三分钟带你了解ES【详解版】-程序员宅基地

技术标签： elasticsearch  lucene  搜索引擎  

1 ES是什么

Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 搜索和分析引擎，可用来集中存储您的数据，以便您对形形色色、规模不一的数据进行搜索、索引和分析。

上面是​​官网-API文档​​对的定位描述。ES 是一个分布式的搜索引擎，数据存储形式与我们常用的 MySQL 的存储形式 — rows 不同，ES 会将数据以 JSON 结构存储到一个文档。一个文档写入 ES 后，我们可以在 1 秒左右查询到它，因此我们称 ES 在分布式中数据查询是准实时的。

提问：那么这种将一行行数据变成

我们传统的关系型数据库一般的存储形式是数据结构不固定，长度不固定。这时如果用关系型数据库做存储，那么我们表设计上，只能用一个

为了可以适应高并发，又能快速检索、分析数据的搜索分析引擎，像倒排索引实现可以通过词条快速查找文档的，而倒排索引的实现与这种文档存储数据的方式密不可分。

ES 的适用场景所具有的特点：

  • 海量数据的搜索服务
  • 对实时性要求较高
  • 对事务要求不高

2 倒排索引

倒排索引是文档检索系统中最常用的数据结构。

说到帮助搜索引擎检索数据的数据结构，我们最熟悉的应该就是倒排索引了。过去很多人喜欢用字典来举例，因为它的原理和我们使用中文字典查找汉字是相似的。

ES 会在我们保存一份文档的时候，将文档根据指定分词器进行分词，然后维护关键词和文档的关系——倒排索引。后面我们通过一些词条进行检索的时候，就可以通过这个索引找到对应相关的文档。

2.1 例子

下面举个例子。

插入两份文档，内容如下：

  1. we like java java java
  2. we like lucene lucene lucene

建立倒排索引大体流程如下：

  1. 首先对所有数据的内容进行拆分，拆分成唯一的一个个词语（词条）
  2. 然后建立词条和对应文档的对应关系，具体如下：

词条​

（文档ID，频率）​

词条在文档中的位置​

we

(1,1) (2,1)

(0) (0)

like

(1,1) (2,1)

(1) (1)

java

(1,3)

(2,3,4)

lucene

(2,3)

(2,3,4)

注意：这里用表格来展示是为了方便理解，但是倒排索引其实是树结构。

那这时我检索词条：

3 使用ES必须知道的基本概念

这里的概念是我们在使用过程中绝对无法绕开的概念，所以我们需要知道，否则无法和同事交流，哪怕仅仅是使用级别。

3.1 document(文档)

在 ES 中，一份文档相当于 MySQL 中的一行记录，数据以 JSON 格式保存。文档被更新时，版本号会被增加。

3.2 Index(索引)

存储文档的地方，类似 MySQL 中的表。

3.3 Mapping(映射)

映射是定义一个文件和它所包含的字段如何被存储和索引的过程（​​这是官方定义​​）。

文档里面有许多字段，这些字段有自己的类型，采用什么分词器等等，我们可以通过。

3.4 type(类型)

这是比较老旧版本会用到的定义，在 ES5 的时代，它可以对 Index 做更精细地划分，那个时代的 Index 更像 MySQL 的实例，而 type 类似 MySQL 的 table。

ES 5.x 中一个index可以有多种type。

ES 6.x 中一个index只能有一种type。

ES 7.x 以后，将逐步移除type这个概念，现在的操作已经不再使用，默认_doc。

4 了解常用的DSL

在 MySQL 中，我们经常使用 SQL 通过客户端操作 MySQL，而 DSL 正是我们通过客户端发送给 ES 的操作指令。

下面只写一些现在我们常常接触的简单的 DSL，更多的请看 官网。

4.1 Index

官网API：​​https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-index_.html​​

4.1.1 创建索引

可以先建索引，再设置 mapping，也可以直接一次完成。

一次建好

复制 
PUT goods{
 "mappings": {
 "properties": {
 "brand": {
 "type": "keyword"
 },
 "category": {
 "type": "keyword"
 },
 "num": {
 "type": "integer"
 },
 "price": {
 "type": "double"
 },
 "title": {
 "type": "text",
 "analyzer": "ik_smart"
 },
 "id": {
 "type": "long"
 }
 }
 }
}

