Elasticsearch教程 — 基本概念 - 沉迷于学习，无法自拔^

Elasticsearch是什么

Elasticsearch是Elastic推出的基于Lucene的分布式、可扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。
英文文档，基于7.15版本：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

Elasticsearch特点

详细特点参考官网：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/features

分布式、可扩展、高实时；

PB级别的数据；

数据存储类型多样。数字、文本、地理位置、结构化数据、非结构化数据。适用于所有数据类型；

标准的 RESTful 风格的 API 和 JSON；

Elastic三件套：Elasticsearch（搜索）、Logstash（采集）、Kibana（可视化）

Elasticsearch应用场景

全文搜索引擎（搜索服务）；
分类筛选，特别适用大量筛选服务，例如电商列表筛选（搜索服务）；
日志数据，用户行为等数据分析（数据分析）
大数据、实时分析、推荐系统、坐标附近的人搜索
可以做为另类的数据库（数据存储）；

Elasticsearch可视化工具

俗话说，工欲善其事必先利其器，虽然可直接使用命令行工具使用它，但是为了快速学习使用，推荐使用可视化工具。

Kibana （官方提供的可视化工具）
elasticsearch-head
ElasticHD
dejavu

Elasticsearch与MySQL对比

由于elasticsearch 7.0.0版本必须使用单index,单type，而在es8中彻底不支持映射类型。所以以前看别人的教程中将MySQL的数据表与es的type对于起来就不适合了。这里我说一下自己的理解，当然这里只是为了方便我们理解。

MySQL	Elasticsearch
数据库Database	索引集合
表Table	索引(Index)
行(Row)	文档(Document)
列(Column)	字段(Field)
约束(schema)	映射(Mapping)

这里我使用了索引集合这个概念，当然es中是没这个概念的。我们在实际操作的过程中怎么使用这个索引集合呢？可以从索引名称上加一个前缀区分 应用名-功能名-索引名，这样应用名-*就代表一个索引集合了。

Elasticsearch基本概念

Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的数据结构，文本字段存储在倒排索引中，数值和地理字段存储在 BKD 树中。

文档(document)

存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档。相当于MySQL中的一条记录。

查询(Query DSL)

主要是指的_serach API中的query参数。
参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl.html
查询就是数据呈现的过程。类似于MySQL提供的select语句。DSL是ES的核心功能，要认真学习。
Elasticsearch 提供了一个基于 JSON 的完整 Query DSL（Domain Specific Language）来定义查询。将查询 DSL 视为查询的 AST（抽象语法树），由两种类型的子句组成：

叶查询子句，在特定字段中查找特定值，例如 match、term或 range查询。类似MySQL中的where id=1 这样的特定字段查询。
复合查询子句，多个叶查询子句或复合查询子句组合成的子句。

某些查询子句非常耗时，需要注意些。具体参考官方文档。

搜索(search)

主要是调用_search API进行搜索。
参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-search.html

查询，可以理解成单个条件的查询，类似 where id=1
搜索，可以理解成一个或多个条件的查询，类似 where id=1 and age=20

常用的搜索选项

Query DSL
聚合(Aggregations)
搜索多个数据流和索引
对搜索结果进行分页
检索选定的字段
对搜索结果操作
运行异步搜索

映射(Mapping)

映射是定义文档及其包含的字段如何存储和索引的过程。每个文档都有自己的字段集合，每个字段都有数据类型，还包括元数据字段等。可以理解成MySQL的表结构定义。

动态映射，在刚开始时试验和探索数据。Elasticsearch 自动添加新字段。可以理解成根据数据自动映射。
显式映射，允许您精确选择如何定义映射定义。可以理解成手动映射
另外还有一种“runtime fields”是在查询时计算的字段，无需重新索引就可以改变索引结构，但会消耗部分性能。这种字段可以显示映射也可以在查询语句中映射。

Text分析(Text Analysis)

文本分析是将非结构化文本（例如电子邮件正文或产品说明）转换为针对搜索进行优化的结构化格式的过程。
Elasticsearch 在索引或搜索text字段时执行文本分析。
如果您的索引不包含text字段，则无需进一步分析；

索引模块(Index Modules)

索引模块是为每个索引创建的模块，控制与索引相关的所有方面。
索引模块可以分为静态索引static和动态索引dynamic。静态索引，只能在索引创建时或者在状态为 closed index（闭合的索引）上设置。动态索引，可以使用 update-index-settings API 在状态为 live index（激活的索引）上更改它们。

索引模板(Index Modules)

Elasticsearch 7.8中引入索引模板，使用前注意ES的版本。其实可以理解成一个可重用的索引模块的定义。
两种类型的模板：索引模板和组件模板。组件模板是可重用的构建块，用于配置映射、设置和别名。索引模板可以包含组件模板的集合，也可以直接指定设置、映射和别名。

