【全文检索_04】Elasticsearch 基础入门

本是古典何须时尚 2023-01-11 08:50 149阅读 0赞

## 1.1 简介 ##

### 1.1.1 概述 ###

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(1PB=1024TB) 级别的数据。es 也使用 java 开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

![在这里插入图片描述][20210126112346680.png_pic_center]

### 1.1.2 发展史 ###

多年以前，有个叫 Shay Banon 的失业开发者跟随他的新婚妻子来到了伦敦，因为他妻子将在那里学习厨艺。Shay 在寻找工作的同时，开始研究还是早期版本的 Lucene，并打算为她妻子制作一个烹饪菜谱搜索引擎。直接基于 Lucene 工作会比较困难，所以 Shay 开始实现一个 Lucene 之上的抽象层，这样 Java 程序员可以很方便的为他们的应用程序添加搜索功能。于是他发布了自己的第一个开源项目 “Compass”。后来 Shay 找到了一份工作，这份工作主要围绕在高性能与分布式内存数据存储的环境中。高性能、实时、分布式搜索引擎是必不可少的需求。因此他决定重写 Compass 库，使其成为一个独立的服务器，这便是 Elasticsearch。  
  2010年的2月份，第一个公开版本发布了。从此之后，Elasticsearch 成为 Github 上最受欢迎的项目之一，超过300个代码贡献者。一家关于 Elasticsearch 的公司就此成立，它们不仅提供商业支持还在进行新功能的开发，但是 Elasticsearch 一定会永远向大众开放，永远开源给所有需要的人们。噢，对了，Shay 的妻子还在等待着她的菜谱搜索引擎。

### 1.1.3 特点 ###

① Elasticsearch 不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的 ES。既可以作为一个大型分布式集群(数百台服务器)技术，处理 PB 级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司。  
 ③ 对用户而言，是开箱即用的，非常简单，作为中小型的应用，直接 3 分钟部署一下 ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂。  
 ④ 数据库的功能面对很多领域是不够用的，比如全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理；Elasticsearch 作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所不能提供的很多功能。

## 1.2 安装 ##

### 1.2.1 安装 Elasticsearch ###

安装 Elasticsearch 只有一个要求，那就是需要安装 Java，最低要求 JDK 1.8。我们可以从 官网 获取最新版的 Elasticsearch。安装 Elasticsearch 很简单，只需要下载并解压对应运行平台的压缩文件。安装完毕后，在 Linux 平台使用 `./bin/elasticsearch` 即可启动，在 Windows 平台使用 `bin\elasticsearch.bat` 即可启动。启动后访问 `http://localhost:9200` 即可看到 Elasticsearch 信息。  
![在这里插入图片描述][2021012615313354.png]

### 1.2.2 安装 elasticsearch-head 可视化 ###

# 克隆 github 项目
    git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
    
    # 进入主目录
    cd elasticsearch-head
    
    # 安装依赖，注意需要 NodeJs 环境
    npm install	
    
    # 启动项目
    npm run start
    
    # 访问项目
    open http://localhost:9100/

![在这里插入图片描述][20210126161335723.png]

打开可视化工具之后，输入 Elasticsearch 服务地址，你以为就可以连接到服务了？天真，这里会碰到跨域问题，我们需要在 Elasticsearch 配置文件 elasticsearch.yml 中添加以下配置开启跨域。

http: 
      cors: 
        enabled: true
        allow-origin: "*"

### 1.2.3 安装 Kibana ###

Kibana 是一个针对 Elasticsearch 的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在 Elasticsearch 索引中的数据。使用 Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示，让海量数据更容易理解。Kibana 操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板(dashboard)实时显示 Elasticsearch 查询动态。无需编码或者额外的基础架构，几分钟内就可以完成 Kibana 安装并启动 Elasticsearch 索引监测。  
  Kibana 的安装也异常简单，仅需两步，先去 [官网][Link 1] 下载安装包，然后解压就可以了。需要注意的是，Kibana 的版本最好与 Elasticsearch 保持一致，否则可能会出现奇怪的问题。安装完毕后，在 Linux 平台使用 `./bin/kibana` 即可启动，在 Windows 平台使用 `bin/kibana.bat` 即可启动。启动后访问 `http://localhost:5601` 即可看到 Kibana 界面。

![在这里插入图片描述][20210126172625812.png_pic_center]

最开始启动可能是英文的，我们可以在 Kibana 的配置文件 kibana.yml 中配置 `i18n.locale: "zh-CN"` 将国际化改为中文后就跟我这里一样了。以后我们的测试都会在 Kibana 中的开发工具中完成，版本不同可能开发工具的位置略有不同，使用都是相似的。之前安装的 elasticsearch-head 仅仅作为查看数据的工具。

![在这里插入图片描述][20210126172827737.png_pic_center]