4.1.2 查询 index 信息

GET index_name

4.1.3 删除 index

DELETE index_name

4.1.4 关闭 index

POST index_name/_close

当索引进入关闭状态，是不能操作文档的。

4.1.5 打开 index

POST index_name/_open

4.1.6 Aliases(别名) & Reindex

实际工作中，有很多情况可能都会需要重建 index，同时将旧的数据迁移到新 index 上，并且期望这个过程可以零停机，那么这时我们就可以用到 aliases 和 reindex 了。

事实上，我们程序访问 index，很少是访问真正的 indexName，一般我们会对 index 建别名，程序访问的是别名。因为如果使用别名，那么此别名背后的索引需要进行更换的时候对程序可以做到无感知。

下面是一个需要添加分词器而导致需要重建 index 和数据迁移的场景(这里只是举个简单场景，方便感受这些命令如何使用而已)。

1）先建立了一个 person，具体如下：

复制 
PUT person
{
 "mappings" : {
 "properties" : {
 "address" : {
 "type" : "text"
 },
 "age" : {
 "type" : "integer"
 },
 "name" : {
 "type" : "keyword"
 }
 }
 }
}

2）后端程序访问是用别名

复制 
POST _aliases
{
 "actions": [
 {
 "add": {
 "index": "person",
 "alias": "person_index"
 }
 }
 ]
}

3）添加了一些数据

复制 
PUT person/_doc/1
{
 "name": "test1",
 "age": 18,
 "address": "test address"
}

4）添加分词器，更改 mapping 设置

复制 
PUT person2
{
 "mappings" : {
 "properties" : {
 "address" : {
 "type" : "text",
 "analyzer": "ik_smart"
 },
 "age" : {
 "type" : "integer"
 },
 "name" : {
 "type" : "keyword"
 }
 }
 }
}

5）别名操作（支持多个操作，并具有原子性）

复制 
POST /_aliases
{
 "actions" : [
 # 添加别名
 { "add" : { "index" : "person2", "alias" : "person_index" } }
 ]
}

这时我们后端程序只能对 person_index 进行读操作，无法进行写操作。

6）将 person 中的数据导入到 person2 中(如果是不同进程，支持远程访问)

复制 
POST _reindex
{
 "source": {
 "index": "person"
 },
 "dest": {
 "index": "person2"
 }
}

7）去掉 person

复制 
POST /_aliases
{
 "actions" : [
 # 将 person 从别名 person_index 中移除
 { "remove" : { "index" : "person", "alias" : "person_index" } }
 ]
}

这时后端程序对 person_index 的读写操作均恢复正常。

更多信息可以查阅官网：​​reindex​​​ ​​aliases​​

4.2 设置 Mapping

添加 index。

复制 
PUT person
{
 "settings": {
 "number_of_shards": 1,
 "number_of_replicas": 1
 }
}

已经建好索引 person，但是没有设置 mapping，现在设置。

复制 
PUT person/_mapping
{
 "properties": {
 "name": {
 "type": "keyword"
 },
 "age": {
 "type": "integer"
 },
 "address":{
 "type": "text",
 "analyzer": "ik_max_word"
 }
 }
}

index 确定后，不能修改已有字段，只能添加，以下增加一个 test字段作为例子。

复制 
PUT person/_mapping
{
 "properties": {
 "test": {
 "type": "text"
 }
 }
}

查询 mapping 信息

复制 
GET person/_mapping

4.3 使用频率较高的查询

这里只写一些比较常接触的语句，不过像 wildcard 这种，也有很多公司是禁止使用的，所以用的时候一定要了解公司规范要求。

先设置一个商品 index，具体如下：

复制 
PUT goods
{
 "mappings": {
 "properties": {
 "brand": {
 "type": "keyword"
 },
 "category": {
 "type": "keyword"
 },
 "num": {
 "type": "integer"
 },
 "price": {
 "type": "double"
 },
 "title": {
 "type": "text",
 "analyzer": "ik_smart"
 },
 "id": {
 "type": "long"
 }
 }
 }
}

