Elasticsearch学习笔记（一）
使用版本说明：2.1.1
- 程序启动
入口函数：
org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch
进入主函数后程序主要经过如下步骤启动：
- 启动参数校验
- 配置文件检测
- 进程号文件检测
- JVM检测（要求JDK版本1.7或以上）
- 钩子函数声明（用于节点进程突然dump的处理机制）
- Jar包校验（原1.x版本没有该过程）
- 节点各服务启动
- 保持节点存活进程启动
- 对于一个index的配置
主要用于index的Settings配置，我们可以通过在建index的过程中设置如下参数：
#分片数
index.number_of_shards
#副本数
index.number_of_replicas
#是否设为影子副本（暂未研究）
index.shadow_replicas
#是否设为可分享文件系统（暂未研究）
index.shard_filesystem
#是否自动扩展副本（暂未研究）
index.auto_expand_replicas
#暂未研究
index.blocks.read_only
#暂未研究
index.blocks.read
#暂未研究
index.blocks.write
#暂未研究
index.blocks.metadata
#创建该index用到的Elasticsearch版本
index.version.created
index.version.created_string
#更新该index用到的Elasticsearch版本
index.verison.upgraded
index.version.upgraded_string
#该index支持的最小lucene版本
index.version.minimum_compatible
#该index建立日期
index.creating_data
index.creating_data_string
#该index的优先级
index.priority
#该index的uuid，唯一标识
index.uuid
#该index各索引的routing规则，采用何种Hash方式，默认使用Murmur3，还有一种普通的Hash算法
index.legacy.routing.hash.type
#routing计算是否使用type，内部计算shard id的方法已经废弃，建议不使用，不设置，默认false即可
index.legacy.routing.use_type
#该index的数据存储路径
index.data_path
#暂未研究
#index.shared_filesystem.recover_on_any_node
Elasticsearch routing方式，使用id进行routing，通过使用Murmur3算法，计算出id的Hash值，然后利用分片总数计算出具体哪个分片：
从2.0.0-beta1开始之后的版本，分片计算方式为：
#参数：id的hash值，以及该index的分片个数
MathUtils.mod(hash, indexMetaData.getNumberOfShards());
#具体方法如下：
public static int mod(int v, int m) {
int r = v % m;
if (r < 0) {
r += m;
}
return r;
}
在该版本之前的计算方式为：
Math.abs(hash % indexMetaData.getNumberOfShards());
- index创建方法（Java API）
Elasticsearch对于常用的Java API常提供两种借口方式，一种是直接传入请求执行，一种是prepare也就是预准备，先构造相关请求，然后再执行，两种方式大同小异，这里只介绍prepare方式的API。
// 创建index
public static void createIndice(String index, String type) throws IOException {
// 创建index请求构造
CreateIndexRequestBuilder createIndexRequestBuilder = transportClient.admin().indices().prepareCreate(index);
// 设置该index的Mapping，可暂时不设置，后面建完index之后再设置也可
createIndexRequestBuilder.addMapping(type, createMapping(type));
// 设置该index的Settings配置，常用的有shard数量、副本数
createIndexRequestBuilder.setSettings(createSetting());
// 执行创建index请求
createIndexRequestBuilder.execute().actionGet();
}
// 设置index的Settings
public static Settings createSetting() {
Settings settings = Settings.builder().put("number_of_shards", 5).put("number_of_replicas", 0).build();
return settings;
}
// 设置index的Mappings，具体内容在后面解释
public static XContentBuilder createMapping(String type) throws IOException {
XContentBuilder builder = XContentFactory.jsonBuilder().startObject()
.startObject(type)
.startObject("properties")
.startObject("name").field("type", "string").field("index", "not_analyzed").endObject()
.startObject("age").field("type", "integer").field("index", "not_analyzed").endObject()
.startObject("birthday").field("type", "date").field("index", "not_analyzed").endObject()
.endObject()
.endObject()
.endObject();
return builder;
}
- index的Mapping设置
mapping可以说是一个index的基本骨架，index数据的插入和查询需要依托mapping，我们可以理解为数据库中的表的配置。
首先介绍一下Mapping Meta Fields（基于官方文档实例，使用实例这里也不再赘述了）
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_index：document所属的index名称字段，是一虚拟field，非lucene在索引上添加的field，支持term、terms、query_string, simply_query_string，match，不支持fuzzy，prefix，wildcard，regexp。
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_uid：由_type和_id两个域的值构成，用#分隔
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_type：document的Mapping type（对于一个type，只有一个mapping与之对应）
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_id：document的id号，_id支持queries和scripts，但不支持aggregations和sorting，需要进行聚合或排序时，采用_uid
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_source：用来存储实际建立索引期间提交的JSON数据，该字段不索引（也不支持检索），只是用来存储，所以当使用fetch类请求，如get或search时，我们能拿到_source中存储的内容。该域虽然比较实用，但会耗存储，所以可以禁用
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_size：设置source域的字节大小，由mapper-size plugin提供。
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_all：该字段包含了其他所有字段的值，值与值之间用空格分隔，能够分析和索引，但是该域不存储，也就是该域可以查询，但是查询结果无法提取出该域的值。当我们只知道值，却不知道是哪一字段时，我们可以用该字段进行查询
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_field_names：包含了一个文档中所有非空字段的字段名。该字段被用作exists和missing查询，用来找出文档中的字段是否有值。该字段可以用作查询，聚合以及脚本查询（script）
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_timestamp：该字段就是一个时间字段，在2.0.0-beta2版本，该字段已废弃。该字段当设置为enable时，可以自行设置值或者自动生成值，自动生成为当前时间。可用于查询、聚合和脚本（script），同时支持排序
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_ttl：Time to live，文档过期设置，用于通过设置时间来确定
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_parent：用来建立两个Mapping之间的父子关系
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_routing：文档的路由配置，指向该文档在ES中的哪个分片上
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_meta：自定义域，可以自定义一些内容在该域中
