迷途的小西瓜

Elasticsearch入门

一、Elasticsearch是什么？

The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch，简称为ES， ES是一个**开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，**是整个Elastic Stack技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。

二、Elasticsearch核心概念

2.1 索引（index）

索引就相当于MySql里的数据库,一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合.反过来说不同特性的文档一般都放在不同的索引里。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母），并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。

在单个集群中，可以定义任意多个索引，索引的名称必须全部是小写；

能搜索的数据必须索引，这样的好处是可以提高查询速度，比如：新华字典前面的目录就是索引的意思，目录可以提高查询速度。

2.2 类型（type）

在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。

一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。不同的版本，类型发生了不同的变化。

版本	Type
5.x	支持多种type
6.x	只能有一种type
7.x	默认不再支持自定义索引类型（默认类型为：_doc）

2.3 文档（document）

Java是面向对象的，而Elasticsearch是面向文档的，也就是说文档是所有可搜索数据的最小单元。ES的文档就像MySql中的一条记录，只是ES的文档会被序列化成json格式，保存在Elasticsearch中；这个json对象是由字段组成，字段就相当于Mysql的列，每个字段都有自己的类型（字符串、数值、布尔、二进制、日期范围类型）。当我们创建文档时，如果不指定字段的类型，Elasticsearch会帮我们自动匹配类型；每个文档都有一个ID，类似MySql的主键，咱们可以自己指定，也可以让Elasticsearch自动生成；文档的json格式支持数组/嵌套，在一个索引（数据库）或类型（表）里面，你可以存储任意多的文档。

一个文档是一个可被索引的基础信息单元，也就是一条数据。比如：你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。

在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。

2.4 字段（Field）

相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识。

2.5 映射（Mapping）

mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如：某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等。这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理ES里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。

2.6 分片（Shards）

一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档数据的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都可能没有这样大的磁盘空间。或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，每一份就称之为分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。

分片很重要，主要有以下方面的原因：

1）允许水平分割 / 扩展内容容量。

2）允许在分片之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。

3）ES可以完全自动管理分片的分配和文档的聚合来完成搜索请求，并且对用户完全透明；

注意：主分片数在索引创建时指定，后续只能通过Reindex修改，但是较麻烦，一般不进行修改。

2.6.1 合理分配分片数

分片和副本的设计为 ES 提供了支持分布式和故障转移的特性，但并不意味着分片和副本是可以无限分配的。而且索引的分片完成分配后由于索引的路由机制，我们是不能重新修改分片数的。

在我们分配分片片数的时候，我们需要注意以下事项：

一个分片的底层即为一个 Lucene 索引，会消耗一定文件句柄、内存、以及 CPU 运转。
每一个搜索请求都需要命中索引中的每一个分片，如果每一个分片都处于不同的节点还好，但如果多个分片都需要在同一个节点上竞争使用相同的资源就有些糟糕了。
用于计算相关度的词项统计信息是基于分片的。如果有许多分片，每一个都只有很少的数据会导致很低的相关度。

分配分片片数的时候可参数以下原则：

控制每个分片占用的硬盘容量不超过ES的最大JVM的堆空间设置（一般设置不超过32G，参考下文的JVM设置原则），因此，如果索引的总容量在500G左右，那分片大小在16个左右即可；当然，最好同时考虑原则2。
考虑node数量，一般一个节点有时候就是一台物理机，如果分片数过多，大大超过了节点数，很可能会导致一个节点上存在多个分片，一旦该节点故障，即使保持了1个以上的副本，同样有可能会导致数据丢失，集群无法恢复。所以，一般都设置分片数不超过节点数的3倍。
主分片，副本和节点最大数之间数量，我们分配的时候可以参考以下关系：

节点数<=主分片数*（副本数+1）

2.6.1 推迟分片分配

对于节点瞬时中断的问题，默认情况，集群会等待一分钟来查看节点是否会重新加入，如果这个节点在此期间重新加入，重新加入的节点会保持其现有的分片数据，不会触发新的分片分配。这样就可以减少 ES 在自动再平衡可用分片时所带来的极大开销。

通过修改参数 delayed_timeout ，可以延长再均衡的时间，可以全局设置也可以在索引级别进行修改:

PUT /_all/_settings

{
  "settings": {
    "index.unassigned.node_left.delayed_timeout": "5m" 
  }
}

2.7 副本（Replicas）

在一个网络 / 云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片(副本)。

复制分片之所以重要，有两个主要原因：

在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。
扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行。

注意事项：

默认情况下，ES中的每个索引都分配5个主分片，并为每个主分片分配1个副本分片。主分片在创建索引时指定，不能修改（不建议修改），而副本分片可以修改。
副本与其分片不会存在于同一个节点上（故障转移）

2.8 Elasticsearch与mysql的概念对比

Elasticsearch	mysql
索引	数据库
类型（7.x开始慢慢弃用）	表
文档	一行数据
字段	列

三、Elasticsearch的Http操作

3.1 索引操作

3.1.1 创建索引

http地址：/索引名称如：/shopping

请求类型：PUT

在 Postman中，向ES服务器发PUT请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

请求后，服务器返回响应

{

    "acknowledged"【响应结果】: true, # true操作成功

    "shards_acknowledged"【分片结果】: true, # 分片操作成功

    "index"【索引名称】: "shopping"

}

# 注意：创建索引库的分片数默认1片，在7.0.0之前的Elasticsearch版本中，默认5片

如果重复添加索引，会返回错误信息

3.1.2 查询所有索引

http地址：/_cat/indices?v

请求类型：GET

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/_cat/indices?v

这里请求路径中的_cat表示查看的意思，indices表示索引，所以整体含义就是查看当前ES服务器中的所有索引，就好像MySQL中的show tables的感觉，服务器响应结果如下

表头	含义
health	当前服务器健康状态：green(集群完整) yellow(单点正常、集群不完整) red(单点不正常)
status	索引打开、关闭状态
index	索引名
uuid	索引统一编号
pri	主分片数量
rep	副本数量
docs.count	可用文档数量
docs.deleted	文档删除状态（逻辑删除）
store.size	主分片和副分片整体占空间大小
pri.store.size	主分片占空间大小

3.1.3 查询单个索引

http地址：/索引名称如：/shopping

请求类型：GET

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

查看索引向ES服务器发送的请求路径和创建索引是一致的。但是HTTP方法不一致。这里可以体会一下RESTful的意义，

请求后，服务器响应结果如下：

{
    "shopping"【索引名】: {        
        "aliases"【别名】: {},
        "mappings"【映射】: {},
        "settings"【设置】: {
            "index"【设置 - 索引】: {
                "creation_date"【设置 - 索引 - 创建时间】: "1614265373911",
                "number_of_shards"【设置 - 索引 - 主分片数量】: "1",
                "number_of_replicas"【设置 - 索引 - 副分片数量】: "1",
                "uuid"【设置 - 索引 - 唯一标识】: "eI5wemRERTumxGCc1bAk2A",
                "version"【设置 - 索引 - 版本】: {
                    "created": "7080099"
                },
                "provided_name"【设置 - 索引 - 名称】: "shopping"
            }
        }
    }
}

3.1.4 删除索引

http地址：/索引名称如：/shopping

请求类型：DELETE

在 Postman中，向ES服务器发DELETE请求：http://127.0.0.1:9200/shopping

重新访问索引时，服务器返回响应：索引不存在

3.2 文档操作

3.2.1 创建文档

http地址：/索引名称/_doc 如：/shopping/_doc

请求类型：POST

在 Postman中，向ES服务器发POST请求：http://127.0.0.1:9200/shopping**/_doc**

请求体内容为：

{

    "title":"小米手机",

    "category":"小米",

    "images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",

    "price":3999.00

}

此处发送请求的方式必须为POST，不能是PUT，否则会发生错误

服务器响应结果如下：

{
    "_index"【索引】: "shopping",
    "_type"【类型-文档】: "_doc",
    "_id"【唯一标识】: "Xhsa2ncBlvF_7lxyCE9G", #可以类比为MySQL中的主键，随机生成
    "_version"【版本】: 1,
    "result"【结果】: "created", #这里的create表示创建成功
    "_shards"【分片】: {
        "total"【分片 - 总数】: 2,
        "successful"【分片 - 成功】: 1,
        "failed"【分片 - 失败】: 0
    },
    "_seq_no": 0,
    "_primary_term": 1
}

