Elasticsearch 版本为 7.1.0 ，本文的讲解都是基于该版本

文章中Elasticsearch将使用简称ES代替

一、基本概念

文档——Document

ES是面向文档的搜索，文档是ES所有可搜索数据的最小单元。在ES中文档会被序列化成json格式进行保存，每个文档都会有一个Unique ID，这个ID可以有用户在创建文档的时候指定，在用户未指定时则由ES自己生成。

在ES中一个文档所包含的元数据如下：_index：文档所属索引名称

_type：文档所属类型名

_id：文档唯一ID

_version：文档的版本信息

_seq_no：Shard级别严格递增的顺序号，保证后写入文档的_seq_no大于先写入文档的_seq_no

_primary_term：主分片发生重分配时递增1，主要用来恢复数据时处理当多个文档的_seq_no一样时的冲突

_score：相关性评分，在进行文档搜索时，根据该结果与搜索关键词的相关性进行评分

_source：文档的原始JSON数据

ES中一个文档的栗子如下：

{

"_index" : "user",

"_type" : "_doc",

"_id" : "2",

"_version" : 1,

"_seq_no" : 3,

"_primary_term" : 1,

"found" : true,

"_source" : {

"username" : "dream-hammer",

"message" : "爱做梦的锤子13",

"test" : "测试"

}

}上面举栗子的文档是直接使用文档id获取的，所有没有相关性评分。

从ES 7.0 版本开始一个索引只能设置一个Type，ES官方说明是：最开始设计和使用类型的初衷是在与 Lucene 不兼容的单个索引中提供多租户，但是在实际使用中，事实证明，使用类型带来的问题比解决的问题还多，所以从7.0开始弃用了接受类型的 API，引入了新的无类型 API，并移除了对 default 映射的支持，从8.0开始将移除接受类型的 API。具体的说明可以参照官方说明《告别类型。迎接无类型》(点击打开)

索引——Index

索引这个词可以有两个理解名词和动词。当作名词使用时，就是指存在的实体，体现的是一种逻辑空间概念。当动词使用时通常代表一种动作，也可以理解为“建立索引”这个动作的简略说法。

在ES中索引(名词)是一类文档的集合，是文档的容器，通常索引是由两部分构成：Mapping和Setting。Mapping 定义该索引包含的文档的数据结构的信息；Setting定义了该索引的数据分布信息

节点——Node

在ES服务中，一个ES实例，本质上是一个Java进程，每个ES实例可以承担不同的工作内容，ES的实例我们可以称之为节点，当一个节点承担某项工作内容时，就可以称这个节点为xxx节点。ES中一个节点可以承担多种功能，每个节点都有一个名字和一个UID，节点名称可以通过配置文件指定，或者在启动ES实例时使用命令参数的方式：-E node.name='节点名'来指定，节点的UID是保存在实例的data目录下。

在一个ES的集群中包含着多个ES的节点，往往每个节点所扮演的角色也不尽相同，ES的节点类型主要包含以下几类：Master-eligible Node每个节点启动后，默认是一个 Master-eligible 节点，Master-eligible的节点可参加选主流程，成为Master节点，通过配置项 node.master:falase 可以禁用节点的Master-eligible职责，禁止后当前节点就不会参加选主流程Master NodeES集群中虽然每个节点都保存了集群状态，但是只有Master节点才有修改集群状态的权限，集群状态包括：集群中节点信息、所有索引和其相关的Mapping和Setting信息、分片的路由信息。在集群启动时，第一个启动的Master-eligible节点会将自己选举为主节点。Data Node保存数据的节点，负责保存分片数据，对数据扩展有重要作用Coordinating Node负责接受Client请求，将请求分发到合适的节点获取响应后，将结果最终汇集在一起，每个节点默认都有Coordinating节点的职责Machine Learning Node负责运行机器学习的Job，用来做异常检测Ingest Node数据预处理的节点，支持Pipeline管道设置，可以使用Ingest对数据进行过滤、转换等操作

每个ES节点可以承担多个职责，具体配置如下：Master-eligible节点配置：node.master，默认值是true

Data节点配置：node.data，默认值是true

Ingest节点配置：node.ingest 默认值是true

Machine Learning节点配置：node.ml 在enable X-pack的前提下默认是true

Coordinating节点配置：无需配置每个节点都是Coordinating节点

分片——Shard

由于单台机器的存储能力是有限的，所以为了解决数据水平扩展问题ES使用了分片的设计。在这个设计中定义了两种分片类型：主分片(Primary Shard)和副本分片(Replica Shard)，主要功能如下主分片 Primary Shard主分片用于解决数据水平拓展问题，在ES中可以将一个索引中的数据切分为多个分片，分布在多台服务器上存储,这样单个索引数据的拓展就不会受到单机存储容量的限制。

同时让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，吞吐量和性能也得到提升。

每个主分片都是一个lucene实例，是一个最小工作单元，它承载部分数据，具有建立索引和处理请求的能力。主分片数在创建索引的时候就需要指定，后续不可再修改，在ES 7.0版本之前一个索引的默认主分片是5，从ES 7.0 开始索引的默认主分片数量改为了1副本分片 Replica Shard副本分片用于保证数据服务的高可用。一个索引的多个分片分布在不同的机器上存储，当一个服务器宕机后，就会造成该索引分片数据丢失，因此ES也设计了分片的副本机制。

