ES 基础

1. ES 基础一网打尽

1.1 ES定义

ES=elaticsearch简写， Elasticsearch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级别的数据。
Elasticsearch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。

1.2 Lucene与ES关系？

1）Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

2）Elasticsearch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。

1.3 ES主要解决问题：

1）检索相关数据；
2）返回统计结果；
3）速度要快。

1.4 ES工作原理

当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。这个过程如下图所示：

1.5 ES核心概念

1）Cluster：集群。
ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。

2）Node：节点。
形成集群的每个服务器称为节点。

3）Shard：分片。
当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。
当你查询的索引分布在多个分片上时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的。

4）Replia：副本。
为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。
副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。
当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。

5）全文检索。
全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。
全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”你们的激情是因为什么事情来的” 可能会被分词成：“你们“，”激情“，“什么事情“，”来“ 等token，这样当你搜索“你们” 或者 “激情” 都会把这句搜出来。

1.6 ES数据架构的主要概念（与关系数据库Mysql对比）

（1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index）
（2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type），
（3）一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于1个Type由多个文档（Document）和多Field组成。
（4）在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。
（5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.

1.7 ELK是什么？

ELK=elasticsearch+Logstash+kibana
elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索
logstash: 日志加工、“搬运工”
kibana：数据可视化展示。
ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。

2. ES特点和优势

1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。
2）实时分析的分布式搜索引擎。
分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作；
负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。
3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上（已测试）
4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。

3、ES性能

3.1 性能结果展示

（1）硬件配置：
CPU 16核 AuthenticAMD
内存总量：32GB
硬盘总量：500GB 非SSD

（2）在上述硬件指标的基础上测试性能如下：
1）平均索引吞吐量： 12307docs/s（每个文档大小：40B/docs）
2）平均CPU使用率： 887.7%（16核，平均每核：55.48%）
3）构建索引大小： 3.30111 GB
4）总写入量： 20.2123 GB
5）测试总耗时： 28m 54s.

3.2必要的Head、kibana、IK（中文分词）、graph等插件的详细安装和使用。

http://blog.csdn.net/column/details/deep-elasticsearch.html

4、Elasticsearch增、删、改、查操作深入详解

S Restful API GET、POST、PUT、DELETE、HEAD含义：
1）GET：获取请求对象的当前状态。
2）POST：改变对象的当前状态。
3）PUT：创建一个对象。
4）DELETE：销毁对象。
5）HEAD：请求获取对象的基础信息。

以上表为依据，
ES中的新建文档（在Index/type下）相当于Mysql中（在某Database的Table）下插入一行数据。

4.1新建文档（类似mysql insert插入操作）

http://localhost:9200/blog/ariticle/1 put
{
"title":"New version of Elasticsearch released!",
"content":"Version 1.0 released today!",
"tags":["announce","elasticsearch","release"]
}

创建成功如下显示：

{

- "_index": "blog",
- "_type": "ariticle",
- "_id": "1 -d",
- "_version": 1,
- "_shards": {
    - "total": 2,
    - "successful": 1,
    - "failed": 0
- },
- "created": true

}

4.2 检索文档（类似mysql search 搜索select*操作）

http://localhost:9200/blog/ariticle/1/ GET

检索结果如下：

{

- "_index": "blog",
- "_type": "ariticle",
- "_id": "1",
- "_version": 1,
- "found": true,
- "_source": {
    - "title": "New version of Elasticsearch released!",
    - "content": "Version 1.0 released today!",
    - "tags": [
        - "announce"
        - ,
        - "elasticsearch"
        - ,
        - "release"
    - ]
- }

}

如果未找到会提示：

{

- "_index": "blog",
- "_type": "ariticle",
- "_id": "11",
- "found": false

}

查询全部文档如下：

具体某个细节内容检索，
查询举例1：查询cotent列包含版本为1.0的信息。
http://localhost:9200/blog/
_search?pretty&q=content:1.0

{

- "took": 2,
- "timed_out": false,
- "_shards": {
    - "total": 5,
    - "successful": 5,
    - "failed": 0
- },
- "hits": {
    - "total": 1,
    - "max_score": 0.8784157,
    - "hits": [
        - {
            - "_index": "blog",
            - "_type": "ariticle",
            - "_id": "6",
            - "_score": 0.8784157,
            - "_source": {
                - "title": "deep Elasticsearch!",
                - "content": "Version 1.0!",
                - "tags": [
                    - "deep"
                    - ,
                    - "elasticsearch"
                - ]
            - }
        - }
    - ]
- }