上面的数据创建后，由于没有指定数据唯一性标识（ID），默认情况下，ES服务器会随机生成一个。

如果想要自定义唯一性标识，需要在创建时指定：http://127.0.0.1:9200/shopping/_doc/1

此处需要注意：如果增加数据时明确数据主键，那么请求方式也可以为PUT

3.2.2 查看文档

http地址：/索引名称/_doc/id 如：/shopping/_doc 1

请求类型：GET

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/shopping**/_doc/1**

查询成功后，服务器响应结果：

{
    "_index"【索引】: "shopping",
    "_type"【文档类型】: "_doc",
    "_id": "1",
    "_version": 2,
    "_seq_no": 2,
    "_primary_term": 2,
    "found"【查询结果】: true, # true表示查找到，false表示未查找到
    "_source"【文档源信息】: {
        "title": "华为手机",
        "category": "华为",
        "images": "http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
        "price": 4999.00
    }
}

3.2.3 修改文档

http地址：/索引名称/_doc/id 如：/shopping/_doc 1

请求类型：POST

和新增文档一样，输入相同的URL地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖

在 Postman中，向ES服务器发POST请求：http://127.0.0.1:9200/shopping**/_doc/1**

请求体内容为:

{
    "title":"华为手机",
    "category":"华为",
    "images":"http://www.gulixueyuan.com/hw.jpg",
    "price":4999.00
}

修改成功后，服务器响应结果：

{
    "_index": "shopping",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1",
    "_version"【版本】: 2,
    "result"【结果】: "updated", # updated表示数据被更新
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 2,
    "_primary_term": 2
}

3.2.4 修改字段

http地址：/索引名称/_update/id 如：/shopping/_update/1

请求类型：POST

修改数据时，也可以只修改某一给条数据的局部信息

在 Postman中，向ES服务器发POST请求：http://127.0.0.1:9200/shopping/_update/1

请求体内容为：

{ 
  "doc": {
    "price":3000.00
  } 
}

修改成功后，服务器响应结果：

根据唯一性标识，查询文档数据，文档数据已经更新

3.2.5 删除文档

http地址：/索引名称/_doc/id 如：/shopping/_doc/1

请求类型：DELETE

删除一个文档不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除（逻辑删除）。

在 Postman中，向ES服务器发DELETE请求：http://127.0.0.1:9200/shopping**/_doc/1**

删除成功，服务器响应结果：

{
    "_index": "shopping",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1",
    "_version"【版本】: 4, #对数据的操作，都会更新版本
    "result"【结果】: "deleted", # deleted表示数据被标记为删除
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 4,
    "_primary_term": 2
}

删除后再查询当前文档信息

如果删除一个并不存在的文档

{
    "_index": "shopping",
    "_type": "_doc",
    "_id": "1",
    "_version": 1,
    "result"【结果】: "not_found", # not_found表示未查找到
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 5,
    "_primary_term": 2
}

3.2.6 条件删除文档

http地址：/索引名称/__delete_by_query 如：/shopping/__delete_by_query

请求类型：POST

一般删除数据都是根据文档的唯一性标识进行删除，实际操作时，也可以根据条件对多条数据进行删除

向ES服务器发POST请求：http://127.0.0.1:9200/shopping**/_delete_by_query**

请求体内容为：

{
  "query":{
    "match":{
      "price":4000.00
    }
  }
}

删除成功后，服务器响应结果：

{
    "took"【耗时】: 175,
    "timed_out"【是否超时】: false,
    "total"【总数】: 2,
    "deleted"【删除数量】: 2,
    "batches": 1,
    "version_conflicts": 0,
    "noops": 0,
    "retries": {
        "bulk": 0,
        "search": 0
    },
    "throttled_millis": 0,
    "requests_per_second": -1.0,
    "throttled_until_millis": 0,
    "failures": []
}

3.3 映射操作

有了索引库，等于有了数据库中的database。

接下来就需要建索引库(index)中的映射了，类似于数据库(database)中的表结构(table)。创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。

3.3.1 创建映射

http地址：/索引名称/_mapping 如：/student/_mapping

请求类型：PUT

在 Postman中，向ES服务器发PUT请求：http://127.0.0.1:9200/student**/_mapping**

请求体内容为：

{
  "properties": {
    "name":{
      "type": "text",
      "index": true
    },
    "sex":{
      "type": "text",
      "index": false
    },
    "age":{
      "type": "long",
      "index": false
    }
  }
}

服务器响应结果如下：

映射数据说明：

字段名：任意填写，下面指定许多属性，例如：title、subtitle、images、price
type：类型，Elasticsearch中支持的数据类型非常丰富，说几个关键的：
	String类型，又分两种：
	text：可分词
	keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配
	Numerical：数值类型，分两类
		基本数据类型：long、integer、short、byte、double、float、half_float
		浮点数的高精度类型：scaled_float
	Date：日期类型
	Array：数组类型
	Object：对象
index：是否索引，默认为true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。
	true：字段会被索引，则可以用来进行搜索
	false：字段不会被索引，不能用来搜索
store：是否将数据进行独立存储，默认为false
	原始的文本会存储在_source里面，默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储的，是从_source里面提取出来	 的。当然你也可以独立的存储某个字段，只要设置"store": true即可，获取独立存储的字段要比从_source中解	析快得多，但是也会占用更多的空间，所以要根据实际业务需求来设置。
analyzer：分词器，这里的ik_max_word即使用ik分词器

3.3.2 查看映射

http地址：/索引名称/_mapping 如：/surdent/_mapping

请求类型：GET

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student**/_mapping**

服务器响应结果如下：

3.3.3 索引映射关联

http地址：/索引名称如：/surdent

请求类型：PUT

在 Postman中，向ES服务器发PUT请求：http://127.0.0.1:9200/student1

{
  "settings": {},
  "mappings": {
	  "properties": {
		"name":{
		  "type": "text",
		  "index": true
		},
		"sex":{
		  "type": "text",
		  "index": false
		},
		"age":{
		  "type": "long",
		  "index": false
		}
	  }
  }
}

服务器响应结果如下：

3.4 高级查询

Elasticsearch提供了基于JSON提供完整的查询DSL来定义查询

定义数据 :

POST /student/_doc/1001

{
    "name":"zhangsan",
    "nickname":"zhangsan",
    "sex":"男",
    "age":30
}

POST /student/_doc/1002

{
    "name":"lisi",
    "nickname":"lisi",
    "sex":"男",
    "age":20
}

POST /student/_doc/1003

{
    "name":"wangwu",
    "nickname":"wangwu",
    "sex":"女",
    "age":40
}

POST /student/_doc/1004

{
    "name":"zhangsan1",
    "nickname":"zhangsan1",
    "sex":"女",
    "age":50
}

POST /student/_doc/1005

{
    "name":"zhangsan2",
    "nickname":"zhangsan2",
    "sex":"女",
    "age":30
}

