Elasticsearch入门简单版

Elasticsearch 入门与深入

2004年 Shay Banon 基于Lucene开发了 Compass

2010年 Shay Banon 重写了 Compass，取名 Elasticsearch

• 查询性能好（Near Real Time）

• 支持分布式，可水平扩展

• 支持多语言的集成：降低全文检索的学习曲线，可以被任何编程语言调用

一、Elasticsearch介绍

1、主要功能

• 海量数据的用户式存储以及集群管理

  • 服务与数据的高可用，水平扩展

• 近实时搜索，性能卓越

  • 结构化 / 全文 / 地理位置 / 自动完成

• 海量数据的近实时分析

  • 聚合功能

2、版本与升级

0.4：2010年2月第一次发布

1.0：2014年1月

2.0：2015年10月

5.0：2016年10月

6.0：2017年10月

7.0：2019年10月

新特性 5.x

• Lucene 6.x，性能提升，默认打分机制从TF-IDF 改为 BM 25
• 支持Ingest 节点 / Painless Scripting / Completion suggested 支持 / 原生的 Java REST 客户端
• Type 标记成 deprecated，支持了 Keyword 的类型
• 性能优化
  • 内部引擎移除了避免同一文档并发更新的竞争锁，带来 15% — 20% 的性能提升
  • Instant aggregation ，支持分片上聚合的缓存
  • 新增了 Profile API

新特性 6.x

• Lucene 7.x
• 新功能
  • 跨集群复制（CCR）
  • 索引生命周期管理
  • SQL 的支持
• 更友好的升级及数据迁移
  • 在主要版本之间的迁移更为简化，体验升级
  • 全新的基于操作的数据复制框架，可加快恢复数据
• 性能优化
  • 有效存储稀疏字段的新方法，将该地了存储成本（浓稠索引就是1对1，稀疏索引就是一对区间头）
  • 在索引时进行排序，可加快排序的查询性能

新特性 7.x

• Lucene 8.0
• 重大改进 - 正式废除当额索引下多 Type 的支持
• 7.1 开始。Security 功能免费使用
• ECK - Elasticsearch Operator on Kubernetes
• 新功能
  • New Cluster coordination
  • Feature - Complete High level REST client
  • Script Score Query
• 性能优化
  • 默认的 Primary Shard 数从 5 改为 1，避免 Over sharding
  • 性能优化，更快的 Top K

二、ELK 家族成员介绍

搜索类：继承数据库同步数据 / 独立作为数据存储使用（不推荐）

日志型：Logstash 和 Beats 满足不同的数据源，Kafka作为消息队列

Logstash

数据处理通道

https://www.elastic.co/cn/logstash

• 开源的服务端数据处理管道，支持从不同来源采集数据，转换数据，并将数据发送到不同的存储库中、
• Logstash 诞生于 2009 年，最初涌过来做日志的采集与处理
• Logstash 创始人 Jordan Sisel
• 2013 年被 Elasticsearch 收购

特性：

• 实时解析和转换数据
  • 从 IP 地址破译出地理坐标
  • 将PII 数据匿名化，完全排除敏感字段
• 可扩展
  • 200 多个插件 （日志 / 数据库 / Arcsigh / Netflow
• 可靠性安全性
  • Logstash 会通过持久化队列来保证至少将运行中的事件送达一次
  • 数据传输加密
• 监控

Kibana

可视化分析利器，web

https://www.elastic.co/cn/kibana

• Kibana 名字的含义 = Kiwifruit + Banana
• 数据可视化工具，帮助用户解开对数据的任何疑问
• 基于 Logstash 的工具，2013年加入 Elastic 公司

Elastic

• 2015 年 3 月收购 Elastic Cloud ，提供 Cloud 服务
• 2015 年 3 月收购 PacketBeat
• 2016 年 9月收购 PreAlert - Machine Learning 异常检测
• 2017 年 6 月收购 Opbeat 进军 APM
• 2017 年 11 月收购 SaaS 厂商 Swiftype，提供网站和 App 搜索
• 2018 年 X-Pack 开源

Beats

清理的数据采集器

https://www.elastic.co/cn/beats

X-Pack

商业化套件

• 6.3 之前的版本，X-Pack 以插件方式安装
• X-Pack 开源之后，Elasticsearch & Kibana 支持 OSS版 和 Basic 两种版本
  • 部分 X-Pack 功能支持免费使用，6.8 和 7.1 开始，Security 功能免费
• OSS，Basic，黄金级，白金级
• https://www.elastic.co/cn/subscriptions