}

查询举例2：查询书名title中包含“enhance”字段的数据信息：
[root@5b9dbaaa1a ~]# curl -XGET 10.200.1.121:9200/blog/ariticle/_search?pretty -d ‘

> { "query" : {
> "term" :
> {"title" : "enhance" }
> }
> }'
{
  "took" : 189,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
  "total" : 5,
  "successful" : 5,
  "failed" : 0
  },
  "hits" : {
  "total" : 2,
  "max_score" : 0.8784157,
  "hits" : [ {
  "_index" : "blog",
  "_type" : "ariticle",
  "_id" : "4",
  "_score" : 0.8784157,
  "_source" : {
  "title" : "enhance Elasticsearch!",
  "content" : "Version 4.0!",
  "tags" : [ "enhance", "elasticsearch" ]
  }
  }, {
  "_index" : "blog",
  "_type" : "ariticle",
  "_id" : "5",
  "_score" : 0.15342641,
  "_source" : {
  "title" : "enhance Elasticsearch for university!",
  "content" : "Version 5.0!",
  "tags" : [ "enhance", "elasticsearch" ]
  }
  } ]
  }
}

查询举例3：查询ID值为3,5,7的数据信息：
[root@5b9dbaaa148a ~]# curl -XGET 10.200.1.121:9200/blog/ariticle/_search?pretty -d

{ "query" : {
"terms" :
{"_id" : [ "3", "5", "7" ] }
}
}'
{
  "took" : 5,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
  "total" : 5,
  "successful" : 5,
  "failed" : 0
  },
  "hits" : {
  "total" : 3,
  "max_score" : 0.19245009,
  "hits" : [ {
  "_index" : "blog",
  "_type" : "ariticle",
  "_id" : "5",
  "_score" : 0.19245009,
  "_source" : {
  "title" : "enhance Elasticsearch for university!",
  "content" : "Version 5.0!",
  "tags" : [ "enhance", "elasticsearch" ]
  }
  }, {
  "_index" : "blog",
  "_type" : "ariticle",
  "_id" : "7",
  "_score" : 0.19245009,
  "_source" : {
  "title" : "deep Elasticsearch for university!",
  "content" : "Version 2.0!",
  "tags" : [ "deep", "elasticsearch", "university" ]
  }
  }, {
  "_index" : "blog",
  "_type" : "ariticle",
  "_id" : "3",
  "_score" : 0.19245009,
  "_source" : {
  "title" : "init Elasticsearch for university!",
  "content" : "Version 3.0!",
  "tags" : [ "initialize", "elasticsearch" ]
  }
  } ]
  }
}

4.3、更新文档（类似mysql update操作）

http://localhost:9200/blog/ariticle/1/_update/ POST
{“script”:”ctx._source.content = \”new version 2.0 20160714\”“}

更新后结果显示：

{

“_index”: “blog”,
“_type”: “ariticle”,
“_id”: “1”,
“_version”: 2,
“_shards”: { 
”total”: 2,
“successful”: 1,
“failed”: 0
}
}

查询&验证更新后结果：（对比可知，版本号已经更新完毕）
http://localhost:9200/blog/ariticle/1/

{

- "_index": "blog",
- "_type": "ariticle",
- "_id": "1",
- "_version": 2,
- "found": true,
- "_source": {
    - "title": "New version of Elasticsearch released!",
    - "content": "new version 2.0 20160714",
    - "tags": [
        - "announce"
        - ,
        - "elasticsearch"
        - ,
        - "release"
    - ]
- }

}

4.4、删除文档（类似mysql delete操作）

http://localhost:9200/blog/ariticle/8/回结果

{

- "found": true,
- "_index": "blog",
- "_type": "ariticle",
- "_id": "8",
- "_version": 2,
- "_shards": {
    - "total": 2,
    - "successful": 1,
    - "failed": 0
- }

}

参考：Elasticsearch增、删、改、查操作深入详解

参考：Elasticsearch学习，请先看这一篇！

posted @ 2019-07-07 14:12 何其小静阅读(969) 评论(0) 编辑收藏举报

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