Elasticsearch数据库

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

1、什么是Elasticsearch

1、概念以及特点

1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台，从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟，企业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。

2、可拓展：支持一主多从且扩容简易，只要cluster.name一致且在同一个网络中就能自动加入当前集群；本身就是开源软件，也支持很多开源的第三方插件。

3、高可用：在一个集群的多个节点中进行分布式存储，索引支持shards和复制，即使部分节点down掉，也能自动进行数据恢复和主从切换。

3、采用RestfulAPI标准：通过http接口使用JSON格式进行操作数据。

4、数据存储的最小单位是文档，本质上是一个JSON 文本：

2、项目中为何使用（主搜索次分析再存储）

2.1、搜索引擎

实际项目开发中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，数据量少时可以直接从主数据库中比如Mysql搜索，但当搜索做到一定程度时，比如系统数据量上了10亿、100亿条的时候，传统的关系型数据库的I/O性能和统计分析性能就难以满足用户需要了。所以很多公司都会把搜索单独做成一个独立的模块，用ElasticSearch等来实现。虽然内存缓存数据库的读写性能很高，但完全把数据放在内存中是不太现实的，比如到PB级别的数据，按照每个节点96G内存计算，在内存完全装满的数据情况下，需要的机器是：1PB=1024T=1048576G ，节点数就是1048576/96=10922个，再考虑到数据备份，节点数还需要翻倍，成本巨大决定了其不现实！

2.2、日志分析

Elasticsearch Logstash Kibana是同一家公司开发的3个开源工具，可组合起来搭建海量日志分析平台，目前很多公司都在使用这种方式搭建日志分析平台进行大数据分析。

3、底层架构

4、使用状况以及与其他搜索引擎的对比

2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch来做PB级的搜索，包括13亿文件和1300亿行代码”。

百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB 数据。

2、RESTFul 介绍

1、什么是RESTFul

REST（RepresentationalState Transfer）是一种软件架构的设计风格（不是标准），通过 HTTP接口处理数据，主要用于客户端和服务器的数据交互。该风格的具体特点——在服务器端，应用程序对象、数据库记录、算法、文本、图片等都是一个实体资源，使用 URI标识，所有资源都共享统一的接口（标准的HTTP方法）比如 GET、PUT、POST 和 DELETE，在客户端和服务器之间传输数据。

2、CURL命令的讲解

2.1、什么是CURL

本质就是以命令方式发送HTTP请求，可以完成比如发送表单信息、文件上传、分段下载、模拟登录等，理论上在APP或Web里能操作的通过此指令都能操作。

2.2、具体应用

3、Elasticsearch API文档查看

3、Elasticsearch及相关插件的安装

1、安装Elasticsearch并启动服务

2、安装第三方插件

2.1、Head插件

是Elasticsearch的一个集群管理工具，可以通过它来查看和搜索ES的数据，是完全由html5编写的独立网页程序。

2.2、Bigdesk插件

是Elasticsearch的一个集群监控工具，可以通过它来查看ES集群的各种状况，如cpu、内存使用情况、索引数据、搜索情况、http连接数等。

2.3、Mavel插件

4、倒排索引（ES具体是怎么搜索的）

1、倒排索引和正向索引

在全文搜索里，文档数据离不开搜索，而搜索离不开索引（没有索引搜索会很低效），倒排索引（Inverted index）是全文搜索系统里最高效的索引方法和数据结构，ES的索引就是倒排索引。也称反向索引/置入索引或反向档案，用以存储一个映射：在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的位置。

2、倒排索引建立索引的具体方式

始、确定需求

在这5份文档中根据关键字“乔布斯”搜索匹配的文档，附属要求：文档的排序，这个搜索关键字在每个匹配文档中出现的位置和次数。

1、把文档进行分词（怎么分要看实际需求）

2、得到单词集合和文档集合（使用ID标记）

3、根据上面俩集合得到这个矩阵/数据结构

4、根据上表建立索引

终、实现需求了

5、ES的CURD操作

1、ES的API（本次在Mevel里演示，等同head和curl）

1.1、操作索引的API

1.2、操作类型的API

1.3、操作文档的API（每次仅能操作一个文档）

2、ES的内置字段以及字段的类型

6、批量操作文档

上节介绍的关于《操作文档的API》都只能对单个文档进行增删改查，mget用于批量检索多个文档，bulk用以批量创建/更新/删除多个文档。

1、通过mget批量检索多个文档

2、通过bulk批量创建/更新/删除多个文档

1、bulk的使用规范和使用案例

2、bulk处理文档大小的最佳值

7、Elasticsearch的锁机制

1、为什么要使用锁机制

2、加锁的机制：悲观锁和乐观锁

悲观锁和乐观锁是什么已经在《Mysql.docx》介绍了。

1、其中提到对于数据库而言，悲观锁只能通过数据库本身实现，但是ES并没有提供悲观锁机制。

2、其中也提到对于数据库而言，乐观锁是通过逻辑实现的，在ES数据库上实现乐观锁便是通过文档的默认字段_version实现的。

3、ES实现乐观锁的两种方式

前提：两种修改文档（_update更新和put覆盖）的方式都会导致目标文档的_version自增1或者直接改为指定的。

3.1、内部版本控制

指定的version必须要 = 文档目前的_version，否则就报error。如果符合就修改成功，并且把文档version自增1。

3.2、外部版本控制

搭配version_type=external，指定的version必须 > 文档目前的_version，否则就报error。如果符合就修改成功，并且把文档version直接变成指定的。

8、Elasticsearch如何做Mapping

1、什么是mapping

映射就是在创建索引或者先创建索引后修改的时候，预先定义字段的数据类型以及相关属性。

如果程序员没有主动为索引创建映射，则以后在创建文档时，ES会智能的给索引建立映射，处理每个字段的数据类型和属性。

2、ES里可以为字段定义哪些数据类型和属性

3、关于映射的具体操作

9、ES查询

1、基本查询

1、使用q查询

2、使用term系列查询

1、使用term查询

2、使用terms查询

3、使用match系列查询（有智能搜索的效果）

1、使用match查询

2、使用match_phrase查询

3、使用multi_match查询

4、使用match_all查询

5、使用prefix作前缀匹配查询

6、使用range作区间搜索

7、使用wildcard查询

8、使用fuzzy进行模糊搜索（有智能搜索的效果）

1、使用fuzzy查询

2、使用fuzzy_like_this查询

3、使用fuzzy_like_this_field查询

2、组合查询和过滤查询

当在请求中看到must（and）、should（or）、must_not（not）、filtered、filter、exists、gt、lt、missing、negative、negative_boost、_cache、constant_score、not_match_query、indices等词时，就是使用了组合查询或者过滤查询，太麻烦，不研究了。仅介绍下图这一种，使用bool也是最常用的：