三、Elasticsearch安装和配置

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

jdk11下载：https://download.java.net/java/GA/jdk11/13/GPL/openjdk-11.0.1_linux-x64_bin.tar.gz

can not run elasticsearch as root

# 创建用户
adduser elasticsearch01
# 创建密码
passwd elasticsearch01
# 给文件赋予权限
chown -R elasticsearch01 elasticsearch-6.0.0
# 切换用户
su elasticsearch01
# 后台启动
./elasticsearch -d

其他异常处理：https://blog.csdn.net/happyzxs/article/details/89156068

集群搭建：https://www.cnblogs.com/sanduzxcvbnm/p/12016216.html

• 注意配置的的data和log 会有权限问题，需要自己处理一下

1、目录结构

目录	配置文件	描述
bin		脚本文件，包括启动elasticsearch，安装插件。运行统计数据等
config	elasticsearch.yml	集群配置文件，user，role based 相关配置
JDK		Java 运行环境
data	path.data	数据文件
lib		Java类库
logs	path.log	日志文件
modules		包含所有 ES 模块
plugins		包含所有已安装插件

2、jdk配置建议

• Xmx 和 Xms 设置成一样
• Xmx 不要超过机器内存的50%
• 不要超过 30 GB – http://www.elastic.co/blog/a-heap-of-trouble

3、插件安装

• 查看1：elasticsearch-plugin list
• 查看2：http://localhost:9200/_cat/plugins
• 安装插件：./elasticsearch-plugin install analysis-icu

4、多节点启动

• 多节点启动

  ./elasticsearch -E node.name=node1 -E cluster.name=elktest -E path.data=/tmp/es/node1_data -E http.port=9200 -d
  
  ./elasticsearch -E node.name=node2 -E cluster.name=elktest -E path.data=/tmp/es/node2_data -E http.port=9201 -d
  
  ./elasticsearch -E node.name=node3 -E cluster.name=elktest -E path.data=/tmp/es/node3_data -E http.port=9202 -d
  

• 查看节点：http://localhost:9200/_cat/nodes

四、Kibana安装

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

其他操作类似elastic，例如插件安装等等

• 汉化加入配置：i18n.locale: "zh-CN"
• 后台启动：nohup ./kibana &
• 访问地址：http://localhost:5601
• 注意，如果是集群，需要指定集群配置，elasticsearch.hosts

五、Cerebro安装

elastic集群监控

软件地址：https://github.com/lmenezes/cerebro/releases

相关安装和操作教程：https://www.jianshu.com/p/433d821f9667

六、Logstash安装

JRuby开发的（一个采用纯Java实现的Ruby解释器，由JRuby团队开发）

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash

• movielens测试数据集

  例：Small: 100,000 ratings and 3,600 tag applications applied to 9,000 movies by 600 users. Last updated 9/2018.
  
  #修改movielens目录下的logstash.conf文件
  #path修改为,你实际的movies.csv路径
  input {
    file {
      path => "YOUR_FULL_PATH_OF_movies.csv"
      start_position => "beginning"
      sincedb_path => "/dev/null"
    }
  }
  
  #启动Elasticsearch实例，然后启动 logstash，并制定配置文件导入数据
  bin/logstash -f /YOUR_PATH_of_logstash.conf
  

• logstash.conf文件内容

  input {
    file {
      path => "/usr/local/soft/logstash-7.3.2/bin/movies.csv"
      start_position => "beginning"
      sincedb_path => "/dev/null"
    }
  }
  filter {
    csv {
      separator => ","
      columns => ["id","content","genre"]
    }
  
    mutate {
      split => { "genre" => "|" }
      remove_field => ["path", "host","@timestamp","message"]
    }
  
    mutate {
  
      split => ["content", "("]
      add_field => { "title" => "%{[content][0]}"}
      add_field => { "year" => "%{[content][1]}"}
    }
  
    mutate {
      convert => {
        "year" => "integer"
      }
      strip => ["title"]
      remove_field => ["path", "host","@timestamp","message","content"]
    }
  
  }
  output {
     elasticsearch {
       hosts => ["http://192.168.165.14:9200", "http://192.168.165.15:9200", "http://192.168.165.16:9200"]
       index => "movies"
       document_id => "%{id}"
     }
    stdout {}
  }
  

• 指定elasticsearch地址和端口

• 启动：./logstash -f logstash.conf

Elasticsearch基本概念

一、名词介绍

1、文档

Document

• Elasticsearch是面向文档的额，文档是所有可搜索数据的最小单位
  • 日志文件的日志项
  • 一本电影的基本信息 / 一张唱片的详细信息
  • MP3播放器里的一首歌 / 一篇 PDF 文档的具体内容
• 文档会被序列化成 JSON 格式，保存再 Elasticsearch中
  • JSON 对象由字段组成
  • 每个字段都有对应的字段类型（字符串 / 数值 / 布尔 / 日期 / 二进制 / 范围类型）
• 每个文档都有一个 Unique ID
  • 你可以自己指定ID
  • 或者通过 Elasticsearch 自动生成

