《Elasticsearch核心技术与实战》笔记

• 1、Video1：

  开源搜索引擎，for search

  开箱即用：localhost:9200

  • elasticsearch-head:客户端工具
    • 下载：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
    • 安装：https://blog.csdn.net/weixin_41673498/article/details/103667541
    • 访问：http://localhost:9100

• 2、Video2：

  开发：产品基本功能，底层原理

  运维：

  方案：解决大数据搜索的解决方案

  elastic认证工程师。

  内容：入门、集群管理、大数据分析、实战

• 3、Video3：简介及发展历史

  • 近实时

  • 分布式 存储/搜索/分析引擎

    Solr(Apache)

    Splunk

    多编程语言类库

    RESTful API

  • 功能：搜索、聚合

  Lucene 7.x

  • 跨集群复制
  • 索引生命周期管理
  • SQL支持

• 4、Video4：家族成员

• ​ ElasicSearch单独使用

• 与数据库集成情况：

  • 与现有系统的集成
  • 考虑事务性
  • 数据更新频繁

• 5、Video5:安装下载

  • Elasicsearch文件目录结构
    
  • JVM配置

• 下载插件 ：进入es安装目录的

D:\elasticsearch-5.6.9\bin>elasticsearch-plugin install analysis-icu

​ - 查询插件 ：进入es安装目录的

D:\elasticsearch-5.6.9\bin>elasticsearch-plugin list

localhost:9200/_cat/plugins

• 开发机运行多个es实例

节点名称-集群名称-存放数据地址

bin/elasticsearch -E node.name=node1 -E cluster.name=geektime -E pah.data=nod1e_data -d
bin/elasticsearch -E node.name=node2 -E cluster.name=geektime -E pah.data=node2_data -d
bin/elasticsearch -E node.name=node3 -E cluster.name=geektime -E pah.data=node3_data -d

逻辑设计：文档、类型和索引，对应关系型数据库的行、表、库

物理设计：节点和分片，默认每个节点有5个分片和5个副本

• 6、Video6:Kibana安装

  • 开箱即用：localhost:5601

  kibana汉化配置

  在kibana.yml文件最后一行加

  注：5.6.9版本过低，无法通过配置汉化，只能下载汉化包汉化

  i18n.locale: "zh-CN"
  

• 7、Video7:Docker容器运行ELK Stack

  • Docker : ???
  • cerebro : elasticsearch的监控工具
  • 下载：https://github.com/lmenezes/cerebro/releases
    • 安装：开箱即用:https://www.jianshu.com/p/433d821f9667
    • 访问：localhost:9000

• 8、Video8:Logstash安装与导入数据

  • 下载：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/logstash-5-6-9https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/logstash-5-6-9

  • 使用：解压后cmd进入\bin目录使用

  • bin/logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'  
    

  • 直接输入helloworld

  • 样例：movielens.csv文件,配置config文件，将文件处理后输出到es的端口

• 9、Video9:索引、文档和REST API

  • ES面向文档，是所有可搜索数据的最小单位(关系型中的一条记录)
  • 文档被序列化JSON格式，保存在ES中
  • 每个文档都有唯一 的Unique ID
    
  • Mapping定义文档的字段名和字符类型，类似于关系型数据库的表结构定义
  • Setting定义不同的数据分布

• 10、Video10:相关概念

  • 节点：本质是一个JAVA进程，生产环境建议一台机器只运行一个节点实例
    • 节点名字通过配置文件指定
    • 每个节点都会分配一个UID,保存在data目录下
    • Master Node主节点：修改集群状态信息
    • Data Node数据节点：保存分片数据
    • Coordinating Node协调节点：接收Client请求并分发到合适的节点
  • 分片：运行的Lucene实例
    • 分片需要提前做好容量规划

  设置分片数量和副本数量：

  方案1：创建索引的时候设置

  PUT twitter
  {
      "settings" : {
          "index" : {
              "number_of_shards" : 3, 
              "number_of_replicas" : 2 
          }
      }
  }
  

  方案2：创建Mapping的时候设置

  PUT test
  {
      "settings" : {
          "number_of_shards" : 1
      },
      "mappings" : {
          "type1" : {
              "properties" : {
                  "field1" : { "type" : "text" }
              }
          }
      }
  }
  

  • 集群健康状况：
    • Green:主分片和副本都正常分配
    • Yellow：主分片全部正常分配，有副本未能正常分配
    • Red：有主分片未能分配
    • Cerebro查看集群状态：localhost:9000

• 11、Video11:CRUD

• 12、Video12 : 倒排索引

  • 单词词典：

  • 倒排列表：
    

• 13、Video13:Ananlysis与Analyzer（分词器）

  • Analyzer组成：

    • Character Filter:针对原始文本处理，例如去除html
    • Tokenizer:按照规则切分单词
    • Token Filter:将切分的单词进行加工，小写，删除sopwords

  • ElasticSearch内置分词器

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6rbb893l-1615873812134)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210311095203138.png)]

    • 中文分词：

      • 在elasicsearch的插件中下载ICU Analyzer

      • Elasticsearch-plugin install analysis
        

      • 从gitthub中下载IK分词器

        https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
        

      • THULAC分词器（清华大学）

      • https://github.com/microbun/elasticsearch-thulac-plugin
        

DSL:

• 查询操作：

查询所有数据:

GET /_search

查看集群健康信息

GET /_cat/health?v

查看集群中节点信息

GET /_cat/nodes?v

查看集群中索引信息

GET /_cat/indices?v

简化：

GET /_cat/indices?v&h=health,status,index

• 索引操作

创建索引

PUT /baizhi

删除索引

DELETE /baizhi

• 14、Video14:Search-Api概览

  • URI Search

    • 在URL中使用查询参数
      

  • Request Body Search

    • DSL，Elesticsearch提供，给予json格式
      

  • 语法：

  