3.4.1 查询所有文档

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

# “query”：这里的query代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性

# “match_all”：查询类型，例如：match_all(代表查询所有)， match，term ， range 等等

# {查询条件}：查询条件会根据类型的不同，写法也有差异

服务器响应结果如下：

{
  "took【查询花费时间，单位毫秒】" : 1116,
  "timed_out【是否超时】" : false,
  "_shards【分片信息】" : {
    "total【总数】" : 1,
    "successful【成功】" : 1,
    "skipped【忽略】" : 0,
    "failed【失败】" : 0
  },
  "hits【搜索命中结果】" : {
     "total"【搜索条件匹配的文档总数】: {
         "value"【总命中计数的值】: 3,
         "relation"【计数规则】: "eq" # eq 表示计数准确， gte表示计数不准确
     },
    "max_score【匹配度分值】" : 1.0,
    "hits【命中结果集合】" : [
       。。。
      }
    ]
  }
}

3.4.2 匹配查询

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

match匹配类型查询，会把查询条件进行分词，然后进行查询，多个词条之间是or的关系

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "match": {
        "name":"zhangsan"
    }
  }
}

服务器响应结果为：

3.4.3 字段匹配查询

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

multi_match与match类似，不同的是它可以在多个字段中查询。

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "multi_match": {
        "query": "zhangsan",
        "fields": ["name","nickname"]
    }
  }
}

服务器响应结果：

3.4.4 关键字精确查询

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

term查询，精确的关键词匹配查询，不对查询条件进行分词。

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "term": {
      "name": {
        "value": "zhangsan"
      }
    }
  }
}

服务器响应结果：

3.4.5 多关键字精确查询

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。

如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件，类似于mysql的in

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "terms": {
      "name": ["zhangsan","lisi"]
    }
  }
}

服务器响应结果：

3.4.6 指定查询字段

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

默认情况下，Elasticsearch在搜索的结果中，会把文档中保存在_source的所有字段都返回。

如果我们只想获取其中的部分字段，我们可以添加_source的过滤

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "_source": ["name","nickname"],  
  "query": {
    "terms": {
      "nickname": ["zhangsan"]
    }
  }
}

服务器响应结果：

3.4.7 过滤字段

我们也可以通过：

Ø includes：来指定想要显示的字段

Ø excludes：来指定不想要显示的字段

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "_source": {
    "includes": ["name","nickname"]
  },  
  "query": {
    "terms": {
      "nickname": ["zhangsan"]
    }
  }
}

服务器响应结果：

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "_source": {
    "excludes": ["name","nickname"]
  },  
  "query": {
    "terms": {
      "nickname": ["zhangsan"]
    }
  }
}

服务器响应结果：

3.4.8 组合查看

bool把各种其它查询通过must（必须）、must_not（必须不）、should（应该）的方式进行组合

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "name": "zhangsan"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "match": {
            "age": "40"
          }
        }
      ],
      "should": [
        {
          "match": {
            "sex": "男"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

服务器响应结果：

3.4.9 范围查询

range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间。range查询允许以下字符

操作符	说明
gt	大于>
gte	大于等于>=
lt	小于<
lte	小于等于<=

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "range": {
      "age": {
        "gte": 30,
        "lte": 35
      }
    }
  }
}

服务器响应结果：

3.4.10 模糊查询

返回包含与搜索字词相似的字词的文档。

编辑距离是将一个术语转换为另一个术语所需的一个字符更改的次数。这些更改可以包括：

l 更改字符（box → fox）

l 删除字符（black → lack）

l 插入字符（sic → sick）

l 转置两个相邻字符（act → cat）

为了找到相似的术语，fuzzy查询会在指定的编辑距离内创建一组搜索词的所有可能的变体或扩展。然后查询返回每个扩展的完全匹配。

通过fuzziness修改编辑距离。一般使用默认值AUTO，根据术语的长度生成编辑距离。

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": {
        "value": "zhangsan"
      }
    }
  }
}

服务器响应结果：

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": {
        "value": "zhangsan",
		"fuzziness": 2
      }
    }
  }
}

服务器响应结果：

3.4.11 单字段排序

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

sort 可以让我们按照不同的字段进行排序，并且通过order指定排序的方式。desc降序，asc升序。

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "match": {
        "name":"zhangsan"
    }
  },
  "sort": [{
    "age": {
        "order":"desc"
    }
  }]
}

服务器响应结果：

3.4.12 多字段排序

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

假定我们想要结合使用 age和 _score进行查询，并且匹配的结果首先按照年龄排序，然后按照相关性得分排序

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
    },
    {
      "_score":{
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

服务器响应结果：

3.4.13 高亮查询

在进行关键字搜索时，搜索出的内容中的关键字会显示不同的颜色，称之为高亮。

Ø 在百度搜索"京东"

Elasticsearch可以对查询内容中的关键字部分，进行标签和样式(高亮)的设置。

在使用match查询的同时，加上一个highlight属性：

pre_tags：前置标签

post_tags：后置标签

fields：需要高亮的字段

title：这里声明title字段需要高亮，后面可以为这个字段设置特有配置，也可以空

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "match": {
      "name": "zhangsan"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": "",
    "post_tags": "",
    "fields": {
     "name": {}

    }
  }
}

服务器响应结果：

3.4.14 分页查询

from：当前页的起始索引，默认从0开始。 from = (pageNum - 1) * size

size：每页显示多少条

http地址：/索引名称/search 如：/surdent/search

请求类型：GET

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    {
      "age": {
        "order": "desc"
      }
   }
  ],
  "from": 0,
  "size": 2
}

服务器响应结果：

3.4.15 聚合查询

聚合允许使用者对es文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的group by，当然还有很多其他的聚合，例如取最大值、平均值等等。

对某个字段取最大值max

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs":{
      "max_age":{
        "max":{"field":"age"}
      }
    },
    "size":0
}

服务器响应结果：

对某个字段取最小值min

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs":{
      "min_age":{
        "min":{"field":"age"}
      }
    },
    "size":0
}

服务器响应结果：

对某个字段求和sum

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs":{
      "sum_age":{
        "sum":{"field":"age"}
      }
    },
    "size":0
}

服务器响应结果：

对某个字段取平均值avg

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs":{
      "avg_age":{
        "avg":{"field":"age"}
      }
    },
    "size":0
}

服务器响应结果：

对某个字段的值进行去重之后再取总数

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs":{
      "distinct_age":{
        "cardinality":{"field":"age"}
      }
    },
    "size":0
}

服务器响应结果：

State聚合

stats聚合，对某个字段一次性返回count，max，min，avg和sum五个指标

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs":{
      "stats_age":{
        "stats":{"field":"age"}
      }
    },
    "size":0
}

服务器响应结果：

3.4.16 桶聚合查询

桶聚和相当于sql中的group by语句

terms聚合，分组统计

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs":{
      "age_groupby":{
        "terms":{"field":"age"}
      }
    },
    "size":0
}

服务器响应结果：

Ø 在terms分组下再进行聚合

在 Postman中，向ES服务器发GET请求：http://127.0.0.1:9200/student/_search

{
    "aggs":{
      "age_groupby":{
        "terms":{"field":"age"}
      }
    },
    "size":0
}

服务器响应结果：

四、Kibana可视化工具

4.1 简介

Kibana是一个开源的分析和可视化平台。旨在与elasticsearch合作。kibana提供搜索、查看和与存储在elasticsearch索引中的数据进行交互的功能。

4.2 安装 (linux)

4.2.1 下载Kibana

可在官网https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana 自行下载对应版本的Kibana

4.2.2 解压Kibana

tar -zxvf kibana-7.15.2-linux-x86_64.tar.gz

4.2.3 配置

修改config/kibana.yml文件

#kibana服务主机
server.host: "192.168.56.101"
# 默认端口
server.port: 5601
# ES服务器的地址
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
# 索引名
kibana.index: ".kibana"
# 支持中文
i18n.locale: "zh-CN"

4.2.4 启动

进入bin目录

显示启动：

./kibana

提示: 启动kibana跟启动elasticsearch一样，不能用root用户来启动。这部分可参考elasticsearch启动。

访问：http://192.168.56.101:5601/

效果：

五. Elasticsearch-head

5.1 简介

elasticsearch-head是一个用于浏览ElasticSearch集群并与其进行交互的Web项目

GitHub托管地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

5.2 安装

浏览器插件（Chrome扩展程序)安装：

https://chrome.google.com/webstore/detail/elasticsearch-head/ffmkiejjmecolpfloofpjologoblkegm/

