ElasticSearch初体验

以你之姓@ 2022-05-16 04:27 124阅读 0赞

### 需要明白的问题 ###

1.  什么是倒排索引？它的组成是什么？
2.  常见的相关性算分方法有哪些？
3.  为什么查询语句没有返回预期的文档？
4.  常用的数据类型有哪些？Text和Keyword的区别是什么？
5.  集群是如何搭建起来的？是如何实现故障转移的？
6.  Shard具体是由什么组成的？

## Elastic Stack ##

构建在开源基础之上, Elastic Stack 让您能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，并且能够实时地对数据进行搜索、分析和可视化

**Elasticsearch** 是基于 JSON 的分布式搜索和分析引擎，专为实现水平扩展、高可用和管理便捷性而设计。

**Kibana** 能够以图表的形式呈现数据，并且具有可扩展的用户界面，供您全方位配置和管理 Elastic Stack。

**Logstash** 是动态数据收集管道，拥有可扩展的插件生态系统，能够与 Elasticsearch 产生强大的协同作用。

**Beats** 是轻量型采集器的平台，从边缘机器向 Logstash 和 Elasticsearch 发送数据。

### [基础概念][Link 1] ###

*  文档 Document ：用户存储在ES中的数据文档
 *  索引 Index ：由具有一些相同字段的文档的集合
 *  类型 Type : 允许将不同类型的文档存储在同一索引中，6.0开始官方不允许在一个index下建立多个type，统一type名称：doc
 *  节点 Node ：一个Elasticsearch的运行实例，是集群的构成单元，存储部分或全部数据，并参与集群的索引和搜索功能
 *  集群 Cluster ：由一个或多个节点组成的集合，共同保存所有的数据，对外提供服务（包括跨所有节点的联合索引和搜索功能等）
 *  分片 Shards ：分片是为了解决存储大规模数据的问题，将数据切分分别存储到不同的分片中
 *  副本 Replicas ：副本可以在分片或节点发生故障时提高可用性，而且由于可以在所有副本上进行并行搜索，所以也可以提高集群的吞吐量
 *  近实时 Near Realtime(NRT)：从索引文档到可搜索文档的时间有一点延迟（通常为一秒）

> note:  
> 1. 在创建索引的时候如果没有配置索引Mapping，一个索引默认有5个shard和1个副本，一个索引总共有10个shard（算上副本shard）  
> 2. Elasticsearch 的shard实际上是一个Lucene索引，截止Lucene-5843，一个Lucene索引限制的最大文档数为2,147,483,519 (= Integer.MAX\_VALUE - 128)

### 安装Elasticsearch & Kibana ###

ES和Kibana的安装很简单，前提需要先安装好Java8，然后执行以下命令即可

##### [elasticsearch单节点最简安装][elasticsearch] #####

# 在Ubuntu16.04上安装，方式有很多种，选择二进制压缩包的方式安装
    # 1. 在普通用户家目录下，下载压缩包
    curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.3.2.tar.gz
    # 2. 解压
    tar -xvf elasticsearch-6.3.2.tar.gz
    # 3. 移动至/opt目录下
    sudo mv elasticsearch-6.3.2 /opt
    # 4. 修改配置文件elasticsearch.yml中的 network.host 值为 0.0.0.0，其他的配置参考官方文档
    cd /opt/elasticsearch-6.3.2
    vi config/elasticsearch.yml
    # 5. 启动单节点，然后浏览器访问host:9200即可看到ES集群信息
    bin/elasticsearch

![image][]

##### [kibana最简安装][kibana] #####

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.3.2-linux-x86_64.tar.gz
    shasum -a 512 kibana-6.3.2-linux-x86_64.tar.gz 
    tar -xzf kibana-6.3.2-linux-x86_64.tar.gz
    sudo mv kibana-6.3.2-linux-x86_64 /opt
    cd /opt/kibana-6.3.2-linux-x86_64
    # 修改 config/kibana.yml中 server.host: 0.0.0.0
    # 启动Kibana，访问 host:5601即可进入kibana界面

![image][image 1]

### 交互方式 Rest API ###

Elasticsearch集群对外提供RESTful API

*  Curl命令行
 *  Kibana Devtools
 *  Java API
 *  其他各种API，如Python API等

> note:  
> 我们后面主要使用 Kibana Devtools 这种交互方式

![image][image 2]

