ElasticSearch系列文章三 ElasticSearch的基本操作

ElasticSearch 基本操作

集群健康

GET /_cluster/health

cluster-health 会返回一个 JSON 响应

在这里插入图片描述

{
  "cluster_name" : "demeter-elasticsearch",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 1,
  "number_of_data_nodes" : 1,
  "active_primary_shards" : 3,
  "active_shards" : 3,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
}

这里主要看一下status字段，状态有三个值 green、yellow、red

green

所有的主分片和副本父分片都已分配，集群100%可用。

yellow

所有的主分片已经分片，但至少还有一个副本分片是缺失的。不会有数据丢失，所以搜索结果依然是完整的。不过高可用性在某种程度上被弱化。如果更多的分片消失，就会丢数据。

red

至少一个主分片（以及它的全部副本）都在丢失中。搜索只能返回部分数据，而分配到这个分片的写入请求会返回一个异常。

number_of_nodes 和 number_of_data_nodes 这个命名完全是自描述的。
active_primary_shards 指出你集群中的主分片数量。这是涵盖了所有索引的汇总值。
active_shards 是涵盖了所有索引的所有分片的汇总值，即包括副本分片。
relocating_shards 显示当前正在从一个节点迁往其他节点的分片的数量。通常来说应该是 0，不过在 Elasticsearch 发现集群不太均衡时，该值会上涨。比如说：添加了一个新节点，或者下线了一个节点。
initializing_shards 是刚刚创建的分片的个数。比如，当你刚创建第一个索引，分片都会短暂的处于 initializing 状态。这通常会是一个临时事件，分片不应该长期停留在 initializing 状态。你还可能在节点刚重启的时候看到 initializing 分片：当分片从磁盘上加载后，它们会从 initializing 状态开始。
unassigned_shards 是已经在集群状态中存在的分片，但是实际在集群里又找不着。通常未分配分片的来源是未分配的副本。比如，一个有 5 分片和 1 副本的索引，在单节点集群上，就会有 5 个未分配副本分片。如果你的集群是 red 状态，也会长期保有未分配分片（因为缺少主分片）。

索引的基本操作

创建索引

number_of_shards：分片数

number_of_replicas：副本数

PUT /index_test
{
    "settings": {
        "index": {
            "number_of_shards": "2",
            "number_of_replicas": "0"
        }
    }
}

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查看索引

GET _cat/indices?v

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删除索引

DELETE /index_test

创建索引的同时创建mappings映射

PUT /index_mapping
{
    "mappings": {
        "properties": {
            "realname": {
                "type": "text",
                "index": true
             },
            "username": {
                "type": "keyword",
                "index": false
            }
        }
    }
}

在这里插入图片描述

index默认true，设置为false的话，name这个字段就不会被索引。

某个属性一旦被建立，就不能修改了，但是可以新增额外属性

在这里插入图片描述

主要数据类型

text, keyword, ~~string~~
long, integer, short, byte
double, float
boolean
date
object
数组不能混，类型一致

keyword：不会被分词，不会被倒排索引，直接匹配搜索。

text：可以被倒排索引。

文档的基本操作

添加

POST /my_doc/_doc/1 -> {索引名}/_doc/{索引ID}（是指索引在es中的id，而不是这条记录的id，比如记录的id从数据库来是1001，并不是这个。如果不写，则自动生成一个字符串。建议和数据id保持一致> ）

POST /my_doc/_doc/1001
{
  "id": 1001,
  "name": "test",
  "desc": "nice to meet you",
  "create_date": "2020-02-22"
}

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在es中并没有my_doc这个索引，索引也没有手动建立mappings，但是在插入文档时会创建索引，并且会根据文档类型自动设置属性类型，这个就是es的动态映射，在index索引库中去建立数据结构的相关配置信息。

在这里插入图片描述

发现name、desc字段会有fields属性，

“fields”: {“type”: “keyword”}：对一个字段设置多种索引模式，使用text类型做全文索引，也可使用keyword做聚合和排序。
“ignore_above” : 256：设置字段索引和存储的长度最大值，超过则被忽略

修改

局部

POST /my_doc/_doc/1001/_update
{
  "doc": {
    "name": "demeter"
  }
}

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全局

PUT /my_doc/_doc/1001
{
  "id": 1001,
  "name": "demeter-put",
  "desc": "no problem",
  "create_date": "2020-02-23"
}

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每次更新之后 version会修改

删除

DELETE /my_doc/_doc/1001

文档删除不是立即删除，文档还是保存在磁盘上，索引增长越来越多，才会把那些曾经标识过删除的，进行清理，从磁盘上移出去。

查询

查看单一文档

GET /my_doc/_doc/1001

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查询全部文档

GET /my_doc/_doc/_search

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元数据

index：文档数据所属那个索引，理解为数据库的某张表即可。
type：文档数据属于哪个类型，新版本使用_doc。
_id：文档数据的唯一标识，类似数据库中某张表的主键。可以自动生成或者手动指定。
score：查询相关度，是否契合用户匹配，分数越高用户的搜索体验越高。
version：版本号。
source：文档数据，json格式。

定制结果集

GET /my_doc/_doc/1001?_source=id,name
GET /my_doc/_doc/_search?_source=id,name

判断文档是否存在

HEAD /my_doc/_doc/1001

乐观锁

Elasticsearch是分布式的。创建，更新或删除文档时，必须将文档的新版本复制到群集中的其他节点。Elasticsearch也是异步和并发的，这意味着这些复制请求是并行发送的，并且可能不按顺序到达其目的地。Elasticsearch需要一种方法来确保文档的旧版本永远不会覆盖新版本。

在创建一个文档时，并为其分配 _seq_no 和_primary_term

在这里插入图片描述

两个客户端同时更新一个文档，第一个人根据文档当前的 _seq_no 和 _primary_term 去更新文档，更新成功，同时文档的 _seq_no 和 _primary_term 会增加；如果此时第二个人用增加前的 _seq_no 和 _primary_term 尝试更新文档，会失败；当更新失败的时候，就需要程序去处理更新失败的问题；通过这种机制，保证并发写的正确性；

在这里插入图片描述

内置分词器

分词

把文本转换为一个个的单词，分词称之为analysis。es默认只对英文语句做分词，中文不支持，每个中文字都会被拆分为独立的个体。

英文示例：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "php is the best language in the world"
}

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中文示例：

POST /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "德墨忒尔"
}

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es的内置分词器

standard：默认分词，单词会被拆分，大小会转换为小写。
simple：按照非字母分词。大写转为小写。
whitespace：按照空格分词。忽略大小写。
stop：去除无意义单词，比如the/a/an/is…
keyword：不做分词。把整个文本作为一个单独的关键词。

中文分词器

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

将elasticsearch-analysis-ik-7.6.0.zip安装包上传到 /home/software 解压/usr/local/elasticsearch-7.6.0/plugins/ik即可

unzip elasticsearch-analysis-ik-7.6.0.zip -d /usr/local/elasticsearch-7.6.0/plugins/ik

若没有unzip命令先安装unzip

yum install -y unzip zip

ik中文分词有两种分词器

ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分
ik_smart: 会做最粗粒度的拆分

ik_max_word会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”

ik_smart会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”

自定义中文词库

在{es}/plugins/ik/config下，创建：

vim custom.dic

添加自定义词语
```
德墨忒尔
很方
```

配置自定义扩展词典

vim /usr/local/elasticsearch-7.6.0/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml




        IK Analyzer 扩展配置
        
        custom.dic

重启es

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乐观锁

内置分词器

中文分词器

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