Java架构师-分布式（三）：分布式搜索引擎-Elasticsearch【倒排索引；从其他数据库同步数据】

雨点打透心脏的1/2处 2023-10-04 15:05 14阅读 0赞

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## 一、Elasticsearch 概述 ##

Elasticsearch 是一个分布式的免费开源搜索和分析引擎，适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年首次发布。Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件；Elastic Stack 是一套适用于数据采集、扩充、存储、分析和可视化的免费开源工具。人们通常将 Elastic Stack 称为 ELK Stack（代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana），目前 Elastic Stack 包括一系列丰富的轻量型数据采集代理，这些代理统称为 Beats，可用来向 Elasticsearch 发送数据。

### 1、Elasticsearch 的用途是什么？ ###

Elasticsearch 在速度和可扩展性方面都表现出色，而且还能够索引多种类型的内容，这意味着其可用于多种用例：

*  应用程序搜索
 *  网站搜索
 *  企业搜索
 *  日志处理和分析
 *  基础设施指标和容器监测
 *  应用程序性能监测
 *  地理空间数据分析和可视化
 *  安全分析
 *  业务分析

### 2、Elasticsearch 的工作原理是什么？ ###

原始数据会从多个来源（包括日志、系统指标和网络应用程序）输入到 Elasticsearch 中。数据采集指在 Elasticsearch 中进行索引之前解析、标准化并充实这些原始数据的过程。这些数据在 Elasticsearch 中索引完成之后，用户便可针对他们的数据运行复杂的查询，并使用聚合来检索自身数据的复杂汇总。在 Kibana 中，用户可以基于自己的数据创建强大的可视化，分享仪表板，并对 Elastic Stack 进行管理。

### 3、Elasticsearch 索引是什么？ ###

Elasticsearch 索引指相互关联的文档集合。Elasticsearch 会以 JSON 文档的形式存储数据。每个文档都会在一组键（字段或属性的名称）和它们对应的值（字符串、数字、布尔值、日期、数值组、地理位置或其他类型的数据）之间建立联系。

Elasticsearch 使用的是一种名为倒排索引的数据结构，这一结构的设计可以允许十分快速地进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个特有词汇，并且可以找到包含每个词汇的全部文档。

在索引过程中，Elasticsearch 会存储文档并构建倒排索引，这样用户便可以近实时地对文档数据进行搜索。索引过程是在索引 API 中启动的，通过此 API 您既可向特定索引中添加 JSON 文档，也可更改特定索引中的 JSON 文档。

### 4、Logstash 的用途是什么？ ###

Logstash 是 Elastic Stack 的核心产品之一，可用来对数据进行聚合和处理，并将数据发送到 Elasticsearch。Logstash 是一个开源的服务器端数据处理管道，允许您在将数据索引到 Elasticsearch 之前同时从多个来源采集数据，并对数据进行充实和转换。

### 5、Kibana 的用途是什么？ ###

Kibana 是一款适用于 Elasticsearch 的数据可视化和管理工具，可以提供实时的直方图、线形图、饼状图和地图。Kibana 同时还包括诸如 Canvas 和 Elastic Maps 等高级应用程序；Canvas 允许用户基于自身数据创建定制的动态信息图表，而 Elastic Maps 则可用来对地理空间数据进行可视化。

### 6、为何使用 Elasticsearch？ ###

**Elasticsearch 很快**。由于 Elasticsearch 是在 Lucene 基础上构建而成的，所以在全文本搜索方面表现十分出色。Elasticsearch 同时还是一个近实时的搜索平台，这意味着从文档索引操作到文档变为可搜索状态之间的延时很短，一般只有一秒。因此，Elasticsearch 非常适用于对时间有严苛要求的用例，例如安全分析和基础设施监测。

