Elasticsearch是什么

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的一个分布式的开源搜索和分析引擎

Elasticsearch实现的功能

• 分布式的搜索引擎

  Elasticsearch自动将海量数据分散到多台服务器进行存储和检索

• 全文检索

  Elasticsearch提供了模糊搜索等自动度很高的查询方式，并进行相关排名，高亮等功能

• 数据分析

  可以做分组聚合

• 对海量数据进行实时处理

  因为Elasticsearch是分布式架构，可以采用大量的服务器进行存储和检索数据，可以实现秒级数据搜索和分析

使用场景

• 搜索类场景
• 日志分析 （经典的ELK组合完成日志收集、存储、分析、查询功能）
• 数据预警、分析平台（分析电商平台评论数、访问量、关注度等等）
• 商业BI系统 （分析上一季度消费金额、年龄段、访问时间段的人数分布等等）

全文搜索方案对比

• solr

  Solr是一个有HTTP接口的基于Lucene的查询服务器，封装了很多Lucene细节，自己的应用可以直接利用诸如 .../solr?q=abc 这样的HTTP GET/POST请求去查询，维护修改索引。

• Elasticsearch

  Elasticsearch也是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene基础上的搜索引擎。采用的策略是分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。

两者者之间的一个联系：solr和Elasticsearch都是基于Lucene实现的

区别：

• Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能;
• Solr 支持更多格式的数据，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式；
• Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供；
• Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch

核心概念

索引（index）

ElasticSearch将它的数据存储在一个或多个索引（index）中。用SQL领域的术语来类比，索引就像数据库，可以向索引写入文档或者从索引中读取文档，并通过ElasticSearch内部使用Lucene将数据写入索引或从索引中检索数据。

类型（type）

类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念

ES中每个大版本的type类型有很大区别

ES 5.x 中index可以又多种type

ES 6.x 中一个index只能有一个type

ES 7.x以后要逐渐移除这个概念

文档（document）

文档（document）是ElasticSearch中的主要实体。对所有使用ElasticSearch的案例来说，他们最终都可以归结为对文档的搜索。文档由字段构成。

在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。注意，尽管一个文档，物理上存在于一个索引之中，文档必须被索引/赋予一个索引的type。

字段Field

相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识

映射 mapping

mapping就相当于我们关系型数据库中的表结构，是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理es里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。

集群 cluster

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群

可以通过get请求查看集群状态：

http://es地址:9200/_cat/health?v

返回数据：

epoch      timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1645155625 11:40:25  sxjyes  green           3         3    252 126    0    0        0             0                  -                100.0%

参数说明：

cluster：集群名称
status：集群状态 green代表健康；yellow代表分配了所有主分片，但至少缺少一个副本，此时集群数据仍旧完整；red代表部分主分片不可用，可能已经丢失数据。
node.total：代表在线的节点总数量
node.data：代表在线的数据节点的数量
shards， active_shards： 存活的分片数量
pri，active_primary_shards： 存活的主分片数量 正常情况下 shards的数量是pri的两倍。
relo， relocating_shards ：迁移中的分片数量，正常情况为 0
init， initializing_shards： 初始化中的分片数量 正常情况为 0
unassign， unassigned_shards： 未分配的分片 正常情况为 0
pending_tasks:准备中的任务，任务指迁移分片等 正常情况为 0
max_task_wait_time:任务最长等待时间
active_shards_percent:正常分片百分比 正常情况为 100%

节点 node

一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。

一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。

在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何Elasticsearch节点，这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。

分片和复制 shards&replicas

一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。分片很重要，主要有两方面的原因：
1）允许你水平分割/扩展你的内容容量。
2）允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。

至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。

在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。

复制之所以重要，有两个主要原因： 在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行。总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。

默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。

Elasticsearch概念和关系型数据库的对比

字段类型

字段类型分为基本类型和复合类型‘

基本类型

字符串类型

• string

  string类型在ElasticSearch 旧版本中使用较多，从ElasticSearch 5.x开始不再支持string，由text和keyword类型替代。