### [数据类型][Link 2] ###

*  字符串： text（分词）, keyword（不分词）
 *  数值型： long, integer, byte, double, float, half\_float, scaled\_float
 *  布尔： boolean
 *  日期： date
 *  二进制： binary
 *  范围类型： integer\_range, float\_range, long\_range, double\_range, date\_range
 *  复杂数据类型： Array, Object, Nested
 *  地理： geo\_point， geo\_shape
 *  专业： ip，completion， token\_count， murmur3， Percolator， join
 *  组合的

### 探索ES集群 ###

##### 使用\_cat API探索集群的健康情况 #####

GET /_cat/health?v
    
    # 结果
    epoch      timestamp cluster       status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
    1534319381 15:49:41  elasticsearch green           3         3    118  59    0    0        0             0                  -                100.0%

集群的健康状态(status)有三种:  
\- green：一切正常（集群功能齐全）  
\- yellow：所有数据都可用，但存在一些副本未分配（群集功能齐全）  
\- red：一些数据由于某种原因不可用（群集部分功能失效）

##### 查看节点信息 #####

GET /_cat/nodes?v
    
    # 结果（我的ES集群安装了三个节点）
    ip            heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
    10.100.97.207           30          96  13    0.15    0.08     0.08 mdi       *      master
    10.100.97.246           68          96   3    0.00    0.00     0.00 mdi       -      hadoop2
    10.100.98.22            15          97   2    0.00    0.02     0.04 mdi       -      hadoop3

##### 查看索引信息 #####

GET /_cat/indices?v
    
    # 结果
    health status index                           uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
    green  open   logstash-2015.05.20             4BjPjpq6RhOSCNUPMsY0MQ   5   1       4750            0     46.8mb         24.5mb
    green  open   logstash-2015.05.18             mDkUKHSWR0a8UeZlKzts8Q   5   1       4631            0     45.6mb         23.8mb
    green  open   hockey                          g1omiazvRSOE117w_uy_wA   5   1         11            0     45.3kb         22.6kb
    green  open   .kibana                         AGdo8im_TxC04ARexUxqxw   1   1        143           10    665.6kb        332.8kb
    green  open   shakespeare                     5009bDa7T16f5qTeyOdTlw   5   1     111396            0     43.9mb           22mb
    green  open   logstash-2015.05.19             az4Jen4nT7-J9yRYpZ0A9A   5   1       4624            0     44.7mb         23.1mb
    ...

### 操作数据 ###

##### 插入文档并查询 #####

# 插入一个文档
    PUT /customer/_doc/1?pretty
    {
      "name": "John Doe"
    }
    
    # 结果
    {
      "_index": "customer",
      "_type": "_doc",
      "_id": "1",
      "_version": 1,
      "result": "updated",
      "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 2,
        "failed": 0
      },
      "_seq_no": 1,
      "_primary_term": 1
    }
    
    # 查询该文档
    GET /customer/_doc/1
    
    #结果
    {
      "_index": "customer",
      "_type": "_doc",
      "_id": "1",
      "_version": 1,
      "found": true,
      "_source": {
        "name": "John Doe"
      }
    }

> note:  
> 1. `customer` 为索引名，`_doc` 为type，1为文档\_id，需要注意的是：在es6.x建议索引的type值固定为`_doc`，在之后的版本将删除type了；文档id若不指定，es会自动分配一个\_id给文档  
> 2. 插入文档后，查看索引信息`GET /_cat/indices?v`可以看到多了 customer 的索引信息  
> 3. 文档结果，\_source字段是原始的json内容，其他的为文档元数据

##### [文档元数据][Link 3] #####

用于标注文档的元信息

*  \_index: 文档所在的索引名
 *  \_type: 文档所在的类型名
 *  \_id: 文档的唯一id
 *  \_uid: 组合id，由\_type和\_id组成（6.0开始\_type不再起作用，同\_id一样）
 *  \_source: 文档的原始json数据，可以从这里获取每个字段的内容
 *  \_all: 整合所有字段内容到该字段，默认禁用
 *  \_routing 默认值为 \_id，决定文档存储在哪个shard上：`shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards`

##### 删除索引 #####

DELETE customer
    
    #结果
    {
      "acknowledged": true
    }
    
    GET /_cat/indices?v
    
    # 再次查看索引信息，可以发现 customer 不存在，已被删除

##### 更新文档 #####

PUT /customer/_doc/1?pretty
    {
      "name": "John Doe"
    }
    
    POST /customer/_doc/1/_update
    {
      "doc": { "name": "Jane Doe" }
    }
    
    POST /customer/_doc/1/_update
    {
      "doc": { "name": "Jane Doe", "age": 20 }
    }
    