  • ​ 搜索的响应：

• 搜索的排序，谷歌采用Page Rank算法
  

  • 相关性衡量：

14、Video14:ElasticSearch之查询返回结果各字段含义

ES为了搜索提供了两大类api:URL search 和 Request Body Search

ElasticSearch查询返回结果各个字段的含义

GET /_search

结果略。从上到四个返回值，took，timed_out，_shards，hits。

1. took：该命令请求花费了多长时间，单位：毫秒。
2. timed_out:搜索是否超时
3. _shards:搜索分片信息
   1. total:搜索分片的总数
   2. successful:搜索成功的分片数量
   3. skipped:没有搜索的分片，即跳过的分片
   4. failed:搜索失败的分片数量
4. hits:搜索结果集，项目中一切数据都是从hits中获取
   1. total：返回多少条数据
   2. max_score:返回结果中最大的匹配度分值
   3. _index：索引库名称（库名）
   4. _type：类型名称（表名）
   5. _id:该条数据的id
   6. _score:关键字与该条数据的匹配度分值
   7. _source:索引库中类型，返回结果字段

15、Video15:URI Search详解

• 通过URI query实现搜索，请求格式为： 请求格式是 curl -XGET ip地址/索引/文档类型/_search?q=查询字段:查询条件
  即在url 中拼接 “q” 跟着要查询的条件
  查询条件格式为：查询字段:查询值 (key:value 格式)

curl -XGET http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_first_name:Eddie

• 指定字段查询 / 泛查询

  q=title:2012    /    q=2012
  

  GET /movies/_search?q=2012&df=title
  {
  	"profile":"ture"
  }
  

  // 泛查询，正对_all,所有字段

  GET /movies/_search?q=2012
  

  // 指定字段

  GET /movies/_search?q=title:2012
  {
  	"profile":"true"
  }
  

  Type:Disjunction Max Query:分离最大化查询:将任何与任一查询匹配的文档作为结果返回，但只将最佳匹配的评分作为查询的评分结果返回。弥补bool查询的不足

• TermQuery:分词精确查询，如：查询hotelName分词后包含hotel的term文档

QueryBuilders.termQuery("hotelName","hotel")

• Terms Query:多term查询，查询hotelName 包含 hotel 或test 中的任何一个或多个的文档

QueryBuilders.termsQuery("hotelName","hotel","test")

// 使用引号，parase

```dsl
GET /movies/_search?q=title:"Beautiful Mind"
{
	"profile":"true"
}
```

• Beautiful和Mind是or的关系，Beautiful是指定字段查询，Mind是泛查询,结果描述是泛查询

```dsl
GET /movies/_search?q=title:Beautiful Mind
{
	"profile":"true"
}
```

   ```dsl
GET /movies/_search?q=title:(Beautiful Mind)
{
	"profile":"true"
}
```


- 分组与引号：

注：profile API 是 Elasticsearch 5.x 的一个新接口。通过这个功能，可以看到一个搜索聚合请求，是如何拆分成底层的 Lucene 请求，并且显示每部分的耗时情况。
可以通过在 query 部分上方提供 “profile: true” 来启用Profile API。

• Bool分组查询，可合并多个查询语句，格式如下

{
   "query":{
       "bool":{
           "must":[

           ],
           "should":[

           ],
           "must_not":[

           ],
           "filter":[

           ],
           "minimum_should_match":0
       }
   }
}

- 布尔与分组

GET /movies/_search?q=year:>190
{
	"profile":"true"
}

GET /movies/_search?q=title:b*
{
	"profile":"true"
}

16、Video16:Request Body和Query

• Request Body Search
  

“match_all”:{} :匹配所有文档

• 分页
  

• 排序

// 对日期进行排序
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
	"sort":[{"order_date":desc}],
	"query":{
		"match_all":{}
	}
}

• 对source的内容进行过滤，场景：有些时候不需要返回那么多字段，所以需要过滤掉不需要的字段，只返回需要的字段，类比select。
  

• source filtering

POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
	"_source":[order_date"],
	"query":{
		"match_all":{}
	}
}

• 脚本字段script filed:动态是计算，模板
  -：

"script": {
	"lang":   "...",  
	"source" | "id": "...", 
	 "params": { ... } 
}

• lang：代表language脚本语言，默认指定为：painless。

• source：脚本的核心部分，id应用于：stored script。

• params：传递给脚本使用的变量参数。

• 使用查询表达式-Match

• 短语搜索 - Match Phrase：和match查询类似，match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条，但只保留包含了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。

  

“slop”：1表示短语中单词之间可以有一个其他字符

17、Video17: Query String and Simple Query String

• Query String 类似于Query
  

• Simple Query String

18、Video18: Dynamic Mapping和常见字段类型

• Mapping的理解

• Dynamic Mapping动态映射机制是什么？
  当Elasticsearch 遇到文档中以前 未遇到的字段，它用 dynamic mapping（动态映射） 来确定字段的数据类型并自动把新的字段添加到类型映射。

• 能否更改Mapping的字段类型？
  - 控制Dynamic Mapping
  

• 字段的数据类型

19、Video19: 显示Mapping设置与常见参数介绍

• 如何定义一个Mapping?