一个分片可以创建多个副本，副本分片的数量也可以动态调整，副本分片可以在主分片故障时提供备用服务，保证数据安全，同时设置合理个数的副本分片还可以提升搜索的吞吐量和性能。分片设定的问题

主分片数设置过小后续无法通过增加节点实现水平拓展

单个分片数据量太大，数据重分配慢

主分片数设置过大影响搜索的准确性

单个节点上分片过多，浪费资源和性能

二、文档基本操作

Create1.POST {index_name}/_doc {data}index_name：指定索引名称

data：要存储的数据

创建文档时自动生成文档id，若指定的索引不存在，则创建索引

示例：

POST user/_doc

{

"username" : "dream-hammer",

"message" : "爱做梦的锤子"

}2.PUT {index_name}/_doc/{id}?op_type=create {data}index_name：指定索引名称

id：指定文档id

data：要存储的数据

创建新文档使用指定的文档id，若id已存在，则报错，若指定的索引不存在，则创建索引

示例：

PUT user/_doc/1?op_type=create

{

"username" : "dream-hammer",

"message" : "爱做梦的锤子"

}3.PUT {index_name}/_create/{id} {data}index_name：指定索引名称

id：指定文档id

data：要存储的数据

创建新文档使用指定的文档id，若id已存在，则报错，若指定的索引不存在，则创建索引

PUT user/_create/1

{

"username" : "dream-hammer",

"message" : "爱做梦的锤子"

}

Read1.GET {index_name}/_doc/{id}index_name：指定索引名称

id：指定文档id

获取指定索引下的指定id的文档

示例：

GET user/_doc/1

Update1.PUT {index_name}/_doc/{id} {data}index_name：指定索引名称

id：指定文档id

data：要更新的数据

先删除指定id的文档数据，再将当前数据写入，指定id文档不存在时，则插入当前数据，与创建文档的第二种方式对比，当有op_type=create时，就是创建文档

示例：

PUT user/_create/1

{

"username-new" : "dream-hammer"

}2.POST {index_name}/_update/{id} {data}index_name：指定索引名称

id：指定文档id

data：要更新的数据

将更新数据与指定id的文档原始数据进行合并更新，若指定id文档不存在，则报错

示例：

POST user/_update/1

{

"doc":{

"message" : "爱做梦的锤子update",

"test":"测试"

}

}

Delete1.DELETE {index_name}/_doc/{id}index_name：指定索引名称

id：指定文档id

删除指定id的文档

示例：

DELETE user/_doc/3

批量操作_buik

请求格式如下：

POST _bulk

{operation:{"_index":"{index_name}","_id":"10"}}

{ data}

{operation:{"_index":"{index_name}","_id":"10"}}

{ data}

... ...operation：操作类型

index_name：指定索引名称

id：指定文档id data：操作数据，当操作没有不需要数据时，可以不写

一次请求可以指定多个索引进行多种操作，每个操作都有自己的返回码，各个操作之间的成功与否不相互影响

示例：

POST _bulk

{ "index" : { "_index" : "user", "_id" : "1" } }

{ "username" : "爱做梦的锤子1" }

{ "delete" : { "_index" : "user", "_id" : "1" } }

{ "create" : { "_index" : "user", "_id" : "2" } }

{ "username" : "爱做梦的锤子2" }

{ "update" : {"_index" : "user"，"_id" : "1"} }

{ "doc" : {"username" : "爱做梦的锤子update"} }_mget

请求格式如下：

#方式一

GET /_mget

{

"docs" : [

{

"_index" : {index_name},

"_id" : {id}

},

{

"_index" : {index_name},

"_id" : {id}

},

... ...

]

}

#方式二

GET {index_name}/_mget

{

"docs" : [

{

"_id" : {id}

},

{

"_id" : {id}

},

... ...

]

}index_name：指定索引名称

id：指定文档id

方式一：一次请求get到指定的多个索引的多个id的文档

方式二：一次请求get到一个指定索引下的多个id的文档

示例：

#方式一

GET _mget

{

"docs":[

{

"_index":"user",

"_id":"1"

},

{

"_index":"movies",

"_id":"1163"

}

]

}

#方式二

GET user/_mget

{

"docs":[

{

"_id":"1"

},

{

"_id":"2"

}

]

}_msearch

请求格式如下：

#方式一

POST _msearch

{"index":{index_name}}

{搜索表达式}

{"index":{index_name}}

{搜索表达式}

... ...

#方式二

POST {index_name1}/_msearch

{}

{搜索表达式}

{"index":{index_name2}}

{搜索表达式}

... ...index_name：指定索引

index_name1：指定的默认索引

index_name2：指定的特定索引

方式一：一次性请求对多个索引进行查询操作

方式二：一次性请求对多个索引进行查询操作，在请求的Url中包含了一个默认索引，在请求体中如果不指定索引名称，则就使用搜索表达式搜索默认索引

示例：

#方式一

POST _msearch

{"index":"user"}

{"query" : {"match_all" : {}},"size":1}

{"index":"movies"}

{"query" : {"match_all" : {}},"size":2}

#方式二

POST user/_msearch

{}

{"query" : {"match_all" : {}},"size":1}

{"index":"movies"}

{"query" : {"match_all" : {}},"size":2}

{}

{"query" : {"match_all" : {}},"size":1}

总结：读完本文，对ES的基本概念，就会有个基本认识，同时也可以尝试自己去操作一下ES，掌握ES的基础API个人公众号【爱做梦的锤子】，全网同id，个站 http://te-amo.site，欢迎关注，里面会分享更多有用知识，还有我的私密照片

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