    # 可以看到 \_version的值一直在增加

##### 删除文档 #####

DELETE /customer/_doc/2

##### 批量操作 #####

es提供了[\_bulk API][bulk API]供批量操作，可以提高索引、更新、删除等操作的效率

\_bulk操作的类型有四种：  
\- index 索引：若已存在，则覆盖，文档不存在则创建  
\- create 创建：文档不存在则异常  
\- delete 删除  
\- update 更新

# _bulk 任务：
    # 1. index创建 customer索引下id为3的文档
    # 2. delete删除 customer索引下id为3的文档
    # 3. create创建 customer索引下id为3的文档
    # 4. update更新 customer索引下id为3的文档
    
    POST _bulk
    {
       "index":{
       "_index":"customer","_type":"_doc","_id":"3"}}
    {
       "name":"whirly"}
    {
       "delete":{
       "_index":"customer","_type":"_doc","_id":"3"}}
    {
       "create":{
       "_index":"customer","_type":"_doc","_id":"3"}}
    {
       "name":"whirly2"}
    {
       "update":{
       "_index":"customer","_type":"_doc","_id":"3"}}
    {
       "doc":{
       "name":"whirly3"}}

![image][image 3]

> note:  
> 1. 批量查询用的是 [Multi Get API][]

### [探索数据][Link 4] ###

一个[简单的数据集][Link 5]，数据结构如下：

{
        "account_number": 0,
        "balance": 16623,
        "firstname": "Bradshaw",
        "lastname": "Mckenzie",
        "age": 29,
        "gender": "F",
        "address": "244 Columbus Place",
        "employer": "Euron",
        "email": "bradshawmckenzie@euron.com",
        "city": "Hobucken",
        "state": "CO" }

导入这个简单的数据集到es中

# 下载
    wget https://raw.githubusercontent.com/elastic/elasticsearch/master/docs/src/test/resources/accounts.json
    # 导入
    curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST "localhost:9200/bank/_doc/_bulk?pretty&refresh" --data-binary "@accounts.json"

上述命令是通过 \_bulk API 将 account.json 的内容插入 bank 索引中，type 为 \_doc

# account.json的内容:
    
    {
       "index":{
       "_id":"1"}}
    {
       "account_number":1,"balance":39225,"firstname":"Amber","lastname":"Duke","age":32,"gender":"M","address":"880 Holmes Lane","employer":"Pyrami","email":"amberduke@pyrami.com","city":"Brogan","state":"IL"}
    ...
    
    
    # 导入完成后可以看到 bank 索引已存在 1000 条数据
    GET bank/_search

##### 查询数据 API #####

任务：查询所有数据，根据 account\_number 字段升序排序

1.  [URI Search 方式][URI Search]

GET /bank/_search?q=*&sort=account_number:asc&pretty

1.  [Request Body Search][] 方式

GET /bank/_search
    {
      "query": { "match_all": {} },
      "sort": [
        { "account_number": "asc" }
      ]
    }

结果

{
      "took": 41,
      "timed_out": false,
      "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 },
      "hits": { "total": 1000, "max_score": null, "hits": [ { "_index": "bank", "_type": "account", "_id": "0", "_score": null, "_source": { "account_number": 0, "balance": 16623, "firstname": "Bradshaw", "lastname": "Mckenzie", "age": 29, "gender": "F", "address": "244 Columbus Place", "employer": "Euron", "email": "bradshawmckenzie@euron.com", "city": "Hobucken", "state": "CO" }, "sort": [ 0 ] }... ] } }

各个参数意思：  
\- took：本次查询耗费的时间（单位：毫秒）  
\- timed\_out：是否超时  
\- \_shards：本次查询搜索的 shard 的数量，包括成功的和失败的  
\- hits：查询结果  
\- hits.total：匹配的文档数量  
\- hits.hits：匹配的文档，默认返回10个文档  
\- hits.sort：排序的值  
\- \_score：文档的得分  
\- hits.max\_score：所有文档最高的得分

### 简要介绍 [Query DSL][] ###

这个Elasticsearch提供的基于 json 的查询语言，我们通过一个小任务来了解一下

任务要求：  
1. 查询 firstname 中为 “R” 开头，年龄在 20 到 30 岁之间的人物信息  
2. 限制返回的字段为 firstname,city,address,email,balance  
3. 根据年龄倒序排序，返回前十条数据  
4. 对 firstname 字段进行高亮显示  
5. 同时求所有匹配人物的 平均balance

