Elasticsearch 简介
1. 背景
Elasticsearch 在公司的使用越来越广，很多同事之前并没有接触过 Elasticsearch，所以，最近在公司准备了一次关于 Elasticsearch 的分享，整理成此文。此文面向 Elasticsearch 新手，老司机们可以撤了。
2. 倒排索引
先简单介绍下搜索引擎的基础数据结构倒排索引。
我们在平时，会经常使用各种各样的索引，如我们根据链接，可以找到链接里的具体文本，这就是索引。反过来，如果，如果我们能根据具体文本，找到文本存在的具体链接，这就是倒排索引，可简单理解为从文本到链接的映射。我们平时在使用Google、百度时，就是根据具体文本去找链接，这就是以倒排索引为基础的。
可参看维基百科 。
3. Elasticsearch 简介与基本概念
Elasticsearch is a real-time distributed search and analytics engine. It allows you to explore your data at a speed and at a scale never before possible. It is used for full-text search, structured search, analytics, and all three in combination.
在 《Elasticsearch : The Definitive Guide》里，这样介绍Elasticsearch，总的来说，Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发，现在是使用最广的开源搜索引擎之一，Wikipedia、Stack Overflow、GitHub 等都基于 Elasticsearch 来构建他们的搜索引擎。
先介绍下 Elasticsearch 里的基本概念，下图是 Elasticsearch 插件 head 的一个截图。
- node：即一个 Elasticsearch 的运行实例，使用多播或单播方式发现 cluster 并加入。
- cluster：包含一个或多个拥有相同集群名称的 node，其中包含一个master node。
- index：类比关系型数据库里的DB，是一个逻辑命名空间。
- alias：可以给 index 添加零个或多个alias，通过 alias 使用index 和根据index name 访问index一样，但是，alias给我们提供了一种切换index的能力，比如重建了index，取名customer_online_v2，这时，有了alias，我要访问新 index，只需要把 alias 添加到新 index 即可，并把alias从旧的 index 删除。不用修改代码。
- type：类比关系数据库里的Table。其中，一个index可以定义多个type，但一般使用习惯仅配一个type。
- mapping：类比关系型数据库中的 schema 概念，mapping 定义了 index 中的 type。mapping 可以显示的定义，也可以在 document 被索引时自动生成，如果有新的 field，Elasticsearch 会自动推测出 field 的type并加到mapping中。
- document：类比关系数据库里的一行记录(record)，document 是 Elasticsearch 里的一个 JSON 对象，包括零个或多个field。
- field：类比关系数据库里的field，每个field 都有自己的字段类型。
- shard：是一个Lucene 实例。Elasticsearch 基于 Lucene，shard 是一个 Lucene 实例，被 Elasticsearch 自动管理。之前提到，index 是一个逻辑命名空间，shard 是具体的物理概念，建索引、查询等都是具体的shard在工作。shard 包括primary shard 和 replica shard，写数据时，先写到primary shard，然后，同步到replica shard，查询时，primary 和 replica 充当相同的作用。replica shard 可以有多份，也可以没有，replica shard的存在有两个作用，一是容灾，如果primary shard 挂了，数据也不会丢失，集群仍然能正常工作；二是提高性能，因为replica 和 primary shard 都能处理查询。另外，如上图右侧红框所示，shard数和replica数都可以设置，但是，shard 数只能在建立index 时设置，后期不能更改，但是，replica 数可以随时更改。但是，由于 Elasticsearch 很友好的封装了这部分，在使用Elasticsearch 的过程中，我们一般仅需要关注 index 即可，不需关注shard。
综上所述，shard、node、cluster 在物理上构成了 Elasticsearch 集群，field、type、index 在逻辑上构成一个index的基本概念，在使用 Elasticsearch 过程中，我们一般关注到逻辑概念就好，就像我们在使用MySQL 时，我们一般就关注DB Name、Table和schema即可，而不会关注DBA维护了几个MySQL实例、master 和 slave 等怎么部署的一样。
下表用Elasticsearch 和 关系数据库做了类比：
- index => databases
- type => table
- field => field
- document => record
- mapping => schema
最后，来从 Elasticsearch 中取出一条数据（document）看看：
由index、type和id三者唯一确定一个document，_source 字段中是具体的document 值，是一个JSON 对象，有5个field组成。
4. Elasticsearch 基本使用
下面介绍下 Elasticsearch 的基本使用，这里仅介绍 Elasticsearch 能做什么，而不详细介绍语法。
4.1 基础操作
- index：写 document 到 Elasticsearch 中，如果不存在，就创建，如果存在，就用新的取代旧的。
- create：写 document 到 Elasticsearch 中，与 index 不同的是，如果存在，就抛出异常
DocumentAlreadyExistException。 - get：根据ID取出document。
- update：如果是更新整个 document，可用index 操作。如果是部分更新，用update操作。在Elasticsearch中，更新document时，是把旧数据取出来，然后改写要更新的部分，删除旧document，创建新document，而不是在原document上做修改。
- delete：删除document。Elasticsearch 会标记删除document，然后，在Lucene 底层进行merge时，会删除标记删除的document。
4.2 Filter 与 Query