通过以上网址即可在谷歌浏览器中安装插件。

页面效果：

六、集群的相关概念

6.1 集群 cluster

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由
一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集
群的名字，来加入这个集群

6.2 节点 node

一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。
一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。
在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何Elasticsearch节点，这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。

6.3 分片和复制 shard&replicas

一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。分片很重要，主要有两方面的原因：1）允许你水平分割/扩展你的内容容量。2）允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。
至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。复制之所以重要，有两个主要原因：在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行。总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。
默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。

6.4 单节点集群

单节点集群，见名起义，即单个节点作为集群。Elasticsearch会自行根据节点的情况进行分片的分配。

我们以建立一个索引并分别三个主分片和一个副本分片为例子：

{
   "settings" : {
      "number_of_shards" : 3,
      "number_of_replicas" : 1
   }
}

执行以上，我们的集群现在是拥有一个索引的单节点集群。所有3个主分片都被分配在 node-1 。

通过elasticsearch-head插件查看集群情况

集群健康值:yellow( 3 of 6 ) : 表示当前集群的全部主分片都正常运行，但是副本分片没有全部处在正常状态

3个主分片正常。

3个副本分片都是 Unassigned —— 它们都没有被分配到任何节点。在同一个节点上既保存原始数据又保存副本是没有意义的，因为一旦失去了那个节点，我们也将丢失该节点上的所有副本数据。

当前我们的集群是正常运行的，但是在硬件故障时有丢失数据的风险。

提示：Elasticsearch集群不同颜色代表什么？

绿色——最健康的状态，代表所有的主分片和副本分片都可用；
黄色——所有的主分片可用，但是部分副本分片不可用（在硬件故障时有丢失数据的风险）；
红色——部分主分片不可用。（此时执行查询部分数据仍然可以查到，遇到这种情况，还是赶快解决比较好。

6.5 故障转移

当集群中只有一个节点在运行时，意味着会有一个单点故障问题——没有冗余。幸运的是，我们只需再启动一个节点即可防止数据丢失。当你在同一台机器上启动了第二个节点时，只要它和第一个节点有同样的 cluster.name 配置，它就会自动发现集群并加入到其中。但是在不同机器上启动节点的时候，为了加入到同一集群，你需要配置一个可连接到的单播主机列表。之所以配置为使用单播发现，以防止节点无意中加入集群。只有在同一台机器上运行的节点才会自动组成集群。

以6.4的单节点集群例子中增加一个节点：

通过elasticsearch-head插件查看集群情况

集群健康值:green( 6 of 6 ) : 表示所有6个分片（包括3个主分片和3个副本分片）都在正常运行。

3个主分片正常

当第二个节点加入到集群后，3个副本分片将会分配到这个节点上——每个主分片对应一个副本分片。这意味着当集群内任何一个节点出现问题时，我们的数据都完好无损。所有新近被索引的文档都将会保存在主分片上，然后被并行的复制到对应的副本分片上。这就保证了我们既可以从主分片又可以从副本分片上获得文档。

6.6 水平扩容

问题：怎样为我们的正在增长中的应用程序按需扩容呢？

假设原本服务已经启动了两个elasticsearch节点，当启动了第三个节点，我们的集群将会拥有三个节点的集群 : 为了分散负载而对分片进行重新分配。

通过elasticsearch-head插件查看集群情况：

集群健康值:green( 6 of 6 ) : 表示所有6个分片（包括3个主分片和3个副本分片）都在正常运行。

Node 1 和 Node 2 上各有一个分片被迁移到了新的 Node 3 节点，现在每个节点上都拥有2个分片，而不是之前的3个。这表示每个节点的硬件资源（CPU, RAM, I/O）将被更少的分片所共享，每个分片的性能将会得到提升。

分片是一个功能完整的搜索引擎，它拥有使用一个节点上的所有资源的能力。我们这个拥有6个分片（3个主分片和3个副本分片）的索引可以最大扩容到6个节点，每个节点上存在一个分片，并且每个分片拥有所在节点的全部资源。

6.7 路由计算

当索引一个文档的时候，文档会被存储到一个主分片中。 Elasticsearch 如何知道一个文档应该存放到哪个分片中呢？当我们创建文档时，它如何决定这个文档应当被存储在分片 1 还是分片 2 中呢？首先这肯定不会是随机的，否则将来要获取文档的时候我们就不知道从何处寻找了。实际上，这个过程是根据下面这个公式决定的：

shard = hash (routing) % number_of_primary_shards

routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以设置成一个自定义的值。 routing 通过 hash 函数生成一个数字，然后这个数字再除以 number_of_primary_shards （主分片的数量）后得到余数。这个分布在 0 到 number_of_primary_shards-1 之间的余数，就是我们所寻求的文档所在分片的位置。

这就解释了为什么我们要在创建索引的时候就确定好主分片的数量并且永远不会改变这个数量：因为如果数量变化了，那么所有之前路由的值都会无效，文档也再也找不到了。

所有的文档 API（ get 、 index 、 delete 、 bulk 、 update 以及 mget ）都接受一个叫做 routing 的路由参数，通过这个参数我们可以自定义文档到分片的映射。一个自定义的路由参数可以用来确保所有相关的文档——例如所有属于同一个用户的文档——都被存储到同一个分片中。

七、进阶概念

7.1 分片控制

7.1.1 写流程

新建、索引和删除请求都是写操作，必须在主分片上面完成之后才能被复制到相关的副本分片。

新建，索引和删除文档所需要的步骤顺序：

客户端向 Node 1 发送新建、索引或者删除请求。
节点使用文档的 _id 确定文档属于分片 0 。请求会被转发到 Node 3，因为分片 0 的主分片目前被分配在 Node 3 上。
Node 3 在主分片上面执行请求。如果成功了，它将请求并行转发到 Node 1 和 Node 2 的副本分片上。一旦所有的副本分片都报告成功, Node 3 将向协调节点报告成功，协调节点向客户端报告成功。

提示：当前的协调节点为NODE1；协调节点作为es节点中的一个节点，默认情况下es集群中所有的节点都能当协调节点，主要作用于请求转发，请求响应处理等轻量级操作

在客户端收到成功响应时，文档变更已经在主分片和所有副本分片执行完成，变更是安全的。有一些可选的请求参数允许您影响这个过程，可能以数据安全为代价提升性能。这些选项很少使用，因为Elasticsearch已经很快，但是为了完整起见，请参考下面参数：

1、 consistency

consistency，即一致性。在默认设置下，即使仅仅是在试图执行一个_写_操作之前，主分片都会要求必须要有规定数量(quorum)（即必须要有大多数）的分片副本处于活跃可用状态，才会去执行_写_操作(其中分片副本可以是主分片或者副本分片)。这是为了避免在发生网络分区故障（network partition）的时候进行_写_操作，进而导致数据不一致。_规定数量_即：

int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1

consistency 参数的值可以设为

one: 只要主分片状态 ok 就允许执行_写_操作
all: 必须要主分片和所有副本分片的状态没问题才允许执行_写_操作
quorum : 默认值为 quorum , 即大多数的分片副本状态没问题就允许执行_写_操作。

注意，规定数量的计算公式中 number_of_replicas 指的是在索引设置中的设定副本分片数，而不是指当前处理活动状态的副本分片数。如果你的索引设置中指定了当前索引拥有三个副本分片，那规定数量的计算结果即：int( (primary + 3 replicas) / 2 ) + 1 = 3如果此时你只启动两个节点，那么处于活跃状态的分片副本数量就达不到规定数量，也因此您将无法索引和删除任何文档。