字段说明：

  1. title：商品标题
  2. price：商品价格
  3. num：商品库存
  4. category：商品类别
  5. brand：品牌名称

4.3.1 分页与排序

复制 
# GET 索引库名称/_search，默认展示10条数据
GET goods/_doc/_search
{
 "query": {
 "match_all": {}
 },
 "sort": [
 {
 "price": {
 "order": "desc" # 根据价格降序排序
 }
 }
 ],
 "from": 0, # 从哪一条开始
 "size": 20 # 显示多少条 
}

4.3.1.1 深度翻页

ES 深度分页存在的问题：

  1. 性能问题
  1. 深度分页会导致搜索引擎遍历大量的数据，因此会对性能产生负面影响。尤其是在数据量庞大的情况下，可能会导致搜索请求变得非常慢。
  1. 排序问题
  1. 这是由于不同分片上的数据排序不一致所导致的（每个分片需要将自己的处理结果给到协调节点，再由协调节点来计算出最后的结果）。
  1. 索引更新问题
  1. 如果在进行深度分页时，索引被更新了，那么可能会导致部分数据被遗漏或重复显示（为了避免这个问题，可以使用游标或滚动搜索等机制来遍历数据）。
  1. 内存问题
  1. 在进行深度分页时，Elasticsearch 需要将所有的搜索结果都存储在内存中。如果结果集非常大，那么会占用大量的内存，甚至可能导致内存溢出（为了避免这个问题，可以使用游标或滚动搜索等机制来逐步处理数据）。

在 Elasticsearch 7.0 之前，我们是采用 scroll 来解决深度分页的，但是到了 Elasticsearch 7.0 就开始不再推荐采用 scroll 了，推荐采用 search_after。

4.3.1.1.1 scroll

详细请看​​官方文档​​。

以下例子来自于官网

1）先查询并生成快照

scroll=1m 是保留1分钟快照的意思，即是符合当前查询条件的数据的结果集合保留快照1分钟

复制 
POST /index_name/_search?scroll=1m
{
 "size": 100,
 "query": {
 "match": {
 "message": "foo"
 }
 }
}

假设返回的 scroll_id 是 DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==

2）那么，我们就可以使用这个 ID 进行滚动翻页了

复制 
POST /_search/scroll 
{
 "scroll" : "1m", # 快照保持1分钟，重新计时 
 "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==" 
}

3）查询完后，记得删除游标

复制 
DELETE /_search/scroll
{
 "scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ=="
}

这里详细说下游标的工作方式：

当第一次发起 scroll 请求时，ES 会创建一个包含搜索结果的快照，并返回一个唯一的滚动 ID。在接下来的每个 scroll 请求中，都需要带上这个滚动 ID，表示要获取与该搜索上下文匹配的下一批结果。因为每个 scroll 请求都使用了相同的搜索上下文，所以每个请求返回的结果都是相同的，只是可能包含不同的文档。如果 scroll 请求返回的结果集合大小不足以填满请求的大小限制，则 ES 会在后台继续搜索，并将结果添加到当前结果集中，直到结果集合大小达到请求的大小限制或搜索完成为止。

由于 scroll 机制的实现方式，每次请求返回的结果可以是任意大小，可以避免一次性读取所有结果可能导致的内存问题。同时，由于滚动 ID 只在指定的时间段内有效，所以可以在不消耗过多内存的情况下，分批次处理大量数据。但是，需要注意的是，如果时间段设置得过短，可能会导致滚动 ID 过期，需要重新发起搜索请求。

4.3.1.1.2 search_after

详细请看​​官网​​。

以下例子来自于官网

1）先查询

复制 
GET twitter/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "elasticsearch"
 }
 },
 "sort": [
 {"date": "asc"},
 {"tie_breaker_id": "asc"} 
 ]
}