PUT movies{
  "mapping":{
    // define your mappings here
  }
}

• 自定义Mapping的建议：

1. 参考API手册，纯手写
2. 手写步骤：
   1）. 创建一个临时的index，写入一些样本数据
   2）.通过访问Mapping API获取该临时文件的动态Mapping定义
   3）.修改ES不正确的定义，使用该配置创建索引
   4）.删除临时索引

20、Video20:多字段特性及Mapping中配置自定义Analyzer

• 多字段类型
  如：为一个字段增加一个子字段keyword，为某些字段加上用英文或者拼音的方式进行分词

• 精确值和全文本（Exact Value vs Full Text）
  注：精确值不需要做分词处理

• 自定义分词器

• 当ES自带的分词器无法满足时自定义分词器，实现：通过自组合不同的组件实现。

• ES中默认的Character Filters(字符过滤器)：在Tokenizer之前对文本进行处理，例如增加删除及替换字符，可以配置多个Character Filter，但这样会影响Tokenizer的Position和offset信息

• 一些自带的Character Filter: HTML strip（去除html标签），Mapping(字符串替换)、Pattern replace(正则匹配替换)

• 

• 设置一个自己的Custom Analyzer
  

21、Video21:Index Tamplate和Dynamic Template

• Index template定义在创建新index时可以自动应用的settings和mappings

• • 模板只有在一个索印被创建时才起作用，修改模板不会影响已创建的索引
• • 可以设置多个索引模板，这些设置会被“merge”在一起
• • 可以指定“order”的数值，控制“merging”的过程
    

• Dynamic template根据ES自动识别的数据类型，结合字段名称，动态设定字段类型

• • 所有的字符串类型都设置成keyword，或者关闭keyword字段
• • is开头的字段都设置成boolean
• • long_开头的都设置成long型
    

22、Video22:ES聚合分析简介

• ES除搜索之外，提供了针对ES数据进行统计分析的功能（Aggregation）

• 集合的分类

• - Bucket : 对应GROUP BY brand，一组满足条件的文档
  
  

• Metric ：对应SELECT COUNT(brand) from cars，一些系列的统计方法

• 

23、Video23：总结

Answer:

1. 错，需要用POST创建
2. 错，Update文档，使用POST，PUT只能用来做Index或者Create
3. 对
4. 默认情况下，会创建相应的索引，并且自己设置Mapping，当然，实际情况还要看是否有合适的Index Template
5. ES7中只能有一个type，合法的是_doc
6. 精确值不会被Analyzer分词的，全文本会被分词
7. 三部分 ：Character Filter–>Tokenizer–>Token Filter

Answer:
8. Match中terms之间是or的关系，Match phrase的terms之间是and的关系，并且term之间的位置关系也会之间影响搜索的结果
9. slop
10. 直接报错
11. 文档被索引，新增的字段在_source中可见，但是该字段无法被搜索
12. 错，字段类型修改，需要reindex操作
13. 对，在Mapping文件中可以为indexing和searching指定不同的analyzer

24.Video24:基于词项和基于全文的查询

• 基于Term的查询：Term是表达语意的最小单位，搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理term
• 基于全文的查询：
• 

25、Video25:ES中结构化搜索

范围查询：rang
query filter term搜索对文本不分词，直接拿去倒排索引匹配，你输入的是什么就去匹配什么

26、Video26:搜索的相关性算分

27、Video:Query&Filter与多字符串多字段查询

• 复合查询：bool Query
  -
• 如何解决结构化查询-“包含而不是相等”问题
  
  
• bool Query支持嵌套
• - 查询语句的结构，会对相关度算法产生影响
  -- 同一层级下的竞争字段，具有相同的权重
• 通过嵌套bool查询，可以改变对算分的影响
• 通过设定每个字段的boosting的值可以控制相关度的算分，该值越大，算分越高

“explain”: true,:查看如何算分

28、Video28:单字符串多字段查询1

以上算分的过程：

1. 查询should语句中的两个查询
2. 两个平均的查询相加
3. 乘以匹配语句的总数
4. 除以所有语句的总数

上例中，title和body互相竞争：不应该将分数简单叠加，而是应该找到单个最佳匹配的字段的评分

• Disjunction Max Query查询：将任何与任一查询匹配的文档作为结果返回。采用字段上最匹配的评分作为最终算分返回
  
• 当最大评分相同时，如
  可以通过Tie Breaker参数调整
  Tie Breaker是一个介于0-1之间的浮点数。0代表使用最佳匹配，1代表所有语句同等重要，示例如下：
  

1. 获得最佳匹配语句的评分
2. 将其他匹配语句的评分与tie_breaker相乘
3. 对以上评分求和并规范化

29、Video29:单字符串多字段查询2

• Multi Match Query(多字段查询)
  多字段查询也会进行分词，其中type的设置如下：
  在搜索语句的filed，通过控制字段的权重，可以终止算分结果的返回。
  组合两个字段可以使用copy_to将两个字段合并到full_name中去，但会造成磁盘额外的开销
  cross_filed支持使用Oprator,可以为单个字段提升权重

30、Video:多语言及中文分词与检索

• 自然语言与查询Recall
  - 混合多语言的挑战
  -
• 分词的挑战
  
• 中文分词方法的演变—字典法

• 中文分词方法的演变—基于统计法的机器学习算法
  
  HanLP–面向生产环境的自然语言处理工具包
  http://hanlp.com/.
  https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanlp.
  IK分词器
  https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-hanlp.

icu
pinyin

31、Video31:一次全文搜索

• 搜索结果的分析
• 一个模型或者算法不是全适应的
  ，算法和模型的配合找最优解。

32、Video32:Search Template -解耦程序 & 搜索DSL

• Search Template:可以将一些搜索模板化，每次执行这些搜索，可以直接调用模板，传入一些参数即可，从而实现程序解耦。
• 语法:

search template："{{field}}" : "{{value}}" 

