女主宣言

今天小编为大家分享一篇关于ElasticSearch 介绍及使用方法的文章。希望能对大家有所帮助。

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ElasticSearch是一款基于 Apache Lucene的开源搜索引擎产品，之后成了独立的商业公司，继而发布了ELK等一系列产品，特点是开源、分布式、准实时，标准的RESTFul接口等。

ElasticSearch可以单机部署，也可以集群部署。ES的分布式属性，可以轻松的处理超过单机负载能力的数据量，集群也是无间断服务的一种解决方案。

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整体架构

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基本概念

• Node：单个的ElasticSearch服务实例。

• Master：负责监督、控制其它节点的工作。

• Data：持有数据，并提供数据的索引功能，主要用途是索引和查询数据。

• 协调节点：每一个节点都是一个潜在的协调节点，协调节点会处理请求，将各分片里的数据汇集起来一并返回给客户端，ES的节点需要有足够的CPU和内存去处理协调节点的gather 阶段。

• 索引：EasticSearch将数据存储在一个或多个索引中， 用SQL领域的术语来类比，索引就像数据库，可以向索引中写入文档或者从索引中读取文档，内部使用Lucene。

• 分片：ES将数据分散到多个物理的Lucene索引，这些Lucene索引就称为分片。分散分片的过程，称之为sharding。

• 主分片：主分片的数量在索引创建时就被配置好了，之后无法改变，除非创建一个新索引并重新索引全部数据。

• 副本分片：副本主要有以下作用，1 分担访问压力；2 给ES集群提供安全机制；3会增加写入的时长。

• 类型（type）

5.x 版本中index和 type为一对多关系，不同type定义对应的mapping。

6.x 版本中index和 type为一对一关系。

7.x 版本中移除了type，一个索引只定义一个数据类型。

将来会在8.x中彻底移除。

• 文档（doc）

doc是ES中的主要实体：

1. 对于所有使用ES的案例来说，最终都会被归结到文档的搜索之上。

2. 文档由字段构成，每个字段包含字段名以及一个或多个字段值。

3. 从用户端的角度看，文档是一个Json对象。

• 集群健康状态

Green：表示所有主分片和副本分片都可用。

Yellow：表示所有主分片可用，但不是所有副本分片都可用。

Red：表示部分主分片处于不可用状态

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ES操作

索引操作

索引设计主要包括 mapping和setting两部分

Settings用于设置分片和副本数

查看setting：

Mapping（映射）

mappings用于设置字段和类型。

动态mapping：根据索引的数据动态的生成 mapping

不建议使用动态mapping，主要原因：

1. 会引发性能下降。

2. 影响磁盘空间的使用。

3. 导致与预期查询不符的结果。

查看mapping语法：

模板

Logstash 使用事件中的时间戳来生成索引名，@timestamp 为 2019-10-01 00:00:01 事件将被发送至索引 logstash-2019.10.01 中，通常我们想要控制新建索引的设置（settings）和映射（mappings）

上面的API做了如下操作：

• 创建一个名为 my_logs 的模板；

• 将这个模板应用于所有以 logstash- 为起始的索引；

• 设置模版的顺序级别；

• 限制主分片数量为 10；

• 为所有类型禁用 _all 域。

常用API：

写入操作：

实际过程中，提交操作会进行一次完整的 HTTP POST 请求和 ES indexing，单条数据是一种极大的性能浪费，ES 设计了批量提交方式， bulk接口：

Bulk像一个集合，把一系列操作批量提交，这在很大程度上提高了ES的写入效率。

bulk的使用和大小设置

1. 整个bulk请求需要被加载到接收请求节点的内存里，所以请求越大，给其它请求可用的内存就越小。因此，有一个最佳的bulk请求大小，超过这个大小，性能不再提升而且可能降低。

2. 最佳大小，并不是一个固定的数字, 取决于硬件、文档的大小和复杂度以及索引和搜索的负载情况。

3. 开始的数量可以在1000~5000个文档之间，如果文档非常大，可以使用较小的批次。通常着眼于你请求批次的物理大小是非常有用的，一千个1kB的文档和一千个1MB的文档大不相同。

4. 一个好的批次最好保持在5-15MB大小间。

数据检索过程

数据检索主要分为两个阶段，query阶段和fetch阶段：

query阶段：

1. 客户端发送一个search请求到Node 3上，然后Node 3会创建一个优先级队列（大小=from+size）。

2. Node 3转发这个search请求到索引里面每一个主shard或者副本shard上，每个shard会在本地查询然后添加结果到本地的排序好的优先级队列里面。

3. 每个shard返回docId和所有参与排序字段的值到优先级队列里面，然后再返回给coordinating节点也就是Node 3，然后Node 3负责将所有shard里面的数据合并到一个全局的排序列表。

Fetch阶段：

1. coordinating节点标识了那些document需要被拉取出来，并发送一个批量的mutil get请求到相关的shard上。

2. 每个shard加载相关document，如果需要它们将会被返回到coordinating 节点上。

3. 一旦所有的document被拉取回来，coordinating节点将会返回结果集到客户端上。

scroll 读取（游标查询）

优点：

Scroll 有效地执行大批量的文档查询，而又不用付出深度分页的代价，类似于传统数据库中的cursor。

scroll使用方法：

游标查询每次返回一个新字段 _scroll_id。每次做下一次游标查询时， 需要把前一次查询返回的字段 _scroll_id 传递进去

在一些语言如 Python、perl的ElasticSearch包中，提供了这个功能易用的封装。

别名 Index aliases

别名很简单，但是能解决重建索引必须更新应用中索引名的问题，实现索引切换的无缝过渡。

别名像一个快捷方式或软连接，可以指向一个或多个索引，需要注意，别名不能与索引同名。

相关API：

重命名别名：

针对DSL查询，浅显的优化建议：

1. 正确使用 match、match_phrase、term， 区分 must 、must_not 、should等Bool查询

2. 尽量多使用filter

3. 如果不必须涉及相关性和评分的话，尽量避免相应的操作

4. 合适的数据类型（如Mapping中合理使用keyword类型）

总结

本篇文章主要介绍了ElasticSearch的基本概念和实践中常用的一些方法，并没有涉及深层原理和优化的知识，在DSL、读写优化、7.x新版本等方面，还有不少知识点可以深入研究。如果有什么疑问或建议，可以在下方留言。

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