**Elasticsearch 具有分布式的本质特征**。Elasticsearch 中存储的文档分布在不同的容器中，这些容器称为分片，可以进行复制以提供数据冗余副本，以防发生硬件故障。Elasticsearch 的分布式特性使得它可以扩展至数百台（甚至数千台）服务器，并处理 PB 量级的数据。

**Elasticsearch 包含一系列广泛的功能**。除了速度、可扩展性和弹性等优势以外，Elasticsearch 还有大量强大的内置功能（例如数据汇总和索引生命周期管理），可以方便用户更加高效地存储和搜索数据。

**Elastic Stack 简化了数据采集、可视化和报告过程**。通过与 Beats 和 Logstash 进行集成，用户能够在向 Elasticsearch 中索引数据之前轻松地处理数据。同时，Kibana 不仅可针对 Elasticsearch 数据提供实时可视化，同时还提供 UI 以便用户快速访问应用程序性能监测 (APM)、日志和基础设施指标等数据。

## 二、Elasticsearch 核心术语 ##

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## 三、Elasticsearch 集群架构原理 ##

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## 四、倒排索引 ##

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## 五、安装 elasticsearch ##

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## 六、安装可视化插件：ES-header插件【chrome插件】 ##

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## 七、ES-header与Postman基于索引的基本操作 ##

### 1、mappings自定义创建映射 ###

### 2、mappings新增数据类型与analyze ###

### 3、文档的基本操作 ###

添加文档与自动映射  
删除与修改

### 4、文档乐观锁控制 if\_seq\_no与if\_primary\_term ###

### 5、分词与内置分词器 ###

### 6、建立ik中文分词器 ###

### 7、自定义中文词库 ###

### 8、dsl搜索 ###

数据准备  
入门语法  
查询所  
term与match  
match\_phr  
match(operator)与ids  
multi\_match与boost  
布尔查  
过滤器  
排序  
高亮hig

### 9、深度分页 ###

### 10、滚动搜索 ###

### 11、批量查询 ###

\_mget  
bulk 之 create  
bulk 之 ind  
bulk 之

## 八、Elasticsearch集群 ##

5-3,5-4 搭建elasticsearch集群  
5-5 elasticsearch集群分片  
5-6 elasticsearch集群节点宕机测试  
5-7,5-8 elasticsearch集群脑裂现象探讨  
5-9 elasticsearch集群的文档读写原理

## 九、Elasticsearch整合SpringBoot ##

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## 十、Logstatsh数据同步【从Mysql】 ##

Logstash是elastic技术栈中的一个技术。它是一个数据采集引擎，可以从数据库采集数据到es中。我们可以通过设置自增id主键或者时间来控制数据的自动同步时间就是用于给logstash进行识别的

*  id：假设现在有1000条数据，Logstatsh识别后会进行一次同步，同步完会记录这个id为1000，以后数据库新增数据，那么id会一直累加h会有定时任务，发现有id大于1000了，则增量加入到es中
 *  时间：同理，一开始同步1000条数据，每条数据都有一个字段，为time，初次同步完毕后，记录这个time，下次同步的时候进行时间比超过这个时间的，那么就可以做同步，这里可以同步新增数据，或者修改元数据，因为同一条数据的时间更改会被识别，而id则不会。

### 1、 Logstash介绍 ###

### 2、 数据同步配置 ###

### 3、 测试数据新增与修改 ###

### 4、 自定义模板配置中文分词 ###

## 十一、Elasticsearch整合Web项目 ##

### 1、初始化web环境 ###

### 2、创建controller与service- ###

### 3、实现商品分页搜索与高亮 ###

### 4、前后端联调 ###

### 5、前端自定义高亮样式 ###

### 6、实现商品搜索排序 ###

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参考资料：  
[Elasticsearc讲义稿件1.md][Elasticsearc_1.md]

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[Elasticsearc_1.md]: https://gitee.com/hero_brother/es/blob/master/Elasticsearc%E8%AE%B2%E4%B9%89%E7%A8%BF%E4%BB%B61.md?v%7C?format=json&pretty