• 示例

GET /blog_website/blogs/_search/template
{
  "inline" : {
    "query": { 
      "match" : { 
        "{{field}}" : "{{value}}" 
      } 
    }
  },
  "params" : {
      "field" : "title",
      "value" : "博客"
  }
}

相当于

GET /blog_website/blogs/_search
{
  "query": { 
    "match" : { 
      "title" : "博客" 
    } 
  }
}

• Index Alias
  

33、Video33:综合排序：Function Score Query优化算分

注：当算分差别非常大的时候，可以通过Modifier平滑曲线

引入factor，更好的控制算分曲线

• Boost Mode 和Max Boost

• 
  – ES可以指定一个字段，该字段的算分作为主要的参考依据

• 一致性随机函数
  让每个用户能看到不同的***随机排名***，对于同一用户的访问，结果的相对顺序保持一致
  只要“seed”的值不变，搜索的结果相对顺序保持一致

34、Video34:Term & phrase suggester

• ES Suggester API
  -原理：将输入的文本分解为Token，然后在索引的字典里查找相似的Term并返回。
• ES设计了四种类别的Suggester

1. Term & phrase suggester
2. Complete & Context Suggester

Term suggester mode
- 过程：用户输入一个错误的拼写到指定字段搜索，当搜索不到时会根据suggest-mode返回建议的词

• phrase suggester
  

35、Video35:自动补全与基于上下文的提示

• Completion Suggester:提供了自动完成的功能。用户每输入一个字符，就需要即时发送一个查询请求到后段查找匹配项。

• 注意：对性能要求苛刻，ES采用了不同的数据结构，并非通过倒排索引来完成，而是将Analyze的数据编码成FST和索引一起存放。FST会被ES整个加载进内存，速度很快。

• FST只能用于前缀查找。
  解释：FST是lucene中用来存储字典，并进行检索的核心数据结构，FST本质上是一个比HashMap有更强大功能keyvalue存储结构

• 使用步骤：

1. 定义Mapping，使用"completion" type
   
2. 索引数据
3. 运行“suggest”查询，得到搜索建议

• Context Suggester
  
  – 对比

4. 精准度：Completion>Phrase>Term
5. 召回率：Term>Phrase>Completion
6. 性能：Completion>Phrase>Term

36、Video36:配置跨集群搜索

水平拓展痛点：

• 单集群：水平拓展时，节点不能无限增加。因为当集群的meta信息过多，会导致更新压力变大，单个Active Master会成为性能瓶颈，导致整个集群无法工作

• 跨集群搜索：Cross -cluster search,ES5.3引入
  允许任何节点扮演federated节点，以轻量的方式，将搜索请求代理。
  不需要以client node的方式加入

• 配置及查询
  

• 本地启动3个集群
  

37、Video37:集群分布式架构及选主与脑裂

• ES分布式架构：

• • 不同的集群通过不同的名字来区分，默认名字是“elasticsearch”
• • 通过配置文件来修改，或者在命令行中-E cluster.name=newName

• 节点：
  

• Coordinating Node：处理请求的节点，索引节点都默认是此节点通过将其他类型设置为false.使其成为Dedicated Coordinating Node

• Data Node : 可以保存数据的节点，节点启动后默认就是数据节点，通过设置node.data:false禁止

• Data Node的职责：保存分片数据，由Master决定如何把分片分发到数据节点上。通过增加数据节点，可以解决数据水平拓展和解决数据单点问题。

• Master Node
  

• Master eligible Node & 选主流程
  

• 集群状态信息（cluster state）保存有

1. 所有的节点信息
2. 所有的索引和其相关的Mapping和Setting信息
3. 分片的路由信息

• 在每个节点都保存了集群的状态信息，但只能由Master Node才能修改状态信息并同步至其他节点。

• 选主流程：
  脑裂问题
  - 脑裂问题解决方案
  

• 配置节点类型
  

38、Video38:分片与集群的状态转移

• Primary shard-提升系统储存容量
  
• Replica shard-提高数据可用性
  
• 分片数的设定：
  注：副本分片必须和主分片分配到不同节点上，这样才能保证数据不会产生丢失，否则集群状态为Yellow

注：Master决定分片会分配到哪个节点。

• 故障转移：
  

39、Video39:文档分布式存储

• 文档会存储在具体的某个主分片和副本分片上，例如文档1，存储在P0和R0上。
• 文档到分片的映射算法：
  
• 文档到分片的路由算法：

shard=hash(_rounting)%number_of_primary_shards

不能修改Primary的原因是因为文档到分片的路由算法是由主分片数计算出来的

• 更新文档的流程：
  
• 删除文档请求
  

40、Video40:分片内部原理

• ES中最小的工作单元是一个Lucene index ，一个分片就是一个Lucene index
  

• 问题1：为什么ES的搜索是近实时的？
  Refresh频率默认1s/次

• Refresh:
  

• 问题2：ES如何保证断电时数据也不丢失？

• Transaction Log:
  

• 问题3：为什么删除文档，并不会立刻释放空间？
  删除的文件保存在.del文件中，flush才会被彻底删除

• 倒排索引不可变性
  倒排索引一旦生产，不可更改。

• 好处：

1. 无需考虑并发写文件的问题，避免了锁机制带来的性能问题。
2. 一旦读入内核的文件系统缓存，便留在那里，只要文件系统有足够的空间，大部分请求直接请求内存，不会命中磁盘，提升了性能。
3. 缓存容易生成和维护/数据可以被压缩。

