",
              "OriginAirportID" : "SVO",
              "OriginRegion" : "RU-MOS",
              "DestCityName" : "Spokane",
              "FlightTimeHour" : 12.557488177623101,
              "FlightDelayMin" : 0
            }
          },
          {
            "_index" : "kibana_sample_data_flights",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "ijmvUXcBNxIYppLoFWwg",
            "_score" : 1.0,
            "_source" : {
              "FlightNum" : "OE9TTXI",
              "DestCountry" : "GB",
              "OriginWeather" : "Sunny",
              "OriginCityName" : "Guangzhou",
              "AvgTicketPrice" : 834.6361636829536,
              "DistanceMiles" : 5911.063226254684,
              "FlightDelay" : false,
              "DestWeather" : "Thunder & Lightning",
              "Dest" : "London Heathrow Airport",
              "FlightDelayType" : "No Delay",
              "OriginCountry" : "CN",
              "dayOfWeek" : 6,
              "DistanceKilometers" : 9512.93413679362,
              "timestamp" : "2021-02-14T08:13:00",
              "DestLocation" : {
                "lat" : "51.4706",
                "lon" : "-0.461941"
              },
              "DestAirportID" : "LHR",
              "Carrier" : "JetBeats",
              "Cancelled" : true,
              "FlightTimeMin" : 500.68074404176946,
              "Origin" : "Guangzhou Baiyun International Airport",
              "OriginLocation" : {
                "lat" : "23.39240074",
                "lon" : "113.2990036"
              },
              "DestRegion" : "GB-ENG",
              "OriginAirportID" : "CAN",
              "OriginRegion" : "SE-BD",
              "DestCityName" : "London",
              "FlightTimeHour" : 8.344679067362824,
              "FlightDelayMin" : 0
            }
          }
        ]
      },
      "status" : 200
    }
  ]
}

2.3 倒排索引

2.3.1 正排索引與倒排索引

什麼是正排索引？正排索引指的是從文檔Id到文檔內容、單詞的關聯關係。例如每本書的目錄，通過目錄可以很快找到某個標題的具體內容在書中的那一頁。

什麼是倒排索引？倒排索引指的文檔內容或者單詞到文檔Id的關聯關係。還是以書的例子，倒排索引指的是從具體內容到文章標題的索引。

知乎上面有人舉了一個形象的例子。比如說考我們一首詩，給一首詩的名字，通常大家都可以背下來詩的內容。那為什麼「飛花令」的時候我們想不起來詩句呢？因為我們的大腦中沒有建立從詩句中某個字到詩名的倒排索引，假如說建立了這樣的倒排索引，我們也可以像中國詩詞大會的選手一樣飛來飛去。

文檔ID 文檔內容
1 Elasticsearch是最流行的搜索引擎
2 Java是世界上最好的語言
3 Google是全球最大的搜索引擎
單詞 文檔ID列表
elasticsearch 1
流行 1
搜索引擎 1,3
java 2
世界 2
最好 2
語言 2
google 3
全球 3
最大 3

Elasticsearch存儲的是一個json格式的文檔，其中包含多個欄位，每個欄位都會有自己的倒排索引。

那倒排索引是如何產生的呢？是文檔內容分詞之後和文檔ID進行關聯。

2.4 分詞

分詞是指將連續的字元串按照一定的規則重新切分成為單詞（term or token）的過程，在ES裡面叫做Analysis。

2.4.1 ES分詞器組成和自帶分詞器

Analyzer是ES中專門處理分詞的組件，組成如下：

  • Character Filters：針對原始文本進行處理，比如去除HTML特殊標識符等
  • Tokenizer：將原始文本按照一定規則切分成為單詞
  • Token Filters：針對Tokenizer處理的單詞進行再加工，比如轉小寫、刪除停用詞或者新增同義詞等處理

其工作過程如圖所示：

Elasticsearch內置分詞器

分詞器 說明
Standard Analyzer 默認分詞器，按詞切分，小寫處理，停用詞處理默認關閉
Simple Analyzer 按照非字母切分，非字母的都被去除，小寫處理
Stop Analyzer 小寫處理，停用詞過濾
Whitespace Analyzer 按照空格切分，不轉小寫
Keyword Analyzer 不分詞，直接將輸入內容進行輸出
Pattern Analyzer 正則表達式，默認\W+（非字母符號分割）
Language 提供30多種常見語言的分詞器
Customer Analyzer 自定義分詞器

測試一下：

  • 直接指定Analyzer進行測試
GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": [
    "Hello World, Hello Elasticsearch"
  ]
}
  • 指定索引的欄位進行測試
POST /movies/_analyze
{
  "field": "title",
  "text": [
    "Hello World, Hello Elasticsearch"
  ]
}
  • 自定義分詞器進行測試
POST /_analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    "lowercase"
  ],
  "text": [
    "Hello World, Hello Elasticsearch"
  ]
}

2.4.2 Analyze API使用

ES提供一個測試分詞的API介面，方便驗證分詞效果。_analyze

可以直接指定analyzer進行測試

可以直接指定索引中的欄位進行測試：GET test_index/_analyze

可以自定義分詞器進行測試

至此，學習了基本API的使用、批量操作、倒排索引原理和分詞等概念，對ELasticsearch有了初步的認識。

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