2、JSON 文档

• 一篇文档包含了一系列的字段。类似数据库表中以条记录
• JSON 文档，格式灵活，不需要预先定义格式
  • 字段的类型可以指定或者通过 Elasticsearch 自动推算
  • 支持数组 / 嵌套
  • CSV file 转换为 JSON（使用logstash）

3、文档的元数据

元数据，用于标注文档的相关信息

{
  "_index" : "movies",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 19,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "year" : 1995,
    "title" : "Toy Story",
    "id" : "1",
    "genre" : [
      "Adventure",
      "Animation",
      "Children",
      "Comedy",
      "Fantasy"
    ],
    "@version" : "1"
  }
}

key	描述
_index	文档所属的索引名
_type	文档所属的类型名
_id	文档唯一id
_source	文档的原始json数据
_all	整合所有字段内容到该字段，已被废除
_version	文档的版本信息
_score	相关性打分

4、索引

{
  "movies" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "@version" : {...},
        "genre" : {...},
        "id" : {...},
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "year" : {...}
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1588399246401",
        "number_of_shards" : "1",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "ZC8ASqi2Rr-MBgjXRXTIxw",
        "version" : {
          "created" : "7030299"
        },
        "provided_name" : "movies"
      }
    }
  }
}

• index：索引是文档的容器，是一类文档的结合
  • index 体现了逻辑空间的概念：每个索引都有自己的 Mapping 定义，用于定义包含的文档的字段名和字段类型
  • Shard 体现了物理空间的概念：索引中的数据分散再 Shard 上
• 索引的 Mapping 与 Settings
  • Mapping 定义文档字段的类型
  • Setting 定义不同的数据分布

5、关系型数据库和ES对应

RDBMS	Elasticsearch
Table表	index（type）7.0开始，一个索引只能创建一个Type=_doc
Row行数据	Doucment（具体的数据）
Column字段	Field字段
Schema(表定义,Schema是数据库，瞎说)	Mapping 索引信息
SQL	DSL

6、简单API操作

# 查看索引相关信息(setting\mapping)
GET movies 
GET .kibana_task_manager

# 查看索引的文档总数
GET movies/_count

# 查看前10条文档，了解文档格式
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{}
POST movies/_search
{}

//  _cat 相关api
# 查看 indeces
GET /_cat/indices/kibana*?v
GET /_cat/indices/kibana*?v&s=index
GET /_cat/indices?bytes=b&v
GET /_cat/indices?format=json&pretty

# 查看状态为绿的索引
GET /_cat/indices?v&health=green

# 按照文档的某个字段排序
GET /_cat/indices?v&s=docs.count:desc
GET /_cat/indices?v&s=store.size:asc

# 查看具体的字段
GET /_cat/indices/kibana*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs,count,mt

二、节点、集群、分片及副本

一个节点代表一个实例，多个节点组成一个集群

1、节点

• 每个节点都有自己的名字，通过配置文件配置，或者启动过的时候 -E node.name=node1指定
• 每个节点再启动之后，会分配一个UID，保存在data目录下

a、Master-eligible nodes 和 Master Node

• 每个节点启动后，默认就是一个Master Node节点
  • 可以设置 node. master:false 禁止
• Master-eligible 节点可以参加选主流程，成为Master 节点
• 当第一个节点启动的时候，它会将自己选举成Mater节点
• 每个节点都保存了集群的状态，只有Master 节点才能修改集群的状态信息
  • 集群状态（Cluster State），维护了一个集群中，必要的信息
    • 所有的节点信息
    • 所有的索引和相关的Mapping 与 Setting 信息
    • 分片的路由信息
  • 除了master 节点，其他节点不可以修改集群状态信息

b、Data node & Coordinating Node

• Data Node

  • 可以保存数据的节点，叫做Data Node，负责保存分片数据。在数据扩展上起到了至关重要的作用。

• Coordinating Node

  • 负责接受Client 的请求，将请求分发到合适的节点，最终把结果汇集到一起
  • 每个节点默认都起到了Coordinating Node 的职责

c、其他的节点类型

• Hot & Warm Node
  • 不同硬件配置的 Data Node，用来实现 Hot & Warm 架构，降低集群部署的成本
• Machine Learning Node
  • 负责跑 机器学习的 Job，用来做异常检测
• Tribe Node
  • Tribe Node 连接到不同的Elasticsearch 集群，并且支持将这些集群当作一个单独的集群处理
  • 5.3开始使用 Cross Cluster Serarch

d、配置节点类型

开发环境一个节点承担多种校角色，生产环境中，应该设置单一的角色的节点。（瞎说，看实际情况）

节点类型	配置参数	默认值
master eligible	node.master	ture
data	node.data	ture
ingest	node.ingest	ture
coordinating only	无	每个节点默认都是 coordinating 节点。设置其他类型全部为false
machine learning	node.ml	true (需 enable x-parck)