• 坏处：如果让一个新文档可以被搜索，需要重建整个索引。

• Flush
  

• Merge
  

41、 Video41:剖析分布式查询及相关性 算分

• 分布式搜索运行机制（两个阶段）：

1. 阶段1：Query

2. 阶段2：Fetch

• Query then Fetch潜在问题

1. 性能问题
   
2. 相关性算分
   

• 解决相关性算分不准的方法
  

42、 Video42:排序及Doc Value & Fileddata

• 排序：

1. 默认情况下，ES根据算法进行降序排序
2. 可以通过设定sorting参数，自行设定排序
3. 如果不指定_score , 算分为null

• 排序的过程

1. 排序是针对字段原始内容进行的，倒排索引无法发挥作用
2. 需要用到正排索引，通过文档Id和字段快速得到字段原始内容

• ES排序的实现方法

1. Fileddata（如果对Text类型字段排序，需要把Fileddata设置为true）
2. Doc value(列式储存，对Text类型无效)

• Doc value VS Fileddata
  
• 关闭Doc value：
  注意事项：
  1. Doc value默认启用，可以通过Mapping设置关闭
     优点：增加索引速度，减少内存空间
  2. 如果重新打开，需要重建索引
  3. 明确不需要做排序和聚合分析时关闭
     

43、Video43:分页与遍历

• From / Size

1. 默认情况下，查询按照相关度算分排序，返回前10条记录
2. 容易理解的分页方案：
   From:开始的位置
   Size：期望获取文档的总数

• 分布式系统中深度分页的问题
  
• 如何避免深度分页:Search After API
  
• Scroll API
  
• 不同搜索类型和使用场景

1. Regular：需要实时获取顶部的部分文档，例如查询最新的订单
2. Scroll：需要全部文档，例如导出全部数据
3. Paginatuion：From和Size，如果需要深度分页，则选用Search API

44、Video44:处理并发读写操作

• 通过_version版本号的方式进行乐观锁并发控制

• 在es内部第次一创建document的时候，它的_version默认会是1，之后进行的删除和修改的操作_version都会增加1。可以看到删除一个document之后，再进行同一个id的document添加操作，版本号是加1而不是初始化为1，从而可以说明document并不是正真地被物理删除，它的一些版本号信息一样会存在，而是会在某个时刻一起被清除。

• es提供了一个外部版本号的乐观控制方案来替代内部的_version:

?version=1&version_type=external

• 内在version和外部version区别：
  对于内在_version=1，只有在后续请求满足?_version=1的时候才能够更新成功；对于外部_version=1，只有在后续请求满足?_version>1才能够修改成功，即必须大于对应的版本才可以进行修改。

45、Video45: Buket & Metric聚合分析及嵌套聚合

• bucket：一个数据分组，类似于group by user_id --> 那些user_id相同的数据，就会被划分到一个bucket中
• metric：对一个数据分组执行的统计，类似于count(*)，对每个user_id bucket中所有的数据，计算一个数量

"aggregations" : {                  // 表示聚合操作，可以使用aggs替代
    "" : {        // 聚合名，可以是任意的字符串。用做响应的key，便于快速取得正确的响应数据。
        "" : {    // 聚合类别，就是各种类型的聚合，如min等
            <aggregation_body>      // 聚合体，不同的聚合有不同的body
        }
        [,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ } ]? // 嵌套的子聚合，可以有0或多个
    }
    [,"" : { ... } ]* // 另外的聚合，可以有0或多个
}

-注：聚合是和查询同等级的

例：

curl -XPOST "192.168.1.101:9200/student/student/_search" -d 
'
{
  "query": {         // 可以先使用query查询得到需要的数据集
    "term": {
      "classNo": "2"
    }
  },
  "aggs": {
    "min_age": {
      "min": {
        "field": "age"
      }
    }
  }
}
'

46、Video46: Pipeline聚合分析

• 支持对聚合分析的结果，再次进行聚合分析；

• Pipeline 的分析结果会输出到原结果中，根据位置的不同，分为两类

  • Sibling - 结果和现有分析结果同级

    • max / min / avg & sum bucket
    • stats / extended status bucket
    • percentiles bucket

  • Parent - 结果内嵌到现有的聚合分析结果之中

    • Derivate - 求导
    • Cumultive Sum - 累计求和
    • Moving Function - 滑动窗口

• 例1：平均工资最低的工资类型 | sibling Pipeline

POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    },
    "min_salary_by_job":{
      "min_bucket": {
        "buckets_path": "jobs>avg_salary"
      }
    }
  }
}

• 例2：平均工资的平均工资 | Sibling Pipeline

POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "jobs": {
      "terms": {
        "field": "job.keyword",
        "size": 10
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        }
      }
    },
    "avg_salary_by_job":{
      "avg_bucket": {
        "buckets_path": "jobs>avg_salary"
      }
    }
  }
}

• 例3：按照年龄对平均工资求导 | Parent Pipeline

POST employees/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "age": {
      "histogram": {
        "field": "age",
        "min_doc_count": 1,
        "interval": 1
      },
      "aggs": {
        "avg_salary": {
          "avg": {
            "field": "salary"
          }
        },
        "derivative_avg_salary":{
          "derivative": {
            "buckets_path": "avg_salary"
          }
        }
      }
    }
  }
}

47、Video47: 聚合作用范围

• 聚合的作用范围

1. ES 聚合分析的默认作用范围是 query 的查询结果集
2. ES 还支持以下方式改变聚合的作用范围
   1. Filter
   2. Post_Filter
   3. Global
      参考：

链接: https://blog.csdn.net/xixihahalelehehe/article/details/114411134.