假设响应如下：

复制 
{
 "took" : 17,
 "timed_out" : false,
 "_shards" : ...,
 "hits" : {
 "total" : ...,
 "max_score" : null,
 "hits" : [
 ...
 {
 "_index" : "twitter",
 "_id" : "654322",
 "_score" : null,
 "_source" : ...,
 "sort" : [
 1463538855,
 "654322"
 ]
 },
 {
 "_index" : "twitter",
 "_id" : "654323",
 "_score" : null,
 "_source" : ...,
 "sort" : [ 
 1463538857,
 "654323"
 ]
 }
 ]
 }
}

2）接着，使用上面响应结果中最后一个文档的排序键

作为参数传递到下一次查询中(这里其实就是对应了查询示例中的两个排序字段 date 和 tie_breaker_id)

复制 
GET twitter/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "elasticsearch"
 }
 },
 "search_after": [1463538857, "654323"],
 "sort": [
 {"date": "asc"},
 {"tie_breaker_id": "asc"}
 ]
}

这里有一个问题，如果我在第2页准备翻到第3页时，refresh 了可能会打乱排序，那么这个分页的结果就不对了。为了避免这种情况，我们可以使用 PIT 来保存当前搜索的索引状态。

具体使用如下：

1）先得到 PIT ID

复制 
POST /index_name/_pit?keep_alive=1m

响应如下：

复制 
{
 "id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA=="
}

2）使用 PIT ID 搜索

复制 
GET /_search
{
 "size": 10000,
 "query": {
 "match" : {
 "user.id" : "elkbee"
 }
 },
 "pit": {
 "id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==", 
 "keep_alive": "1m"
 },
 "sort": [ 
 {"@timestamp": {"order": "asc", "format": "strict_date_optional_time_nanos", "numeric_type" : "date_nanos" }}
 ]
}

响应如下：

复制 
{
 "pit_id" : "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==", 
 "took" : 17,
 "timed_out" : false,
 "_shards" : ...,
 "hits" : {
 "total" : ...,
 "max_score" : null,
 "hits" : [
 ...
 {
 "_index" : "my-index-000001",
 "_id" : "FaslK3QBySSL_rrj9zM5",
 "_score" : null,
 "_source" : ...,
 "sort" : [ 
 "2021-05-20T05:30:04.832Z",
 4294967298 
 ]
 }
 ]
 }
}

3）pit id + 排序键 翻页

复制 
GET /_search
{
 "size": 10000,
 "query": {
 "match" : {
 "user.id" : "elkbee"
 }
 },
 "pit": {
 "id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==", 
 "keep_alive": "1m"
 },
 "sort": [
 {"@timestamp": {"order": "asc", "format": "strict_date_optional_time_nanos"}}
 ],
 "search_after": [ 
 "2021-05-20T05:30:04.832Z",
 4294967298
 ],
 "track_total_hits": false 
}

4）查询完后，删除 PIT

复制 
DELETE /_pit
{
 "id" : "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA=="
}

scroll 和 search after 都是用来处理大数据时避免深度翻页的，它们区别如下：

  1. 实现方式不同
  1. scroll 使用游标来保持搜索上下文，而 search after 使用排序键来跟踪搜索进度。
  1. 参数设置不同
  1. scroll 需要指定一个时间段来保持搜索上下文，而 search after 需要指定一个排序字段和一个起始排序键来开始搜索。
  1. 数据处理方式不同
  1. scroll 适用于一次性处理所有数据的场景，每次请求返回的结果可以是任意大小，直到搜索上下文过期或搜索完成为止。而。
  1. 排序方式不同
  1. scroll 可能会导致排序不稳定的问题，而 search after 使用排序键来跟踪搜索进度，可以避免这个问题。
  1. 兼容性不同
  1. scroll 是 Elasticsearch 5.x 及之前版本的遗留功能，而 search after 是 Elasticsearch 7.0 中引入的新特性，Elasticsearch 7.0 开始推荐使用 search after。