数据流(Data streams)

Elasticsearch 7.9中引入的功能，使用前注意版本。
官方定义：数据流是可以跨多个索引存储仅限于追加存储的时间序列数据，同时为请求提供单个命名资源。
data stream 非常适合日志，事件，指标以及其他持续生成的数据。

数据流是为现有数据很少更新的用例而设计的。不能将现有文档的更新或删除请求直接发送到数据流。
如果需要，可以通过直接向文档的后备索引提交请求来更新或删除文档。
如果经常更新或删除现有的时间序列数据，请使用具有写索引权限的索引别名，而不是数据流。

创建数据流的步骤：

创建索引生命周期策略
创建组件模板
创建索引模板
创建数据流
保护数据流

别名(Aliases)

别名是一组数据流或索引的辅助名称。别名分两种，不过需注意别名不能同时指向数据流和索引。

数据流别名：指向一个或多个数据流。
索引别名：指向一个或多个索引。

Ingest pipelines

Ingest管道允许您在索引之前对数据执行常见转换。例如，您可以使用管道删除字段、从文本中提取值并丰富您的数据。
管道由一系列称为处理器的可配置任务组成。每个处理器按顺序运行，对传入的文档进行特定更改。处理器运行后，Elasticsearch 会将转换后的文档添加到您的数据流或索引中。
形象的理解就是在接受到请求到数据存入之间的一系列处理。

你可以使用它丰富你的数据

可以将ip地址识别成地区后再储存
将geo数据识别成省市区
将产品id识别成产品详情
等等...

官方提供了很多处理器。详情参考文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/processors.html

聚合(Aggregations)

Elasticsearch 聚合使您能够构建复杂的数据摘要并深入了解关键指标、模式和趋势。
有点类似于 SQL 中的 group by 再加一些函数方法的操作，例如count、max等。
Elasticsearch 将聚合组织为三类：

Metric(度量)，计算度量，例如求和，求平均值等
Bucket(桶)，基于字段值、范围或其他标准将文档分组到桶中的聚合，简单来说就是分组。
Pipeline(管道)，来自其他聚合。

集群(Cluster)

query（查询）和filter（过滤）的区别

进行query的时候，返回结果的后面都会有一个_score字段表示这个结果的匹配程度，也就是相关性。类似MySQL的order；
进行filter的时候，判断文档是否满足我们的筛选要求，不会计算任何的相关性。类似MySQL的where；
Elasticsearch的相似度计算默认使用TF-IDF算法；

Event Query Language (EQL)

事件查询语言 (EQL) 是一种用于基于事件的时间序列数据（例如日志、指标和跟踪）的查询语言。EQL 在 Elastic Security 中被广泛使用。

数据管理(Data Management)

在ES中的数据通常分为两类：

内容(Content),可能会经常更新，但内容的价值会随着时间的推移保持相对稳定。
时间序列数据(Time series data)，会随着时间的推移不断积累，随着它的老化，它往往变得不那么重要，访问频率也越来越低。

为了帮助您管理数据，Elasticsearch 使您能够：

定义具有不同性能特征的多层数据节点。
使用索引生命周期管理(ILM)根据您的性能需求和保留策略自动转换数据层中的索引。
利用存储在远程存储库中的可搜索快照为旧索引提供弹性，同时降低运营成本并保持搜索性能。
对存储在性能较差的硬件上的数据执行异步搜索。

mapping映射

映射(mapping)机制用于进行字段类型确认，将每个字段匹配为一种确定的数据类型。类似MySQL中的表结构定义。
其主要作用：1、定义索引下的字段名，字段类型，倒排索引相关设置。

使用GET 索引名/_mapping可以查看此索引下的所有字段的映射。
或者使用GET 索引名/_mapping/字段名查看具体某个字段的映射。

mapping中的字段类型一旦设置，禁止直接修改，但可以增加(通过dynamic参数来控制新增)。

核心数据类型

字符串型：text、keyword（不会分词）
数值型：long、integer、short、byte、double、float、half_float等
日期类型：date
布尔类型：boolean
二进制类型：binary
范围类型：integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range

复杂数据类型

数组类型：array
对象类型：object
嵌套类型：nested object
地理位置数据类型：geo_point、geo_shape
专用类型：ip（记录ip地址）、completion（实现自动补全）、token_count（记录分词数）、murmur3（记录字符串hash值）

多字段特性

多字段特性（multi-fields），表示允许对同一字段采用不同的配置，比如分词。

字段类型：text

text类型的字段用来做全文检索，例如邮件的主题、淘宝京东中商品的描述等。这种字段在被索引存储前先进行分词，存储的是分词后的结果，而不是完整的字段。text字段不适合做排序和聚合。如果是一些结构化字段，分词后无意义的字段建议使用keyword类型，例如邮箱地址、主机名、商品标签等。