提示：新索引默认有 1 个副本分片，这意味着为满足规定数量应该需要两个活动的分片副本。但是，这些默认的设置会阻止我们在单一节点上做任何事情。为了避免这个问题，要求只有当 number_of_replicas 大于1的时候，规定数量才会执行。

2、timeout

如果没有足够的副本分片会发生什么？ Elasticsearch会等待，希望更多的分片出现。默认情况下，它最多等待1分钟。如果你需要，你可以使用 timeout 参数使它更早终止。

7.1.2 读流程

从主分片或者从其它任意副本分片检索文档

从主分片或者副本分片检索文档的步骤顺序：

客户端向 Node 1 发送获取请求。
节点使用文档的 _id 来确定文档属于分片 0 。分片 0 的副本分片存在于所有的三个节点上。在这种情况下，它将请求转发到 Node 2 。
Node 2 将文档返回给 Node 1 ，然后将文档返回给客户端。

在处理读取请求时，协调结点在每次请求的时候都会通过轮询所有的副本分片来达到负载均衡。在文档被检索时，已经被索引的文档可能已经存在于主分片上但是还没有复制到副本分片。在这种情况下，副本分片可能会报告文档不存在，但是主分片可能成功返回文档。一旦索引请求成功返回给用户，文档在主分片和副本分片都是可用的。

7.1.3 更新流程

部分更新一个文档结合了先前说明的读取和写入流程：

部分更新一个文档的步骤：

客户端向 Node 1 发送更新请求。
它将请求转发到主分片所在的 Node 3 。
Node 3 从主分片检索文档，修改 _source 字段中的 JSON ，并且尝试重新索引主分片的文档。如果文档已经被另一个进程修改，它会重试步骤 3 ，超过 retry_on_conflict 次后放弃。
如果 Node 3 成功地更新文档，它将新版本的文档并行转发到 Node 1 和 Node 2 上的副本分片，重新建立索引。一旦所有副本分片都返回成功， Node 3 向协调节点也返回成功，协调节点向客户端返回成功。

注意：当主分片把更改转发到副本分片时，它不会转发更新请求。相反，它转发完整文档的新版本。请记住，这些更改将会异步转发到副本分片，并且不能保证它们以发送它们相同的顺序到达。如果Elasticsearch仅转发更改请求，则可能以错误的顺序应用更改，导致得到损坏的文档。

7.1.4 多文档操作流程

mget 和 bulk API 的模式类似于单文档模式。区别在于协调节点知道每个文档存在于哪个分片中。它将整个多文档请求分解成每个分片的多文档请求，并且将这些请求并行转发到每个参与节点。

协调节点一旦收到来自每个节点的应答，就将每个节点的响应收集整理成单个响应，返回给客户端。

以下是使用单个 mget 请求取回多个文档所需的步骤顺序：

客户端向 Node 1 发送 mget 请求。
Node 1 为每个分片构建多文档获取请求，然后并行转发这些请求到托管在每个所需的主分片或者副本分片的节点上。一旦收到所有答复， Node 1 构建响应并将其返回给客户端。

可以对 docs 数组中每个文档设置 routing 参数。

bulk API，允许在单个批量请求中执行多个创建、索引、删除和更新请求。

bulk API 按如下步骤顺序执行：

客户端向 Node 1 发送 bulk 请求。
Node 1 为每个节点创建一个批量请求，并将这些请求并行转发到每个包含主分片的节点主机。
主分片一个接一个按顺序执行每个操作。当每个操作成功时，主分片并行转发新文档（或删除）到副本分片，然后执行下一个操作。一旦所有的副本分片报告所有操作成功，该节点将向协调节点报告成功，协调节点将这些响应收集整理并返回给客户端。

7.2 分片原理

7.2.1 倒排索引

Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的结构，它适用于快速的全文搜索。见其名，知其意，有倒排索引，肯定会对应有正向索引。

所谓的正向索引，就是搜索引擎会将待搜索的文件都对应一个文件ID，搜索时将这个ID和搜索关键字进行对应，形成K-V对，然后对关键字进行统计计数

但是互联网上收录在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字，这样的索引结构根本无法满足实时返回排名结果的要求。所以，搜索引擎会将正向索引重新构建为倒排索引，即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现这个关键词。

一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。

7.2.2 文档搜索

早期的全文检索会为整个文档集合建立一个很大的倒排索引并将其写入到磁盘。一旦新的索引就绪，旧的就会被其替换，这样最近的变化便可以被检索到。

倒排索引被写入磁盘后是不可改变的:它永远不会修改。不变性有重要的价值：

不需要锁。如果你从来不更新索引，你就不需要担心多进程同时修改数据的问题。
一旦索引被读入内核的文件系统缓存，便会留在哪里，由于其不变性。只要文件系统缓存中还有足够的空间，那么大部分读请求会直接请求内存，而不会命中磁盘。这提供了很大的性能提升。
其它缓存(像filter缓存)，在索引的生命周期内始终有效。它们不需要在每次数据改变时被重建，因为数据不会变化。
写入单个大的倒排索引允许数据被压缩，减少磁盘 I/O 和需要被缓存到内存的索引的使用量。

当然，一个不变的索引也有不好的地方。主要事实是它是不可变的! 你不能修改它。如果你需要让一个新的文档可被搜索，你需要重建整个索引。这要么对一个索引所能包含的数据量造成了很大的限制，要么对索引可被更新的频率造成了很大的限制。

7.2.3 动态更新索引

如何在保留不变性的前提下实现倒排索引的更新？

用更多的索引。通过增加新的补充索引来反映新近的修改，而不是直接重写整个倒排索引。每一个倒排索引都会被轮流查询到，从最早的开始查询完后再对结果进行合并。

Elasticsearch 基于 Lucene, 这个java库引入了按段搜索的概念。每一段本身都是一个倒排索引，但索引在 Lucene 中除表示所有段的集合外，还增加了提交点的概念 — 一个列出了所有已知段的文件

按段搜索会以如下流程执行：

新文档被收集到内存索引缓存
不时地, 缓存被交
1. 一个新的段—一个追加的倒排索引—被写入磁盘。
2. 一个新的包含新段名字的提交点被写入磁盘
3. 磁盘进行同步 — 所有在文件系统缓存中等待的写入都刷新到磁盘，以确保它们被写入物理文件
新的段被开启，让它包含的文档可见以被搜索
内存缓存被清空，等待接收新的文档

当一个查询被触发，所有已知的段按顺序被查询。词项统计会对所有段的结果进行聚合，以保证每个词和每个文档的关联都被准确计算。这种方式可以用相对较低的成本将新文档添加到索引。

段是不可改变的，所以既不能从把文档从旧的段中移除，也不能修改旧的段来进行反映文档的更新。取而代之的是，每个提交点会包含一个 .del 文件，文件中会列出这些被删除文档的段信息。

当一个文档被 “删除” 时，它实际上只是在 .del 文件中被标记删除。一个被标记删除的文档仍然可以被查询匹配到，但它会在最终结果被返回前从结果集中移除。

文档更新也是类似的操作方式：当一个文档被更新时，旧版本文档被标记删除，文档的新版本被索引到一个新的段中。可能两个版本的文档都会被一个查询匹配到，但被删除的那个旧版本文档在结果集返回前就已经被移除。

7.2.4 近实时搜索

随着按段（per-segment）搜索的发展，一个新的文档从索引到可被搜索的延迟显著降低了。新文档在几分钟之内即可被检索，但这样还是不够快。磁盘在这里成为了瓶颈。提交（Commiting）一个新的段到磁盘需要一个 fsync 来确保段被物理性地写入磁盘，这样在断电的时候就不会丢失数据。但是 fsync 操作代价很大; 如果每次索引一个文档都去执行一次的话会造成很大的性能问题。