• text

  当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，应该使用text类型。设置text类型以后，字段内容会被分析，在生成倒排索引以前，字符串会被分析器分成一个一个词项。text类型的字段不用于排序，很少用于聚合。

  text会分词，然后进行索引，支持模糊、精确查询，不支持聚合

• keyword

  这种类型适用于结构化的字段，例如标签、email 地址、手机号码等等，这种类型的字段可以用作过滤、排序、聚合等。这种字符串也称之为 not-analyzed 字段。

  keyword不进行分词，直接索引，支持模糊、精确查询，支持聚合

数字类型

数字类型有long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float。

• 在满足需求的情况下，优先使用范围小的字段。字段长度越短，索引和搜索的效率越高。比如，某个字段的取值最大值不会超过100，那么选择byte类型即可。迄今为止吉尼斯记录的人类的年龄的最大值为134岁，对于年龄字段，short足矣字段的长度越短，索引和搜索的效率越高。
• 浮点数，优先考虑使用 scaled_float。

日期类型

由于 JSON 中没有日期类型，所以 es 中的日期类型形式就比较多样：2020-11-11 或者 2020-11-11 11:11:11，一个从 1970.1.1 零点到现在的一个秒数或者毫秒数。es 内部将时间转为 UTC，然后将时间按照 millseconds-since-the-epoch 的长整型来存储。

boolean类型

逻辑类型（布尔类型）可以接受true/false/”true”/”false”值

二进制类型（binary）

二进制字段是指用base64来表示索引中存储的二进制数据，可用来存储二进制形式的数据，例如图像。默认情况下，该类型的字段只存储不索引。二进制类型只支持index_name属性。

范围类型（range）

数据范围类型，一个字段表示一个范围，具体包含以下类型：

• integer_range
• float_range
• double_range
• date_range
• ip_range

所谓的范围类型，就是一个值自身就表明一个范围，如：

PUT range_index
 {
   "mappings": {
     "_doc": {
       "properties": {
        "expected_attendees": {
           "type": "integer_range"
        }
      }
   }
  }
}

复合类型

数组类型（array）

es 中没有专门的数组类型。默认情况下，任何字段都可以有一个或者多个值。需要注意的是，数组中的元素必须是同一种类型。添加数组是，数组中的第一个元素决定了整个数组的类型。

对象类型（object）

由于 JSON 本身具有层级关系，所以文档包含内部对象。内部对象中，还可以再包含内部对象。

IK分词器

Elasticsearch自带的标准分词器是针对英文的，所以我们在日常开发中都是使用ik分词器，它是一个针对中文的分词器。

从2016年12月推出1.0版本开始，IKAnalyzer已经推出了三个大版本，最初他是以开源项目Lucene为应用主题的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件，新版的IKAnalyzer3.0则发展为面向java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现

IKAnalyzer3.0版本特性如下：

• 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有50万字/秒的高速处理能力。
• 采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。
• 优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义
• 针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。

IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。

ik_max_word

会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、共和国、大会堂、大会、会堂等词语。

ik_smart

会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为中华人民共和国、人民大会堂。

IK分词器扩展词典

停用词扩展

• 1） 我们找到IK的配置文件,位于ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
        <entry key="ext_dict">ext_dic.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
        <entry key="ext_stopwords"></entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

• 2）在配置文件中增加配置的停用词文件的节点：

<entry key="ext_stopwords">my_ext_stopword.dic</entry>

• 3）在类目前下创建扩展停用词文件my_ext_stopword.dic

• 4） 在文件my_ext_stopword.dic中添加词，一行一个

扩展字典

• 1） 我们找到IK的配置文件,位于ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
        <entry key="ext_dict">ext_dic.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
        <entry key="ext_stopwords"></entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

• 2）在配置文件中增加配置的停用词文件的节点：

<entry key="ext_dict">my_ext_dict.dic</entry>

• 3）在类目前下创建扩展停用词文件my_ext_dict.dic

• 4） 在文件my_ext_dict.dic中添加词，一行一个

同义词词典

Elasticsearch 自带一个名为 synonym 的同义词 filter。为了能让 IK 和 synonym 同时工作，我们需要定义新的 analyzer，用 IK 做 tokenizer，synonym 做 filter。

• 打开 /config/elasticsearch.yml 文件，加入以下配置：

index:  
  analysis:  
    analyzer:  
      ik_syno:  
          type: custom  
          tokenizer: ik_max_word  
          filter: [my_synonym_filter]  
      ik_syno_smart:  
          type: custom  
          tokenizer: ik_smart  
          filter: [my_synonym_filter]  
    filter:  
      my_synonym_filter:  
          type: synonym  
          synonyms_path: analysis/synonym.txt  

以上配置定义了 ik_syno 和 ik_syno_smart 这两个新的 analyzer，分别对应 IK 的 ik_max_word 和 ik_smart 两种分词策略

• 创建/config/analysis/synonym.txt 文件，输入一些同义词并存为 utf-8 格式。例如

• 重启es即可