• 排序
  指定orde，默认情况下按照降序排序
  指定size，就能返回相应的桶

• ES内部排序

1. _count：这个参数对应的就是doc_count

GET /cars/transactions/_search
{
  "size":0,
  "aggs":{
   "popular_colors":{
     "terms": {
       "field": "color",
       "order": {             ---表示要对聚合结果做排序
         "_count": "desc"     ---排序字段是doc_count，顺序是降序
       }
     }
   } 
  }
}

2. _key：在区间聚合的时候(histogram或者date_histogram)，可以根据桶的key做排序：_key：在区间聚合的时候(histogram或者date_histogram)，可以根据桶的key做排序：

GET /cars/transactions/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "price": {
      "histogram": {           ---区间聚合
        "field": "price",      ---取price字段的值
        "interval": 20000,     ---每个区间的大小是20000
        "order": {             ---表示要对聚合结果做排序
          "_key": "desc"       ---排序字段是桶的key值，这里是每个区间的起始值，顺序是降序
        }
      }
    }
  }
}

48、Video48: 结合分析的原理及精准度问题

• min 聚合分析的执行流程
  

• Terms Aggregation | 返回参数中的 2 个特殊值

  • doc_count_error_upper_bound：被遗漏的分桶中可能包含的文档数的最大数；
  • sum_other_doc_count：除了返回结果中的 Bucket 中的文档以外，其他文档的数量（索引中总文档数 - 桶中返回的文档数）；

• Terms Aggregation | 执行流程

注：返回分桶中文档数最大的 3 个分桶；结果不一定准确；

• Term聚合不正确的案例：
  文档数最多的 3 个桶应该是 A，B，D，但是 Terms 聚合的结果是 A，B，C；

• doc_count_error_upper_bound | 举例分析
  左边的分片中，选出来的文档数最大的 3 个桶中的文档数分别是：6, 4, 4，那么遗漏的文档数最大可能就是 4；

• 右边的分片中，选出来的文档数最大的 3 个桶中的文档数分别是：6, 3, 2，那么遗漏的文档数最大可能就是 2（图中有错）；

• sum_other_doc_count | 举例分析
  索引中全部文档数 - 返回的 3 个桶中的文档总数，29 - 22 = 7；

• 解决 Terms 聚合不准的问题 | 提升 shard_size 的参数
  Terms 聚合分析不准的原因：
  数据分散在多个分片上，Coordinating Node 无法获取数据的全貌；
  解决方法1：
  当数据量不大时，设置 Primary Shard 数为 1，实现准确性；
  解决方法2：
  当数据分布在多个 Primary Shard 上时，设置 shard_size 参数，提升准确性，其原理是：每次从 Shard 上额外多获取数据，提升准确率；

• 参数 | shard_size | 设定
  通过调大 shard_size 的大小，使得 doc_count_error_upper_bound 的值降低，从而提升准确度，其原理是：增加整体计算量，提高精准度的同时会降低响应时间；

• shard_size 默认大小
  shard_size = size * 1.5 + 10

49、Video49: 对象及Nested对象

• 对象类型
  使用json、json数组作为字段值，动态映射会默认使用对象类型（type object）。

参考:https://blog.csdn.net/liuhe2296044/article/details/103745740?utm_source=app&app_version=4.5.5

50、Video50: 文档的父子关系

• 对象 | Nested 对象 | 局限性
  每篇博客的文档中，包含作者信息，当作者信息变更时，整个博客文档都需要变更；

• Parent & Child

  • ElasticSearch 中提供了类似关系型数据库中 Join 的实现，使用 Join 数据类型实现，可以通过维护 Parent / Child 的关系，从而分离两个对象；
  • 父文档和子文档是两个独立的文档；
  • 更新父文档，无需重新索引子文档；子文档被添加、更新或删除也不会影响到父文档和其他的子文档

• 定义父子关系的步骤

  • 设置索引的Mapping
  • 索引父文档
  • 索引子文档
  • 按需查询文档

• 文档父子关系实例:

  • “type”: “join” 指定这是一个父子文档；
  • relations 中 “blog”: “comment” 指明 blog 是父文档，comment 是子文档；

DELETE my_blogs
 
PUT my_blogs
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 2
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "blog_comments_relation": {
        "type": "join",
        "relations": {
          "blog": "comment"
        }
      },
      "content": {
        "type": "text"
      },
      "title": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_33669968/article/details/106422331?utm_source=app&app_version=4.5.5

51、Video51: Update By Query & Reindex

• 重建索引的场景

  • 索引的Mapping发生变更：字段类型更改，分词器及字典更新
  • 索引的Setting发生变更：索引的主分片数发生变更
  • 集群内、集群间需要做数据迁移

• 重建索引的API: Update By Query Reindex

• Update By Query ：在现有索引上重建

POST 索引/索引类型/_update_by_query
{
  "script": {
    "source": "ctx._source['修改的字段名'] = '修改后的值'"
  },
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "查询条件此处为字段名": "字段的值"
          }
        }
      ],
      "must_not": [],
      "should": []
    }
  }
}

查询index索引，type等于index_type中数据满足field=value的数据，修改其中field=test，对应的就是关系型数据库的update set … where…语句；

• Reindex：在其他索引上重建索引

• Reindex基础实现： _reindex会将一个索引的快照数据copy到另一个索引，默认情况下存在相同的_id会进行覆盖（一般不会发生，除非是将两个索引的数据copy到一个索引中），

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "my_index_name"
  },
  "dest": {
    "index": "my_index_name_new"
  }
} 

52、Video52: Ingest Pipeline & Painless Script

• Elasticsearch可以使用自身的Ingest Pipeline功能进行数据预处理, 无须借助Logstash.

