Elastic Stack实战之Elasticsearch初体验(二)

发表于 更新于 分类于 阅读次数：
本文字数： 6k 阅读时长 ≈ 5 分钟

【前面的话】前面我们已经安装好了Elasticsearch，现在我们就来尝试简单的使用。

壹、Elasticsearch介绍

2020010303

Elasticsearch是整个Elastic Stack的核心。

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。 作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。

通过 Elasticsearch，您能够执行及合并多种类型的搜索（结构化数据、非结构化数据、地理位置、指标），搜索方式随心而变。先从一个简单的问题出发，试试看能够从中发现些什么。找到与查询最匹配的 10 个文档是一回事。但如果面对的是十亿行日志，又该如何解读呢？Elasticsearch 聚合让您能够从大处着眼，探索数据的趋势和模式。

贰、插件安装

由于ES官方并没有为ES提供界面管理工具，仅仅是提供了后台的服务。elasticsearch-head是一个为ES开发的一个页面客户端工具，其源码托管于GitHub，地址为：
https://github.com/mobz/elasticsearch-head。
安装方法也比较多：

1.源码安装，通过npm run start启动
2.通过docker安装
3.通过chrome插件安装
4.通过ES的plugin方式安装

我这边就通过chrome插件的方式安装，在应用商店中搜索，然后安装即可，安装成功之后打开你会得到下面的页面

2020030106

然后连接集群，就可以进行操作了

2020030107

集群健康值
1.绿色：代表集群所有分片和副本都可用
2.黄色：代表集群中不是所有副本都可用，但是分片都可以用
3.红色： 代表集群中不是所有分片都可用

另外我的集群中出现了Unassigned，是因为我搭建的是单机版，而Elasticsearch默认会创建1个副本。

叁、简单使用

3.1 基本概念

索引

索引（index）是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更小的部分。

可以把索引看成关系型数据库的表，索引的结构是为快速有效的全文索引准备的，特别是它不存储原始值。

Elasticsearch可以把索引存放在一台机器或者分散在多台服务器上，每个索引有一或多个分片（shard），每个
分片可以有多个副本（replica）。

文档

存储在Elasticsearch中的主要实体叫文档（document）。用关系型数据库来类比的话，一个文档相当于数据库
表中的一行记录。

Elasticsearch和MongoDB中的文档类似，都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相
同类型。

文档由多个字段组成，每个字段可能多次出现在一个文档里，这样的字段叫多值字段（multivalued）。
每个字段的类型，可以是文本、数值、日期等。字段类型也可以是复杂类型，一个字段包含其他子文档或者数
组。

映射

所有文档写进索引之前都会先进行分析，如何将输入的文本分割为词条、哪些词条又会被过滤，这种行为叫做
映射（mapping）。一般由用户自己定义规则。

文档类型

在Elasticsearch中，一个索引对象可以存储很多不同用途的对象。例如，一个博客应用程序可以保存文章和评
论。

每个文档可以有不同的结构。

不同的文档类型不能为相同的属性设置不同的类型。例如，在同一索引中的所有文档类型中，一个叫title的字段
必须具有相同的类型。

3.2 RESTful API

在Elasticsearch中，提供了功能丰富的RESTful API的操作，包括基本的CRUD、创建索引、删除索引等操作。

下面我就通过Postman来演示一遍

3.2.1 创建非结构化索引

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
#创建索引
PUT /eelve

{
    "settings": {
        "index": {
        "number_of_shards": "2", #分片数
        "number_of_replicas": "0" #副本数
        }
    }
}

2020030108
2020030109

1
2
#删除索引
DELETE /eelve

2020030110

3.2.2 插入数据

URL规则：
POST /{索引}/{类型}/{id}

1、带id

1
2
3
4
5
6
7
8
POST /eelve/user/1001
#数据
{
	"id":1001,
	"name":"leo",
	"age":26,
	"sex":"男"
}

2020030111
2020030112

2、不带id

2020030113
2020030114

3.2.3 更新数据

在Elasticsearch中，文档数据是不为修改的，但是可以通过覆盖的方式进行更新。

1、全部修改

2020030115
2020030116

2、部分修改

2020030117
2020030118

可以看到局部更新成功

3.2.4 删除数据

2020030120
2020030121

数据删除成功之后不会马上删除，只是会打上那个删除标识，Elasticsearch将会在你之后添加更多索引的时候才会在后台进行删除内容的清理。

3.2.5 搜索数据

1、根据id搜索

2020030123

2、全部搜索

2020030124

3、关键词搜索

2020030125

4、查询部分字段

2020030128

5、分页查询

和SQL使用 LIMIT 关键字返回只有一页的结果一样，Elasticsearch接受 from 和 size 参数：

size: 结果数，默认10
from: 跳过开始的结果数，默认0

2020030129

应该当心分页太深或者一次请求太多的结果。结果在返回前会被排序。但是记住一个搜索请求常常涉及多个分片。每个分片生成自己排好序的结果，它们接着需要集中起来排序以确保整体排序正确。

在集群系统中深度分页
为了理解为什么深度分页是有问题的，让我们假设在一个有5个主分片的索引中搜索。当我们请求结果的第一页（结果1到10）时，每个分片产生自己最顶端10个结果然后返回它们给请求节点(requesting node)，
它再排序这所有的50个结果以选出顶端的10个结果。现在假设我们请求第1000页——结果10001到10010。工作方式都相同，不同的是每个分片都必须产生顶端的10010个结果。
然后请求节点排序这50050个结果并丢弃50040个！可以看到在分布式系统中，排序结果的花费随着分页的深入而成倍增长。这也是为什么网络搜索引擎中任何语句不能返回多于1000个结果的原因。