我们需要的是一个更轻量的方式来使一个文档可被搜索，这意味着 fsync 要从整个过程中被移除。在Elasticsearch和磁盘之间是文件系统缓存。像之前描述的一样，在内存索引缓冲区中的文档会被写入到一个新的段中。但是这里新段会被先写入到文件系统缓存—这一步代价会比较低，稍后再被刷新到磁盘—这一步代价比较高。不过只要文件已经在缓存中，就可以像其它文件一样被打开和读取了。

Lucene 允许新段被写入和打开—使其包含的文档在未进行一次完整提交时便对搜索可见。这种方式比进行一次提交代价要小得多，并且在不影响性能的前提下可以被频繁地执行。

在 Elasticsearch 中，写入和打开一个新段的轻量的过程叫做 refresh 。默认情况下每个分片会每秒自动刷新一次。这就是为什么我们说 Elasticsearch 是近实时搜索: 文档的变化并不是立即对搜索可见，但会在一秒之内变为可见。

这些行为可能会对新用户造成困惑: 他们索引了一个文档然后尝试搜索它，但却没有搜到。这个问题的解决办法是用 refresh API 执行一次手动刷新: /users/_refresh

尽管刷新是比提交轻量很多的操作，它还是会有性能开销。当写测试的时候，手动刷新很有用，但是不要在生产环境下每次索引一个文档都去手动刷新。相反，你的应用需要意识到 Elasticsearch 的近实时的性质，并接受它的不足。

并不是所有的情况都需要每秒刷新。可能你正在使用 Elasticsearch 索引大量的日志文件，你可能想优化索引速度而不是近实时搜索，可以通过设置 refresh_interval ，降低每个索引的刷新频率

{

  "settings": {

    "refresh_interval": "30s" 

  }

}

refresh_interval 可以在既存索引上进行动态更新。在生产环境中，当你正在建立一个大的新索引时，可以先关闭自动刷新，待开始使用该索引时，再把它们调回来

# 关闭自动刷新

PUT /users/_settings

{ "refresh_interval": -1 }

# 每一秒刷新

PUT /users/_settings

{ "refresh_interval": "1s" }

7.2.5 持久化变更

如果没有用 fsync 把数据从文件系统缓存刷（flush）到硬盘，我们不能保证数据在断电甚至是程序正常退出之后依然存在。为了保证 Elasticsearch 的可靠性，需要确保数据变化被持久化到磁盘。在动态更新索引，我们说一次完整的提交会将段刷到磁盘，并写入一个包含所有段列表的提交点。Elasticsearch 在启动或重新打开一个索引的过程中使用这个提交点来判断哪些段隶属于当前分片。

即使通过每秒刷新（refresh）实现了近实时搜索，我们仍然需要经常进行完整提交来确保能从失败中恢复。但在两次提交之间发生变化的文档怎么办？我们也不希望丢失掉这些数据。Elasticsearch 增加了一个 translog ，或者叫事务日志，在每一次对 Elasticsearch 进行操作时均进行了日志记录

整个流程如下：

一个文档被索引之后，就会被添加到内存缓冲区，并且追加到了 translog

刷新（refresh）使分片每秒被刷新（refresh）一次：

这些在内存缓冲区的文档被写入到一个新的段中，且没有进行 fsync 操作。
这个段被打开，使其可被搜索
内存缓冲区被清空

这个进程继续工作，更多的文档被添加到内存缓冲区和追加到事务日志

每隔一段时间—例如 translog 变得越来越大—索引被刷新（flush）；一个新的 translog 被创建，并且一个全量提交被执行

所有在内存缓冲区的文档都被写入一个新的段。
缓冲区被清空。
一个提交点被写入硬盘。
文件系统缓存通过 fsync 被刷新（flush）。
老的 translog 被删除。

translog 提供所有还没有被刷到磁盘的操作的一个持久化纪录。当 Elasticsearch 启动的时候，它会从磁盘中使用最后一个提交点去恢复已知的段，并且会重放 translog 中所有在最后一次提交后发生的变更操作。

translog 也被用来提供实时 CRUD 。当你试着通过ID查询、更新、删除一个文档，它会在尝试从相应的段中检索之前，首先检查 translog 任何最近的变更。这意味着它总是能够实时地获取到文档的最新版本。

执行一个提交并且截断 translog 的行为在 Elasticsearch 被称作一次 flush

分片每30分钟被自动刷新（flush），或者在 translog 太大的时候也会刷新

你很少需要自己手动执行 flush 操作；通常情况下，自动刷新就足够了。这就是说，在重启节点或关闭索引之前执行 flush 有益于你的索引。当 Elasticsearch 尝试恢复或重新打开一个索引，它需要重放 translog 中所有的操作，所以如果日志越短，恢复越快。

translog 的目的是保证操作不会丢失，在文件被 fsync 到磁盘前，被写入的文件在重启之后就会丢失。默认translog 是每 5 秒被 fsync 刷新到硬盘，或者在每次写请求完成之后执行(e.g. index, delete, update, bulk)。这个过程在主分片和复制分片都会发生。最终，基本上，这意味着在整个请求被 fsync 到主分片和复制分片的translog之前，你的客户端不会得到一个 200 OK 响应。

在每次请求后都执行一个 fsync 会带来一些性能损失，尽管实践表明这种损失相对较小（特别是bulk导入，它在一次请求中平摊了大量文档的开销）。

但是对于一些大容量的偶尔丢失几秒数据问题也并不严重的集群，使用异步的 fsync 还是比较有益的。比如，写入的数据被缓存到内存中，再每5秒执行一次 fsync 。如果你决定使用异步 translog 的话，你需要保证在发生crash时，丢失掉 sync_interval 时间段的数据也无所谓。请在决定前知晓这个特性。如果你不确定这个行为的后果，最好是使用默认的参数（ “index.translog.durability”: “request” ）来避免数据丢失。

7.2.6 段合并

由于自动刷新流程每秒会创建一个新的段，这样会导致短时间内的段数量暴增。而段数目太多会带来较大的麻烦。每一个段都会消耗文件句柄、内存和cpu运行周期。更重要的是，每个搜索请求都必须轮流检查每个段；所以段越多，搜索也就越慢。

Elasticsearch通过在后台进行段合并来解决这个问题。小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。

段合并的时候会将那些旧的已删除文档从文件系统中清除。被删除的文档（或被更新文档的旧版本）不会被拷贝到新的大段中。

启动段合并不需要你做任何事。进行索引和搜索时会自动进行。

当索引的时候，刷新（refresh）操作会创建新的段并将段打开以供搜索使用。
合并进程选择一小部分大小相似的段，并且在后台将它们合并到更大的段中。这并不会中断索引和搜索。

一旦合并结束，老的段被删除

新的段被刷新（flush）到了磁盘。 ** 写入一个包含新段且排除旧的和较小的段的新提交点。
新的段被打开用来搜索。
老的段被删除。

合并大的段需要消耗大量的I/O和CPU资源，如果任其发展会影响搜索性能。Elasticsearch在默认情况下会对合并流程进行资源限制，所以搜索仍然有足够的资源很好地执行。

7.3 文档处理

7.3.1 文档冲突

当我们使用 index API 更新文档，可以一次性读取原始文档，做我们的修改，然后重新索引整个文档。最近的索引请求将获胜：无论最后哪一个文档被索引，都将被唯一存储在 Elasticsearch 中。如果其他人同时更改这个文档，他们的更改将丢失。

很多时候这是没有问题的。也许我们的主数据存储是一个关系型数据库，我们只是将数据复制到 Elasticsearch 中并使其可被搜索。也许两个人同时更改相同的文档的几率很小。或者对于我们的业务来说偶尔丢失更改并不是很严重的问题。