• Ingest Pipeline介绍：Ingest Pipeline 就是在文档写入Data Node之前进行一系列的数据预处理, 进行数据预处理的就是processor, 一组处理器构成了Pipeline. 所有的预处理都在Ingest Node上执行, 默认情况下所有节点都是Ingest Node.
  - 常用的process

• split processor
  字符串切分成数组

• join processor
  数组转化成字符串

• gsub processor
  字符串替换

• set processor
  创建或替换一个字段.

• remove processor
  移除一个字段

• rename processor
  重命名一个字段

• lowercase processor
  字符串小写化

• upcase processor
  字符串大写化

• script processor
  使用painless脚本进行复杂的处理

• 语法：

1. 创建Pipeline

PUT /_ingest/pipeline/my_pipeline_id
{
  "description": "to split blog tags",
  "processors": [
    {
      "split": {
        "field": "tags",
        "separator": ","
      }
    }
  ]
}

description是对pipeline的描述, processors定义了一组处理器.

• painless脚本定义Processor : Elasticsearch内置了很多processor, 可以进行一些简单的数据预处理, 但如果我们想进行复杂的数据预处理, 就需要使用painless脚本来自定义processor.
  (1). 创建Pipeline:
  使用painless脚本来自定义一个processor, 如果存在一个content的字段, 则新增一个content_length, 值为content字段值的长度.

PUT /_ingest/pipeline/my_pipeline_id
{
 "description": "to split blog tags",
 "processors": [
   {
     "split": {
       "field": "tags",
       "separator": ","
     }
   },
   {
     "script": {
       "source": """
         if(ctx.containsKey("content")){
           ctx.content_length = ctx.content.length();
         }else{
           ctx.content_length = 0;
         }
       """
     }
   }
 ]
}

(2)新增文档

PUT /blogs/_doc/1?pipeline=my_pipeline_id
{
 "title": "Introducing big data......",
 "tags": "hadoop,elasticsearch,spark",
 "content": "You konw, for big data"
}

PUT /blogs/_doc/2?pipeline=my_pipeline_id
{
 "title":"Introducing cloud computering",
 "tags":"openstack,k8s",
 "content":"You konw, for cloud"
}

(3) 查看文档

GET /blogs/_search

(4)结果：

"hits" : [
  {
    "_index" : "blogs",
    "_type" : "_doc",
    "_id" : "1",
    "_score" : 1.0,
    "_source" : {
      "title" : "Introducing big data......",
      "content" : "You konw, for big data",
      "content_length" : 22,
      "tags" : [
        "hadoop",
        "elasticsearch",
        "spark"
      ]
    }
  },
  {
    "_index" : "blogs",
    "_type" : "_doc",
    "_id" : "2",
    "_score" : 1.0,
    "_source" : {
      "title" : "Introducing cloud computering",
      "content" : "You konw, for cloud",
      "content_length" : 19,
      "tags" : [
        "openstack",
        "k8s"
      ]
    }
  }
]

• Ingest Pipeline 和 Logstash 的对比
  

53、Video53:数据建模实例

• 数据建模概念
  - 数据建模：功能需求+性能需求
  - 如何对字段进行建模步骤：

1. 字段类型
2. 是否要搜索及分词
3. 是否要聚合及排序
4. 是否要额外的存储

• 选择字段类型
  
• 字段类型：结构化数据
  
• 检索的角度：
  
• 聚合及排序的角度
  
• 额外的存储角度
  
• 数据建模实例理解

1. 创建一个文档：关于图书的信息
   2. 优化字段设定：cover_url不会被检索
   3. 需求变更：增加字段处理办法
   
   - Mapping字段的设置
   

- 一些相关的API

54、Video54:数据建模

- 建模建议（1）：如何处理关联关系

注：Kibana目前不支持nested类型和parent/child类型，未来可能会支持。

- 建模建议（2）：避免过多字段
- 导致文档中有成百上千的字段原因：
Dynamic VS Strict

• 解决方案：Nested Object & Key Value
• 存在的不足：
• - 建模建议（3）：避免正则查询
  - 解决方案：将字符串转换为对象
  
  建模建议（4）：避免空值引起的聚合不准
  

建模建议（5）：为索引的Mapping加入Meta信息

55、Video55:Part2总结回顾

• 搜索与算分
  - 聚合/分页
  - ES分布式模型
  
• 数据建模及重要性
  

56、Video56:集群身份认证与用户鉴权

• 用户文档信息泄露原因：

• 1. ES在默认安装后，不提供任何形式的安全防护
• 2. 错误的配置信息导致公网可以访问集群：在elasticsearch.yml文件中，server.host被错误的配置为0.0.0.0

• 数据安全的基本需求
  

• 免费方案：
  - Authtication - 身份认证
  

• RBAC - 用户鉴权
  

• 使用Security API创建用户
  

• 开启并配置X-Pack的认证与鉴权
  

57、Video57:集群内部安全通信

• ES内部是通过9300端口进行数据传输
• 避免数据抓包，敏感信息泄露
• 避免Impostor Node

58、Video58:集群与外部间的安全通信

• 配置ES for HTTPS

59、Video59:常见的集群部署方式

• 节点参数配置
  
• 单一职责的节点
  
• 单一角色：职责分离的好处
  
  