常有参数包含以下:

analyzer：用来分词，包含索引存储阶段和搜索阶段（其中查询阶段可以被search_analyzer参数覆盖），该参数默认设置为index的analyzer设置或者standard analyzer；
index：是否可以被搜索到。默认是true；
fields：Multi-fields允许同一个字符串值同时被不同的方式索引，例如用不同的analyzer使一个field用来排序和聚类，另一个同样的string用来分析和全文检索。下面会做详细的说明；
search_analyzer：这个字段用来指定搜索阶段时使用的分词器，默认使用analyzer的设置；
search_quote_analyzer：搜索遇到短语时使用的分词器，默认使用search_analyzer的设置；

字段类型：keyword

keyword用于索引结构化内容（例如电子邮件地址，主机名，状态代码，邮政编码或标签）的字段，这些字段被拆分后不具有意义，所以在es中应索引完整的字段，而不是分词后的结果。

通常用于过滤（例如在博客中根据发布状态来查询所有已发布文章），排序和聚合。keyword只能按照字段精确搜索，例如根据文章id查询文章详情。如果想根据本字段进行全文检索相关词汇，可以使用text类型。

常有参数包含以下:

index：是否可以被搜索到。默认是true
fields：Multi-fields允许同一个字符串值同时被不同的方式索引，例如用不同的analyzer使一个field用来排序和聚类，另一个同样的string用来分析和全文检索。下面会做详细的说明
null_value：如果该字段为空，设置的默认值，默认为null
ignore_above：设置索引字段大小的阈值。该字段不会索引大小超过该属性设置的值，默认为2147483647，代表着可以接收任意大小的值。但是这一值可以被PUT Mapping Api中新设置的ignore_above来覆盖这一值。

字段类型：object

mapping中不用特意指定field为object类型，因为这是它的默认类型，因为整个es都是基于JSON。字段中还可以定义子字段。

PUT my_index/_doc/1
{ 
  "region": "US",
  "manager": { 
    "age":     30,
    "name": { 
      "first": "John",
      "last":  "Smith"
    }
  }
}

在es中会被按照以下形式进行索引：

{
  "region":             "US",
  "manager.age":        30,
  "manager.name.first": "John",
  "manager.name.last":  "Smith"
}

类型中的参数

参数参考官方文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-params.html
以下这里只介绍几个比较常用的。

类型中的参数：analyzer参数

注意：仅test类型中才能使用。

类型中的参数：boost参数

在查询时，提升在相关度计算中的评分，默认值是1.0。当然在查询语句中使用boost也可以实现同样效果。

类型中的参数：copy_to参数

允许您将多个字段的值复制到一个组字段中，然后可以将该组字段作为单个字段进行查询。如果你经常搜索多个字段，可以将这些字段合并到一个字段，来提高查询速度。

类型中的参数：fields参数

为不同的目的以不同的方式索引同一字段时使用。例如一个字段可以同时全文检索和聚合或排序；

类型中的参数：index参数

作用是控制当前字段是否被索引，默认为true，false表示不记录，即不可被搜索。

类型中的参数：index_options参数

作用是用于控制倒排索引记录的内容。

类型中的参数：null_value参数

作用是当字段遇到null值的时候的处理策略，默认为null，即空值，此时es会忽略该值。可以通过这个参数设置某个字段的默认值。

mapping中的参数：dynamic参数

新字段允许自动添加。

Elasticsearch中mapping全解实战
 查看其他更多关于_mapping相关内容

analyzer分析器

text类型的analyzer分析是非结构化的文本转化成一个结构化的格式，从而优化搜索。通常这个过程是分词。
为了提高搜索准确性，除了在数据写入时转换词条，匹配Query查询语句时候也需要用相同的分析器对查询语句进行分析。

analyzer分析器组成：

Character Filters，字符过滤器，对原始文本进行折价、删除、转换，一个分析器可以有0个或多个过滤器。
Tokenizer，分词器，将文本分解成独立的tokens(通常是单词)并输出，分词器还会记录单词在文本中的位置与顺序，一个Analyzer 分析器有且只有 1个分词器
Token Filters，单词过滤(有些地方叫词元过滤器、表征过滤、标记过滤等)，可以增加、删除、修改单词，例如：转化小写、去停词、增加同义词等，当然单词过滤器不允许改版单词的位置或偏移量，一个分析器可以有多个单词过滤器。