GET bank/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "match_phrase_prefix": {
                "firstname": "R"
              }
            }
          ],
          "filter": {
            "range": {
              "age": {
                "gte": 20,
                "lte": 30
              }
            }
          }
        }
      },
      "from": 0,
      "size": 10,
      "sort": [
        {
          "age": {
            "order": "desc"
          }
        }
      ],
      "_source": [
        "firstname",
        "city",
        "address",
        "email",
        "balance"
      ],
      "highlight": {
        "fields": {
          "firstname": {}
        }
      },
      "aggs": {
        "avg_age": {
          "avg": {
            "field": "balance"
          }
        }
      }
    }

其中：  
\- query 部分可以写各种查询条件  
\- from, size 设置要返回的文档的起始序号  
\- sort 设置排序规则  
\- \_source 设置要返回的文档的字段  
\- highlight 设置高亮的字段  
\- aggs 为设置聚合统计规则

##### 更多查询示例 #####

*  match\_all 查询 bank 索引所有文档

GET /bank/_search
    {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "size": 2
    }

*  match 全文搜索，查询 address 字段值为 mill lane 的所有文档

GET /bank/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "address": "mill lane"
        }
      }
    }

*  match\_phrase 短语匹配

GET /bank/_search
    {
      "query": {
        "match_phrase": {
          "address": "mill lane"
        }
      }
    }

> note:  
> match 和 match\_phrase 的区别：  
> \- match 中会分词，将 mill lane 拆分为 mill 和 lane， 实际查询 address 中有 mill **或者** lane 的文档  
> \- match\_phrase：将 mill lane 作为一个整体查询，实际查询 address 中有 mill lane 的文档

*  布尔查询（多条件查询）

GET /bank/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            { "match": { "age": "40" } }
          ],
          "must_not": [
            { "match": { "state": "ID" } }
          ]
        }
      }
    }

*  布尔查询-过滤  
    查询 bank 索引中 balance 值在 20000 到 30000 之间的文档

GET /bank/_search
    {
      "query": {
        "bool": {
          "must": { "match_all": {} },
          "filter": {
            "range": {
              "balance": {
                "gte": 20000,
                "lte": 30000
              }
            }
          }
        }
      }
    }

*  聚合查询  
    对所有文档进行聚合，state 值相同的分到同一个桶里，分桶结果命名为 group\_by\_state ，再对每个桶里的文档的 balance 字段求平均值，结果命名为 average\_balance，通过设置 size 的值为0，不返回任何文档内容

GET /bank/_search
    {
      "size": 0,
      "aggs": {
        "group_by_state": {
          "terms": {
            "field": "state.keyword"
          },
          "aggs": {
            "average_balance": {
              "avg": {
                "field": "balance"
              }
            }
          }
        }
      }
    }

分别计算 age 值在 20~30 ，30~40，40~50 三个年龄段的男和女的平均存款balance

GET /bank/_search
    {
      "size": 0,
      "aggs": {
        "group_by_age": {
          "range": {
            "field": "age",
            "ranges": [
              {
                "from": 20,
                "to": 30
              },
              {
                "from": 30,
                "to": 40
              },
              {
                "from": 40,
                "to": 50
              }
            ]
          },
          "aggs": {
            "group_by_gender": {
              "terms": {
                "field": "gender.keyword"
              },
              "aggs": {
                "average_balance": {
                  "avg": {
                    "field": "balance"
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }

> 更多内容请访问我的个人网站： [http://laijianfeng.org][http_laijianfeng.org]  
> 参考文档：  
> 1. [elasticsearch 官方文档 Getting Started][elasticsearch _ Getting Started]  
> 2. 慕课网 [Elastic Stack从入门到实践][Elastic Stack]

[Link 1]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_basic_concepts.html
[elasticsearch]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_installation.html
[image]: http://image.laijianfeng.org/20180815_153244.png
[kibana]: https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/targz.html
[image 1]: http://image.laijianfeng.org/20180815_153435.png
[image 2]: http://image.laijianfeng.org/20180815_154136.png
[Link 2]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html
[Link 3]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-fields.html
[bulk API]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.3/docs-bulk.html
[image 3]: http://image.laijianfeng.org/20180815_164226.png
[Multi Get API]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.3/docs-multi-get.html
[Link 4]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_exploring_your_data.html
[Link 5]: https://raw.githubusercontent.com/elastic/elasticsearch/master/docs/src/test/resources/accounts.json
[URI Search]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.3/search-uri-request.html#search-uri-request
[Request Body Search]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.3/search-request-body.html
[Query DSL]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.3/query-dsl.html
[http_laijianfeng.org]: http://laijianfeng.org
[elasticsearch _ Getting Started]: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started.html
[Elastic Stack]: https://coding.imooc.com/class/181.html