但有时丢失了一个变更就是非常严重的。试想我们使用 Elasticsearch 存储我们网上商城商品库存的数量，每次我们卖一个商品的时候，我们在 Elasticsearch 中将库存数量减少。有一天，管理层决定做一次促销。突然地，我们一秒要卖好几个商品。假设有两个 web 程序并行运行，每一个都同时处理所有商品的销售

web_1 对 stock_count 所做的更改已经丢失，因为 web_2 不知道它的 stock_count 的拷贝已经过期。结果我们会认为有超过商品的实际数量的库存，因为卖给顾客的库存商品并不存在，我们将让他们非常失望。

变更越频繁，读数据和更新数据的间隙越长，也就越可能丢失变更。

在数据库领域中，有两种方法通常被用来确保并发更新时变更不会丢失：

悲观并发控制

这种方法被关系型数据库广泛使用，它假定有变更冲突可能发生，因此阻塞访问资源以防止冲突。一个典型的例子是读取一行数据之前先将其锁住，确保只有放置锁的线程能够对这行数据进行修改。

乐观并发控制

Elasticsearch 中使用的这种方法假定冲突是不可能发生的，并且不会阻塞正在尝试的操作。然而，如果源数据在读写当中被修改，更新将会失败。应用程序接下来将决定该如何解决冲突。例如，可以重试更新、使用新的数据、或者将相关情况报告给用户。

7.3.2 乐观并发控制

Elasticsearch 是分布式的。当文档创建、更新或删除时，新版本的文档必须复制到集群中的其他节点。Elasticsearch 也是异步和并发的，这意味着这些复制请求被并行发送，并且到达目的地时也许顺序是乱的。 Elasticsearch 需要一种方法确保文档的旧版本不会覆盖新的版本。

当我们之前讨论 index ， GET 和 delete 请求时，我们指出每个文档都有一个 _version （版本）号，当文档被修改时版本号递增。 Elasticsearch 使用这个 version 号来确保变更以正确顺序得到执行。如果旧版本的文档在新版本之后到达，它可以被简单的忽略。

我们可以利用 version 号来确保应用中相互冲突的变更不会导致数据丢失。我们通过指定想要修改文档的 version 号来达到这个目的。如果该版本不是当前版本号，我们的请求将会失败。

测试例子：

创建文档：

PUT /website/blog/1/_create

 {

          "title" : "My first blog entry",

          "text" : "Just trying this out..."

 }

响应体告诉我们这是一个新建的文档，它的_version是1.现在假设我们要编辑这个文档：把数据加载到web表单中，修改。然后保存成新版本。

检索文档：

GET /website/blog/1

响应体包含相同的_version是1

现在，我们通过重新索引文档保存修改时，我们这样指定了version参数：

PUT /website/blog/1?version=1

{

          "title" : "My first blog entry",

          "text" : "Starting to get the hang of this..."
}

我们只希望文档的_version是1时更新才生效。

请求成功，响应体告诉我们_version已经增加到2：

这告诉我们当前_version是2，但是我们指定想要更新的版本是 1。假设我们再次以version为1来进行更新，将会返回失败。

7.3.3 外部系统版本控制

一个常见的设置是使用其它数据库作为主要的数据存储，使用 Elasticsearch 做数据检索，这意味着主数据库的所有更改发生时都需要被复制到 Elasticsearch ，如果多个进程负责这一数据同步，你可能遇到类似于之前描述的并发问题。

如果你的主数据库已经有了版本号 — 或一个能作为版本号的字段值比如 timestamp — 那么你就可以在 Elasticsearch 中通过增加 version_type=external 到查询字符串的方式重用这些相同的版本号，版本号必须是大于零的整数，且小于 9.2E+18 — 一个 Java 中 long 类型的正值。

外部版本号的处理方式和我们之前讨论的内部版本号的处理方式有些不同， Elasticsearch 不是检查当前 _version 和请求中指定的版本号是否相同，而是检查当前 _version 是否小于指定的版本号。如果请求成功，外部的版本号作为文档的新 _version 进行存储。

测试例子：

PUT /library/books/1?version=5&version_type=external

{
  "title": "Elosticsearch: The Definitive Guide" ,
  "name":{
    "first" : "Zachary",
    "last" : "Tong"
  },
  "publish_date":"*2015-02-06*" ,
  "price" :"20"
}

更新文档时，当该文档版本不为5的时候，更新成功，并且把版本设置为5；当该文档版本为5时，将返回失败。

提示:外部版本号不仅在索引和删除请求是可以指定，而且在创建新文档时也可以指定。

八、 Spring Data框架集成

8.1 Spring Data框架介绍

Spring Data是一个用于简化数据库、非关系型数据库、索引库访问，并支持云服务的开源框架。其主要目标是使得对数据的访问变得方便快捷，并支持map-reduce框架和云计算数据服务。 Spring Data可以极大的简化JPA（Elasticsearch…）的写法，可以在几乎不用写实现的情况下，实现对数据的访问和操作。除了CRUD外，还包括如分页、排序等一些常用的功能。

Spring Data的官网：https://spring.io/projects/spring-data

8.2 Spring Data Elasticsearch介绍

Spring Data Elasticsearch 基于 spring data API 简化 Elasticsearch操作，将原始操作Elasticsearch的客户端API 进行封装。Spring Data为Elasticsearch项目提供集成搜索引擎。Spring Data Elasticsearch POJO的关键功能区域为中心的模型与Elastichsearch交互文档和轻松地编写一个存储索引库数据访问层。

官方网站: https://spring.io/projects/spring-data-elasticsearch

8.3 集成

pom文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.lin</groupId>
    <artifactId>elasticsearch</artifactId>
    <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.3.6.RELEASE</version>
        <relativePath/>
    </parent>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

application.yml

# es服务地址
elasticsearch:
  host: 192.168.1.133
  # es服务端口
  port: 9200
# 配置日志级别,开启debug日志
logging:
  level:
    com.atguigu.es: debug

启动类：

package com.um.elasticsearch;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class,args);
    }
}

数据实体类：

package com.um.elasticsearch.entity;


import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.ToString;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@ToString
@Document(indexName = "shopping", shards = 3, replicas = 1)
public class Product {
    //必须有id,这里的id是全局唯一的标识，等同于es中的"_id"
    @Id
    private Long id;//商品唯一标识
    /**
     * type : 字段数据类型
     * analyzer : 分词器类型
     * index : 是否索引(默认:true)
     * Keyword : 短语,不进行分词
     */

    @Field(type = FieldType.Text)
    private String title;//商品名称
    @Field(type = FieldType.Keyword)
    private String category;//分类名称
    @Field(type = FieldType.Double)
    private Double price;//商品价格
    @Field(type = FieldType.Keyword, index = false)
    private String images;//图片地址
}

配置类：

package com.um.elasticsearch.config;

import lombok.Data;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.elasticsearch.config.AbstractElasticsearchConfiguration;
@ConfigurationProperties(prefix = "elasticsearch")
@Configuration
@Data
public class ElasticsearchConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration {
    private String host ;
    private Integer port ;

    //重写父类方法
    @Override
    public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost(host, port));
        RestHighLevelClient restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(builder);
        return restHighLevelClient;
    }
}

Dao类：

package com.um.elasticsearch.dao;

import com.um.elasticsearch.entity.Product;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;

@Repository
public interface ProductDao extends ElasticsearchRepository<Product,Long> {
}

测试：

	@Autowired
    private ProductDao productDao;

    /**
     * 新增
     */
    @Test
    public void save(){
        Product product = new Product();
        product.setId(2L);
        product.setTitle("华为手机");
        product.setCategory("手机");
        product.setPrice(2999.0);
        product.setImages("http://www.atguigu/hw.jpg");
        productDao.save(product);
    }

    //修改
    @Test
    public void update(){
        Product product = new Product();
        product.setId(1L);
        product.setTitle("小米2手机");
        product.setCategory("手机");
        product.setPrice(9999.0);
        product.setImages("http://www.atguigu/xm.jpg");
        productDao.save(product);
    }