Elasticsearch 使用 domain-specific language(DSL)进行查询，DSL 使用 JSON 进行表示。
DSL 由一些子查询组成，这些子查询可应用于两类查询，分别是filter 和 query。
filter 正如其字面意思“过滤”所说的，是起过滤的作用，任何一个document 对 filter 来说，就是match 与否的问题，是个二值问题，0和1，没有scoring的过程。
使用query的时候，是表示match 程度问题，有scroing 过程。
另外，Filter 和 Query 还有性能上的差异，Elasticsearch 底层对Filter做了很多优化，会对过滤结果进行缓存；同时，Filter 没有相关性计算过程，所以，Filter 比 Query 快。
所以，官网推荐，作为一条比较通用的规则，仅在全文检索时使用Query，其它时候都用Filter。但是，根据我们的使用情况来看，在过滤条件不是很强的情况下，缓存可能会占用较多内存，如果这些数据不是频繁使用，用空间换时间不一定划算。
4.3 一些重要的查询
在Elasticsearch 中，有几类最重要的查询子句，掌握了就可以覆盖日常90%以上的需求。
4.3.1 match_all
{"match_all":{}}表示取出所有documents，在与filter结合使用时，会经常使用match_all。
4.3.2 match
一般在全文检索时使用，首先利用analyzer 对具体查询字符串进行分析，然后进行查询；如果是在数值型字段、日期类型字段、布尔字段或not_analyzed 的字符串上进行查询时，不对查询字符串进行分析，表示精确匹配，两个简单的例子如：
{ "match": { "tweet": "About Search" }}{ "match": { "age": 26 }}4.3.3 term
term 用于精确查找，可用于数值、date、boolean值或not_analyzed string，当使用term时，不会对查询字符串进行分析，进行的是精确查找。
{ "term": { "date": "2014-09-01" }}4.3.4 terms
terms 和 term 类似，但是，terms 里可以指定多个值，只要doc满足terms 里的任意值，就是满足查询条件的。与term 相同，terms 也是用于精确查找。
{ "terms": { "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ] }}注意，terms 表示的是contains 关系，而不是 equals关系。
4.3.5 range
类比数据库查找的范围查找，举个简单的例子：
{
"range": { "age": { "gte": 20, "lt": 30 } } }操作符可以是：
- gt：大于
- gte：大于等于
- lt：小于
- lte：小于等于
4.3.6 exists 和 missing
exists 用于查找字段含有一个或多个值的document，而missing用于查找某字段不存在值的document，可类比关系数据库里的 is not null (exists) 和 is null (missing).
{
"exists": { "field": "title" } }4.3.7 bool
前面讲的都是些最原子的查询子句，那么，怎么实现复合查询呢？Elasticsearch 使用bool 子句来将各种子查询关联起来，组成布尔表达式，bool 子句可以随意组合、嵌套。
bool子句主要包括：
- must：表示必须匹配。
- must_not：表示一定不能匹配。
- should：表示可以匹配，类似于布尔运算里的”或”。如果bool 子句里，没有must子句，那么，should子句里至少匹配一个，如果有must子句，那么，should子句至少匹配零个。可以使用
minimum_should_match来对最小匹配数进行设置。
{
"bool" : { "must" : { "term" : { "user" : "kimchy" } }, "must_not" : { "range" : { "age" : { "from" : 10, "to" : 20 } } }, "should" : [ { "term" : { "tag" : "wow" } }, { "term" : { "tag" : "elasticsearch" } } ], "minimum_should_match" : 1, "boost" : 1.0 } }4.4 聚合功能
前面说的都是 Elasticsearch 当做搜索引擎使用，Elasticsearch 还可以作为分析引擎使用。
和 MySQL 等关系数据库类似，Elasticsearch 有聚合操作，而且，可作用于大量数据，提供实时的分析结果，速度快；同时，聚合操作可以与搜索结合使用，例如将聚合作用于搜索结果等。总之，Elasticsearch的聚合功能十分强大，有很多公司利用 Elasticsearch 来做分析，其中，广泛使用的 ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana)，Kibana的数据显示和分析功能就是基于 Elasticsearch 的聚合功能做的。
具体可参看 Elasticsearch: The Definitive Guide
4.5 Geolocation
Elasticsearch 还提供了基于地理位置的搜索，而且能将地理位置与全文检索、结构化搜索、分析等结合起来使用，比如查找距离某点一定范围内的符合搜索条件的地点、计算两点的距离、判断两个形状是否相交或包含等。
具体参考 Elasticsearch: The Definitive Guide
5. Elasticsearch 使用时注意的几个问题
深度分页问题：Elasticsearch 作为一个分布式搜索与分析引擎，深度分页问题会带来严重的问题，给CPU、内存、IO、网络带来巨大压力，所以，在Elasticsearch 不建议使用深度分页，如果要遍历数据，可以采用 SCROLL的方式，可参考我另一篇博客。
排序问题：根据某field排序时，Elasticsearch 会将这个 field 的所有值给加载到内存，然后，这部分数据会常驻内存，如果数据量大或排序字段多，就会给系统带来巨大压力，所以，在使用 field 进行排序时，要慎重。不过，在Elasticsearch 2.X版本，开始使用 doc value 来优化这部分。
terms 问题： terms 里可以传多个值，但是，量不能太多，搜索引擎的基本数据结构是倒排索引，terms 里传多个值，原理上来说是查很多的倒排索引，量大了也会给系统带来很大压力。
6 总结
本文是一篇 Elasticsearch 的入门文章，涵盖的是一些基本概念，篇幅有限，并不深入，如DSL的具体语法、聚合功能等都点到为止，希望大家知道的是Elasticsearch能干什么，具体要做的时候，再去详查就好了。
转载：http://lxWei.github.io/posts/Elasticsearch-%E7%AE%80%E4%BB%8B.html