60、Video60:Hot & Warm 与Shard

• Hot Nodes
  用于数据的写入，

  • Indexing对CPU和IO都有很高的要求，所以需要使用高配置的机器
  • 储存的性能要好，建议使用SSD

• Warm Nodes
  用于保存只读索引

  • 通常使用大容量的磁盘（通常是Spinning Disks）

• 配置Hot & Warm Architecture

  • 使用Shard Filtering 步骤分为以下几步

    • 标记节点
      

    • 配置索引到Hot Node
      

    • 配置索引到Warm Node

• Rack Awareness
  
• 标记Rack节点+配置集群
  
• Shard Filtering
• 

61、Video61:分片设计与管理

• ES7.0开始，新建一个索引时，默认创建一个分片

• 单分片：

  • 好处：查询算分，聚合不准问题都可以得到避免
  • 坏处：单索引单分片时，集群无法实现水平扩展

• 集群增加一个节点后，ES会自动进行分片的移动

• 如何设计分片？
  

• 案例：
  

• 分片过多的副作用
  

• ES官方确定主分片数
  

• ES官方确定副分片数
  

• 调整分片总数设定，避免分配不均衡

62、Video62:如何对集群进行容量规划

• 容量规划
  

• 评估业务的性能需求
  

• 常见用例
  

• 硬件配置
  

• 部署方式
  

• 容量规划案例

• 拆分索引
  
• 集群扩容
  

63、Video63:在私有云上管理ES集群

• 管理单个集群
  

• ECE:管理多个ES集群

• Kubernetes:
  

• 构建自己的管理系统
  

64、Video64:在公有云上管理ES集群

65、Video65:生产环境常用配置

• Development VS Production Mode
  

• Bootstrap Checks
  

• JVM设定
  

• 集群的API设定
  

• 系统设置
  参考官方手册

• 网络
  

• 内存设定计算实例
  

• 存储
  

• 服务器硬件
  

• Throttles限流
  

• 关闭Dynamic Indexes
  

• 集群安全设定
  

66、Video66:监控ES集群

• ES stas 相关的API
  

• ES Task 相关的API
  

• The index & Query Slow Log

  • 支持将分片上Search和Fetch阶段的慢查询写入文件
  • 支持为Query和Fetch分别定义阈值
  • 索引级的动态设置，可以按需设置，或者通过Index Template统一设定
  • Slog log 文件通过log4j2.properties配置

• 如何创建监控Dashboard
  

67、Video67:诊断集群的潜在问题

• 集群运维所面临的挑战
  

68、 Video68解决集群Yellow和Red问题

• 集群健康度
  -

• Health相关的API
  

• 案例分析
  集群变红：
  

集群变黄

• 分片没有被分配的一些原因
  

• 常见问题与解决方法
  

69、Video69：提升集群写性能

• 提升写性能的方法
  

• 服务器端优化写入性能的一些手段
  

• 关闭无关功能
  

• 针对性能的取舍
  

• 数据写入过程
  
  
  

• 分片的设定
  

• Bulk，线程池和队列大小
  

• 一个索引设定的例子
  

70、Video70：提升集群读性能

• 尽量Denormalize数据
  

• 数据建模
  

• 优化分片
  

71、Video71：集群压力测试

- 测试目标
- 测试脚本
- ES Rally

72、Video72:段合并的优化及相应的注意事项

• Merge优化
  

• Force Merge
  

73、Video73:缓存及使用Breaker限制

• Es的缓存
  
• Node Query Cache
  
• Shard Query Cache
  
• Fileddata Cache
  
• 缓存失效
  
• 管理内存的重要性

• 诊断内存情况
  

• 常见内存问题
  

• Circuit Breaker(断路器)
  

74、Video74：一些运维相关的建议

• 集群的生命周期管理
  
• 部署的建议
  
• 遵循的规范

• 数据备份
  
• 定期更新新版本
  
• ES的版本
  
• 升级方法
  
• Full Restart 步骤

• 移动分片
  
• 移除节点
  
• 控制Allocation和Recovery
  
• Synced Flush
  
• 清空节点上的缓存
  
• 控制搜索的队列

• 设置Circuitt Breaker

75、Video75:使用Shrink和Rollover API

• 索引管理API
  
• shrink API
  
• Rollover API
  

76、Video76:索引全生命周期管理

• 时间序列的索引
  
• 索引常见的生命阶段
  
• ES Curator
  
  

77、Video77:logstash入门及价格介绍

• Logstash concepts
  - logstash架构
  
• logstash配置文件结构
  
• Input Plugins
  
• Out plugins

• Codec Plugind
  

• Filter Plugins
  

• Queue
  -

• 多Pipeline实例
  

• logstash Queue
  

• Codec Plugin -single Line
  

• Codec Plugin -multiline
  

• Filter Plugin
  

78、Video78利用JDBC插件导入数据

79、Video79：Beats介绍

• Packbeat
  

80、Video80:使用Index Pattern 配置数据

---------------------------------------------------------------------

SpringBoot集成ElasticSearch

6.0以上版本的ElasticSearch直接导入依赖

		<dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearchartifactId>
        dependency>

6.0以下2版本的ElasticSearch依赖配置

		<dependency>
            <groupId>org.elasticsearch.clientgroupId>
            <artifactId>transportartifactId>
            <version>5.6.9version>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.apache.lucenegroupId>
            <artifactId>lucene-coreartifactId>
            <version>6.6.1version>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.apache.lucenegroupId>
            <artifactId>lucene-highlighterartifactId>
            <version>6.6.1version>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.apache.lucenegroupId>
            <artifactId>lucene-queriesartifactId>
            <version>6.6.1version>
        dependency>

注：版本号获取

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NuxCkTIB-1615873812156)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210312112549525.png)]