3.2.6 DSL搜索

Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。
DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现

2020030126

如图我们查询了一个年龄大于10岁，性别为男性的数据

3.2.7 聚合

在Elasticsearch中，支持聚合操作，类似SQL中的group by操作。

2020030127

3.2.8 _bulk操作

在Elasticsearch中，支持批量的插入、修改、删除操作，都是通过_bulk的api完成的。
1
2
3
4
5
6
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
...
# 注意每行最后必须有 \n

1、批量插入

2020030130
2020030131

2、批量删除

2020030132
2020030134

3、批量删除

2020030135
2020030136

4、混合操作

2020030137
2020030138

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
{
    "took": 5,
    "errors": false,
    "items": [
        {
            "update": {
                "_index": "eelve",
                "_type": "user",
                "_id": "2002",
                "_version": 2,
                "result": "updated",
                "_shards": {
                    "total": 1,
                    "successful": 1,
                    "failed": 0
                },
                "_seq_no": 7,
                "_primary_term": 1,
                "status": 200
            }
        },
        {
            "delete": {
                "_index": "eelve",
                "_type": "user",
                "_id": "2003",
                "_version": 3,
                "result": "deleted",
                "_shards": {
                    "total": 1,
                    "successful": 1,
                    "failed": 0
                },
                "_seq_no": 8,
                "_primary_term": 1,
                "status": 200
            }
        }
    ]
}
整个批量请求需要被加载到接受我们请求节点的内存里，所以请求越大，给其它请求可用的内存就越小。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。

最佳大小，当然并不是一个固定的数字。它完全取决于你的硬件、你文档的大小和复杂度以及索引和搜索的负载。
幸运的是，这个最佳点(sweetspot)还是容易找到的：试着批量索引标准的文档，随着大小的增长，当性能开始降低，
说明你每个批次的大小太大了。开始的数量可以在1000~5000个文档之间，如果你的文档非常大，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。一个好的批次最好保持在5-15MB大小间。

3.2.9 字段映射

前面我们创建的索引以及插入数据，都是由Elasticsearch进行自动判断类型，有些时候我们是需要进行明确字段类型的，否则，自动判断的类型和实际需求是不相符的。

自动判断的规则如下：

SON type Field type
Boolean: true or false “boolean”
Whole number: 123 “long”
Floating point: 123.45 “double”
String, valid date: “2014-09-15” “date”
String: “foo bar” “string”

Elasticsearch中支持的类型如下：

类型 表示的数据类型
String string , text , keyword
Whole number: byte , short , integer , long
Floating point: float , double
Boolean boolean
Date date 
string类型在ElasticSearch 旧版本中使用较多，从ElasticSearch 5.x开始不再支持string，由text和keyword类型替代。

text 类型，当一个字段是要被全文搜索的，比如Email内容、产品描述，应该使用text类型。设置text类型以后，字段内容会被分析，
在生成倒排索引以前，字符串会被分析器分成一个一个词项。text类型的字段不用于排序，很少用于聚合。

keyword类型适用于索引结构化的字段，比如email地址、主机名、状态码和标签。如果字段需要进行过滤(比如查找已发布博客中status属性为published的文章)、排序、聚合。
keyword类型的字段只能通过精确值搜索到。

2020030140

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
{
	"settings": {
		"index": {
			"number_of_shards": "2",
			"number_of_replicas": "0"
		}
	},
	"mappings": {
		"properties": {
			"name": {
				"type": "text"
			},
			"age": {
				"type": "integer"
			},
			"mail": {
				"type": "keyword"
			},
			"hobby": {
				"type": "text"
			}
		}
	}
}

2020030141

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
{
    "iio": {
        "aliases": {},
        "mappings": {
            "properties": {
                "age": {
                    "type": "integer"
                },
                "hobby": {
                    "type": "text"
                },
                "mail": {
                    "type": "keyword"
                },
                "name": {
                    "type": "text"
                }
            }
        },
        "settings": {
            "index": {
                "creation_date": "1583052049836",
                "number_of_shards": "2",
                "number_of_replicas": "0",
                "uuid": "CFfnz0C0SnSkgceUONQNEA",
                "version": {
                    "created": "7060099"
                },
                "provided_name": "iio"
            }
        }
    }
}

注意的是7.x的版本我6.x的版本创建索引不一样，6.x还需要在properties外面用类型包裹，下面给一个示例

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
{
	"settings": {
		"index": {
			"number_of_shards": "2",
			"number_of_replicas": "0"
		}
	},
	"mappings": {
		"person": {
			"properties": {
				"name": {
					"type": "text"
				},
				"age": {
					"type": "integer"
				},
				"mail": {
					"type": "keyword"
				},
				"hobby": {
					"type": "text"
				}
			}
		}
	}
}

肆、注意事项

注意版本差异，具体关注官方。我这边所演示的整个Elastic stack家族的版本都为7.6.0。另外批量操作的时候，如果有其中某一条执行失败的话，并不会影响其他执行正确的结果。

【后面的话】记住Elasticsearch是整个Elastic Stack的核心。具有查询分析、高速度、可扩展性、相关度和弹性，后面我们还会具体实践。另外关于Elasticsearch的还有组合搜索，权重，分词等等还没有实践，等后面实践之后文章会继续更新，可能会写一篇关于Elasticsearch深度使用的文章。

薏米笔记

0%