    //根据id查询
    @Test
    public void findById(){
        Product product = productDao.findById(1L).get();
        System.out.println(product);
    }

    //查询所有
    @Test
    public void findAll(){
        Iterable<Product> products = productDao.findAll();
        for (Product product : products) {
            System.out.println(product);
        }
    }

    //删除
    @Test
    public void delete(){
        Product product = new Product();
        product.setId(1L);
        productDao.delete(product);
    }

    //批量新增
    @Test
    public void saveAll(){
        List<Product> productList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Product product = new Product();
            product.setId(Long.valueOf(i));
            product.setTitle("["+i+"]小米手机");
            product.setCategory("手机");
            product.setPrice(1999.0+i);
            product.setImages("http://www.atguigu/xm.jpg");
            productList.add(product);
        }
        productDao.saveAll(productList);
    }

    //分页查询
    @Test
    public void findByPageable(){
        //设置排序(排序方式，正序还是倒序，排序的id)
        Sort sort = Sort.by(Sort.Direction.DESC,"id");
        int currentPage=0;//当前页，第一页从0开始，1表示第二页
        int pageSize = 5;//每页显示多少条
        //设置查询分页
        PageRequest pageRequest = PageRequest.of(currentPage, pageSize,sort);
        //分页查询
        Page<Product> productPage = productDao.findAll(pageRequest);
        for (Product Product : productPage.getContent()) {
            System.out.println(Product);
        }
    }
    
    /**
     * term查询
     * search(termQueryBuilder) 调用搜索方法，参数查询构建器对象
     */
    @Test
    public void termQuery(){	
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", "小米");
        Iterable<Product> products = productDao.search(termQueryBuilder);
        for (Product product : products) {
            System.out.println(product);
        }
    }

    /**
     * term查询加分页
     */
    @Test
    public void termQueryByPage(){
        int currentPage= 0 ;
        int pageSize = 5;
        //设置查询分页
        PageRequest pageRequest = PageRequest.of(currentPage, pageSize);
        TermQueryBuilder termQueryBuilder = QueryBuilders.termQuery("title", "小米");
        Iterable<Product> products = productDao.search(termQueryBuilder,pageRequest);
        for (Product product : products) {
            System.out.println(product);
        }
    }

附：谓词参考：

Keyword	Sample	Elasticsearch Query String
`And`	`findByNameAndPrice`	`{"bool" : {"must" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}`
`Or`	`findByNameOrPrice`	`{"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"price" : "?"}} ]}}`
`Is`	`findByName`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : "?"}}}}`
`Not`	`findByNameNot`	`{"bool" : {"must_not" : {"field" : {"name" : "?"}}}}`
`Between`	`findByPriceBetween`	`{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}`
`LessThanEqual`	`findByPriceLessThan`	`{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}`
`GreaterThanEqual`	`findByPriceGreaterThan`	`{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}`
`Before`	`findByPriceBefore`	`{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : null,"to" : ?,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}`
`After`	`findByPriceAfter`	`{"bool" : {"must" : {"range" : {"price" : {"from" : ?,"to" : null,"include_lower" : true,"include_upper" : true}}}}}`
`Like`	`findByNameLike`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}`
`StartingWith`	`findByNameStartingWith`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?*","analyze_wildcard" : true}}}}}`
`EndingWith`	`findByNameEndingWith`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "*?","analyze_wildcard" : true}}}}}`
`Contains/Containing`	`findByNameContaining`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"name" : {"query" : "?","analyze_wildcard" : true}}}}}`
`In`	`findByNameIn(Collectionnames)`	`{"bool" : {"must" : {"bool" : {"should" : [ {"field" : {"name" : "?"}}, {"field" : {"name" : "?"}} ]}}}}`
`NotIn`	`findByNameNotIn(Collectionnames)`	`{"bool" : {"must_not" : {"bool" : {"should" : {"field" : {"name" : "?"}}}}}}`
`Near`	`findByStoreNear`	`Not Supported Yet !`
`True`	`findByAvailableTrue`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}`
`False`	`findByAvailableFalse`	`{"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : false}}}}`
`OrderBy`	`findByAvailableTrueOrderByNameDesc`	`{"sort" : [{ "name" : {"order" : "desc"} }],"bool" : {"must" : {"field" : {"available" : true}}}}`

地址：https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/4.0.x/reference/html/#elasticsearch.query-methods.criterions

https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/

https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/current/reference/html/#repositories.query-methods.query-creation

封装条件查询替换：

@Autowired
private ElasticsearchOperations elasticsearchOperations;

NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        if (StringUtils.isNotEmpty(pageDeviceLogDTO.getDevId())){
            nativeSearchQueryBuilder.withFilter(boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery(ColumnUtil.getFieldName(DeviceLog::getDevId),pageDeviceLogDTO.getDevId())));
        }else if (pageDeviceLogDTO.getDeviceDpId() != null){
            nativeSearchQueryBuilder.withFilter(boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.termQuery(ColumnUtil.getFieldName(DeviceLog::getDeviceDpId),pageDeviceLogDTO.getDeviceDpId())));
        }
        nativeSearchQueryBuilder.withSorts(SortBuilders.fieldSort(ColumnUtil.getFieldName(DeviceLog::getRecordTime)).order(SortOrder.DESC));
        Query query = nativeSearchQueryBuilder.withPageable(PageRequest.of(pageDeviceLogDTO.getPageNum().intValue(), pageDeviceLogDTO.getPageSize().intValue())).build();
        SearchHits deviceLogPage = elasticsearchOperations.search(query, DeviceLog.class);

Elasticsearch入门

Elasticsearch入门

一、Elasticsearch是什么？

二、Elasticsearch核心概念

2.1 索引（index）

2.2 类型 （type）

2.3 文档（document）

2.4 字段（Field）

2.5 映射（Mapping）

2.6 分片（Shards）

2.6.1 合理分配分片数

2.6.1 推迟分片分配

2.7 副本（Replicas）

2.8 Elasticsearch与mysql的概念对比

三、Elasticsearch的Http操作

3.1 索引操作

3.1.1 创建索引

3.1.2 查询所有索引

3.1.3 查询单个索引

3.1.4 删除索引

3.2 文档操作

3.2.1 创建文档

3.2.2 查看文档

3.2.3 修改文档

3.2.4 修改字段

3.2.5 删除文档

3.2.6 条件删除文档

3.3 映射操作

3.3.1 创建映射

3.3.2 查看映射

3.3.3 索引映射关联

3.4 高级查询

3.4.1 查询所有文档

3.4.2 匹配查询

3.4.3 字段匹配查询

3.4.4 关键字精确查询

3.4.5 多关键字精确查询

3.4.6 指定查询字段

3.4.7 过滤字段

3.4.8 组合查看

3.4.9 范围查询

3.4.10 模糊查询

3.4.11 单字段排序

3.4.12 多字段排序

3.4.13 高亮查询

3.4.14 分页查询

3.4.15 聚合查询

3.4.16 桶聚合查询

四、Kibana可视化工具

4.1 简介

4.2 安装 (linux)

4.2.1 下载Kibana

4.2.2 解压Kibana

4.2.3 配置

4.2.4 启动

五. Elasticsearch-head

5.1 简介

5.2 安装

六、 集群的相关概念

6.1 集群 cluster

6.2 节点 node

6.3 分片和复制 shard&replicas

6.4 单节点集群

6.5 故障转移

6.6 水平扩容

6.7 路由计算

七、进阶概念

7.1 分片控制

7.1.1 写流程

7.1.2 读流程

7.1.3 更新流程

7.1.4 多文档操作流程

7.2 分片原理

7.2.1 倒排索引

7.2.2 文档搜索

7.2.3 动态更新索引

7.2.4 近实时搜索

7.2.5 持久化变更

7.2.6 段合并

7.3 文档处理

2.2 类型（type）

六、集群的相关概念