分析器的处理流程：字符过滤器 -> 分词器 -> 单词过滤 -> 进入索引

当然，lasticsearch提供很多开箱即用的字符过滤器，分词器和单词过滤器。

text analysis文本分析发生在两个地方：

给文档建立索引时，text类型的字段会进行文本分析；
查询时，查询一个text字段时；

注意：在大多数情况下，应该使用相同的分析器在建立索引与查询，这样可以提高搜索准确率。

词干提取(stemming)是去除词缀得到词根的过程；词干分析器

如何选择/配置analyzer呢？

elasticsearch默认使用标准分析器，当标准分析器达不到我们要求时，可以使用其内置的其他分析器，内置分析器也不能满足我们要求可以自定义分析器；
那么怎么知道哪个具体分析器是否达到我们的要求呢？可以在工具中测试分析器，其语法如下：

POST _analyze
{
  "analyzer": "whitespace", // 分析器名称
  "filter":  [ "lowercase", "asciifolding" ], // 0个或多个过滤器
  "text":     "The quick brown fox." // 待测试的文本内容
}

内置分析器讲解

创建索引时，设置analysis.analyzer.default默认分析器，不指定默认使用standard analyzer标准分析器。
创建索引时，设置analysis.analyzer.default_search默认搜索时使用分析器。

Standard Analyzer(标准分析器)
Simple Analyzer(简单分析器)
Whitespace Analyzer(空格分析器)
Stop Analyzer(停止分析器)
Keyword Analyzer(关键词分析器)
Pattern Analyzer(正则分析器)
Language Analyzers(语言分析器)
Fingerprint Analyzer(指纹分析器)
另外插件中还提供了很多分词器，例如：IK分词 pingyin分词 hanLP分词等

内置分词器

用于全文分词，分成一个个单词的分词器

Standard Tokenizer(标准分词器)
Letter Tokenizer
Lowercase Tokenizer
Whitespace Tokenizer
UAX URL Email Tokenizer
Classic Tokenizer
Thai Tokenizer

用于将文本或单词分成一小块的分词器

N-Gram Tokenizer
Edge N-Gram Tokenizer

用于结构化文本的分词器

Keyword Tokenizer
Pattern Tokenizer
Simple Pattern Tokenizer
Char Group Tokenizer
Simple Pattern Split Tokenizer
Path Tokenizer

内置单词过滤器

内置的单词过滤器比较多，参考官网给的信息
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-tokenfilters.html

内置字符过滤器

HTML Strip Character Filter
Mapping Character Filter
Pattern Replace Character Filter

创建自定义分析器

自定义分析器可以由：0个或多个字符过滤器、1个分词器、0个或多个单词过滤器自由组合完成。

自定义分析器，可以接收以下参数：

type参数，分析器类型，接受内置分析器类型，如果是自定义分析器使用custom或省略此参数；
tokenizer参数，内置的或自定义的分词器，必须；
char_filter参数，内置的或自定义的字符过滤器，可选；
filter参数，内置的或自定义的单词过滤器，可选
position_increment_gap参数

完整的自定义分析器例子

PUT my-index-000001
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": { // 自定义分析器
        "my_custom_analyzer": { // 自定义分析器名称
          "char_filter": [ // 自定义分析器里的，字符过滤器
            "emoticons" // 字符过滤器名
          ],
          "tokenizer": "punctuation", // 自定义分析器里的，分词器，punctuation是分词器名称
          "filter": [ // 自定义分析器里的，单词过滤器
            "lowercase", // 单词过滤器名称
            "english_stop"
          ]
        }
      },
      "tokenizer": { // 自定义分词器
        "punctuation": { // 自定义分析器名称
          "type": "pattern", // 自定义分词器使用了内置的分词器，正则分词器
          "pattern": "[ .,!?]" // 正则分词器的参数
        }
      },
      "char_filter": { // 自定义字符过滤器
        "emoticons": { // 自定义字符过滤器名称
          "type": "mapping", // 使用了内置的 mapping 字符过滤器
          "mappings": [ // mapping字符过滤器的参数
            ":) => _happy_",
            ":( => _sad_"
          ]
        }
      },
      "filter": { // 自定义单词过滤器
        "english_stop": { // 自定义单词过滤器名称
          "type": "stop", // 使用了内置的停词过滤器
          "stopwords": "_english_" // 停词过滤器的参数
        }
      }
    }
  }
}

POST my-index-000001/_analyze
{
  "analyzer": "my_custom_analyzer",
  "text": "I'm a :) person, and you?"
}

ElasticSearch DSL 语句使用

关键词讲解

增、删、改

查询

高级查询(配合业务需求)

Elasticsearch运维与集群相关

最后更新于 2021-11-22 01:19:37 并被添加「Elasticsearch教程」标签，已有 923 位童鞋阅读过。

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Elasticsearch教程 — 基本概念