4.3.2 match

想对搜索关键字进行分词，搜索的结果更全面。

特点

  1. 会对查询条件进行分词
  2. 然后将分词后的查询条件和词条进行等值匹配
  3. 默认取并集
复制 
GET goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "华为手机"
    }
  }
}

# 指定取交集
GET goods/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "华为手机",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

4.3.3 term

不想对搜索关键字进行分词，搜索的结果更加精确。

复制 
GET goods/_search
{
 "query": {
 "term": {
 "title": {
 "value": "华为"
 }
 }
 }
}

4.3.4 range

当想对数值类型的字段做区间的搜索，例如商品价格。

复制 
# 价格大于等于2000，小于等于3000
# gte: >= lte:<= gt:> lt:<
GET goods/_search
{
 "query": {
 "range": {
 "price": {
 "gte": 2000,
 "lte": 3000
 }
 }
 }
}

4.3.5 wildcard

当使用match搜索仍然查询不到数据，可以尝试使用模糊查询，范围更广。

复制 
GET goods/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "华"
 }
 }
}

运行结果：

可以发现查询的结果中，那些title包含“华为”的数据查不出来，因为那些数据，没有分出"华"这一个字，而分出的就是"华为"，这个时候我们若想把包含"华为"的数据都查出来，就可以使用模糊查询。

4.3.6 query_string

当不知道搜索的内容存储在哪个字段时，可以使用字符串搜索。

特点

  1. 会对查询条件进行分词
  2. 将分词后的查询条件和词条进行等值匹配
  3. 默认取并集（OR）
  4. 可以指定多个查询字段

1）不指定字段

复制 
GET goods/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "华为手机"
    }
  }
}

2）指定字段

复制 
GET goods/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "fields": ["title", "brand"],
      "query": "华为手机"
    }
  }
}

运行结果：

4.3.7 bool​

当存在多个查询条件时

语法

must（and）：条件必须成立。
must_not（not）：条件必须不成立，必须和must或filter连接起来使用。
should（or）：条件可以成立。
filter：条件必须成立，性能比must高（不会计算得分）。

复制 
# 查询品牌为华为，并且title包含手机的数据
GET goods/_search
{
 "query": {
 "bool": {
 "must": [
 {
 "term": {
 "brand": {
 "value": "华为"
 }
 }
 },
 {
 "match": {
 "title": "手机"
 }
 }
 ]
 }
 }
}

运行结果：

4.3.8 Aggregations​

聚合查询

聚合类型：

  1. 指标聚合：相当于MySQL的聚合函数。比如max、min、avg、sum等。
  2. 桶聚合：相当于MySQL的 group by 操作。（不要对text类型的数据进行分组，会失败）

4.3.8.1 指标聚合

复制 
# 指标聚合：找品牌是华为的商品中价格最高的商品价格
GET goods/_search
{
 "query": {
 "term": {
 "brand": {
 "value": "华为"
 }
 }
 },
 "aggs": {
 "max_price": {
 "max": {
 "field": "price"
 }
 }
 },
 "size": 0
}

运行结果：

4.3.8.2 桶聚合

复制 
# 桶聚合：根据品牌聚合，看每个品牌的手机商品数据量
GET goods/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "手机"
 }
 }, 
 "aggs": {
 "brand_num": {
 "terms": {
 "field": "brand"
 }
 }
 },
 "size": 0
}

运行结果：

4.3.9 highlight（高亮查询）

复制 
# 高亮： 让 title 中的“华为”和“手机”高亮起来
GET goods/_search
{
 "query": {
 "match": {
 "title": "华为手机"
 }
 },
 "highlight": {
 "fields": {
 # 高亮字段
 "title": {
 # 前缀
 "pre_tags": "<font class = 'color_class'>",
 # 后缀
 "post_tags": "</font>"
 }
 }
 }
}

运行结果：

5 总结

这篇文章的宗旨是希望可以帮助刚接触ES 的人可以快速了解ES，和掌握ES 的一些常用查询。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/xxxzzzqqq_/article/details/130282382

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