## 1.3 ES 核心概念 ##

### 1.3.1 名词解释 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="left">名词</th> 
   <th align="left">说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="left">近实时</td> 
   <td align="left">有两层意思，一是从写入数据到数据可以被搜索到有一个大概 1 秒的小延迟；二是基于 es 执行搜索和分析可以达到秒级。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">Cluster<br>(集群)</td> 
   <td align="left">集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置(集群名称，默认是 elasticsearch)来决定的，ES 启动就是一个只有一节点的集群</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">Node<br>(节点)</td> 
   <td align="left">集群中的一个节点，节点也有一个名称(默认是随机分配的)，节点名称很重要(在执行运维管理操作的时候)，默认节点会去加入一个名称为 elasticsearch 的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个 elasticsearch 集群，当然一个节点也可以组成一个 elasticsearch 集群。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">Index<br>(索引)</td> 
   <td align="left">索引包含一堆有相似结构的文档数据，一个 index 包含很多 document，一个 index 就代表了一类类似的或者相同的 document。比如说建立一个 商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，即所有的商品 document。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">Type<br>(类型)</td> 
   <td align="left">6.0 之前每个索引里都可以有多个 type，每一个 type 里面，都会包含一堆 document；6.0 之后每个索引里面只能有一个 type，一般使用 _doc 代替了。7.0 之后就不推荐使用，预计 8.0 之后删除</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">Document<br>(文档)</td> 
   <td align="left">文档是 ES 中的最小数据单元，一个 document 可以是一条客户数据，一条商品分类数据等，通常用 JSON 表示，每个 index 下的 type 中，都可以去存储多个 document。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">Field<br>(字段)</td> 
   <td align="left">Field 是 Elasticsearch 的最小单位。一个 document 里面有多个 field，每个 field 就是一个数据字段。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">Mapping<br>(映射)</td> 
   <td align="left">数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词等。Mapping 用来定义 Document 中每个字段的类型，即所使用的分词器、是否索引等属性，非常关键等。</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 1.3.2 类比数据库 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="left">ES</th> 
   <th align="left">MySQL</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="left">索引 Index</td> 
   <td align="left">数据库 Database</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">类型 Type</td> 
   <td align="left">表 Table</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">文档 Document</td> 
   <td align="left">数据行 Row</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">字段 Field</td> 
   <td align="left">数据列 Column</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="left">映射 Mapping</td> 
   <td align="left">约束 Schema</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 1.3.3 ES 设计 ###

#### ☞ 物理设计 ####

Elasticsearch 在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移。一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个 Elasticsearch 进程，节点可以有多个索引默认的，默认情况下，每个索引由 5 个主要分片组成，而每份主要分片又有一个副本，一共 10 份分片。副本分片对于可靠性和搜索性能很有益处。  
  Elasticsearch 所能处理的最小单元就是分片。一个分片实际是 Lucene 的索引，即一份包含倒排索引的文件目录。一个 Elasticsearch 索引被分为多个分片。因为 Elasticsearch 是使用 Apache Lucene 作为核心的程序库实现数据索引和搜索功能。所以 Elasticsearch 的一个分片就是一个 Lucene 的索引，也就是说ー个 Elasticsearch 索引实际是由多个 Lucene 索引组成的。

![在这里插入图片描述][2021012621302378.png_pic_center]

#### ☞ 逻辑设计 ####

一个索引类型中，包含多个文档。 当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一组顺序 `索引 ☞ 类型 ☞ 文档 ID ☞ 文档` 索引到某个具体的文档。Elasticsearch 通过索引、类型、与文档 ID 唯一确定了某篇文档。注意：这里的 ID 是字符串。ES 逻辑设计中有三大概念：  
 ♞ 文档：Elasticsearch 是面向文档的，也就是说索引和搜索数据的最小单位是文档。  
 ♞ 类型：类型是文档的逻辑容器，类似于数据库表是行记录的容器。因此，不同类型的文档，应该放入不同的类型中。  
 ♞ 索引：索引是类型的容器，每个类型包含了一系列的文档集合。索引还存储了一些设置项，比如 refresh\_interval，表示新近加入索引的文档对于搜索可见的时间间隔，即刷新频率。默认每秒更新一次，这也被称为准实时。

![在这里插入图片描述][2021012621295958.png_pic_center]

[20210126112346680.png_pic_center]: /images/20221119/38aeef9ecb2c40448d567926c2abd7b6.png
[2021012615313354.png]: /images/20221119/4ccb249595254605b9c4c683800c0c61.png
[20210126161335723.png]: /images/20221119/24693dd1422241d4b56567611432f230.png
[Link 1]: https://www.elastic.co/cn/kibana
[20210126172625812.png_pic_center]: /images/20221119/9cae2c029a1340cba154a20b8a676dd2.png
[20210126172827737.png_pic_center]: /images/20221119/ad9d10f1172941dab6cefe238805fb7c.png
[2021012621302378.png_pic_center]: /images/20221119/4b782d1196be422a8bc78a30af98f608.png
[2021012621295958.png_pic_center]: /images/20221119/269fef13128a4907b29adf4bc87027ef.png