2、分片/副本

Primary Shard & Replica Shard

• 主分片

  用以解决数据水平扩展的问题。通过分片，可以将数据分布到集群内的所有节点上

  • 一个分片是一个运行的 Lucene 的实例
  • 主分片数在索引创建时指定，后续不允许修改，除非Reindex

• 副本

  用以解决数据高可用的问题。分片是主分片的拷贝

  • 副本分片数，可以动态的调整
  • 增加副本数，还可以在一定程度上提高服务的可用性（读取的吞吐）

• 对于生产环境中分片的设定，需要提前做好容量规划

  • 分片数设置过小
    • 导致后续无法增加节点实现水品扩展
    • 单个分片的数据量过大，导致数据重新分配耗时
  • 分片数设置过大（默认主分片设置成1，解决了over-sharding的问题)
    • 影响搜索结果的相关性打分，影响系统结果的准确性
    • 单个节点上过多的分片，会导致资源浪费，同时也会影响性能

3、集群信息查看

• GET _cluster/health

  • Green：主分片与副本都正常分配
  • Yellow：主分片全部正常分配，有副本分片未能正常分配
  • Red：有主分片未能分配
    • 例如，当服务器的磁盘容量超过 85% 时，去创建了一个新的索引。

• GET _cat/nodes

三、文档CRUD

1、普通CRUD操作

index	PUT users/_doc/1 {“user”:“Mike”,“post_data”:“2020-05-03T14:29:12”,“message”:“trying out Kibana”}	指定id，如果id已经存在，删除原来的 再创建新的,版本信息+1
create	POST users/_doc {“user”:“Jack”,“post_data”:“2020-05-03T14:29:12”,“message”:“trying out Kibana”} PUT users/_doc/1?op_type=create {“user”:“Jack”,“post_data”:“2020-05-03T14:32:12”,“message”:“trying out Kibana”}	自动生成_id 如果_id已经存在，会失败
get	GET users/_search GET users/_doc/1	查看索引前十条记录 根据id查询文档
update	POST users/_update/1/ {“doc”:{“post_data”:“2020-05-03T14:44:12”,“message”:“trying out Elasticsearch”,“test”:652}}	文档增加/修改字段 doc 是关键语法，payload需要包含再doc中 指定id不存在报错
delete	DELETE users/_doc/1	删除指定_id

2、批量操作_bulk

• 支持再一次API调用中，对不同的索引进行操作
• 支持四种类型操作
  • index
  • create
  • update
  • delete
• 可以再URL中指定 index，也可以再请求的 Payload 中进行
• 操作中单条失败，并不会影响其它结果
• 返回结果包括了每一条操作执行的结果

例：

POST _bulk
{"index":{"_index":"users","_id":"1"}}
{"user":"qilou","test":520}
{"delete":{"_index":"users2","_id":3}}
{"create":{"_index":"users2","_id":4}}
{"field1":"qilou","field2":"520"}
{"update":{"_id":"4","_index":"users"}}
{"doc":{"field1":"qilou","field2":"520"}}
# 上面有index delete create update

3、批量读取_mget

批量操作，可以减少网络连接所产生的开源，提高性能

GET _mget
{"docs":[{"_index":"users","_id":11},{"_index":"movies","_id":4}]}

4、批量查询_mserch

• 都是关键字，例如 from 代表开始索引，size 代表从from开始查询多少条
• index 是查询条件，作用于下一条query查询语句的

POST kibana_sample_data_ecommerce/_msearch
{}
{"query":{"match_all":{}},"from":0,"size":10}
{}
{"query":{"match_all":{}},"size":10}
{"index":"twitter2"}
{"query":{"match_all":{}}}

5、常见错误返回结果

问题	原因
无法连接	网络故障或集群挂了
连接无法关闭	网络故障或节点出错
429	集群过于繁忙
4XX	请求体格式有错
500	集群内部错误

四、倒排索引

。。。

五、Analysis

文本分析是把全文本转换一系列单词（term / token）的过程，也叫分词

Analysis 是通过Analyzer 来实现的

数据写入和查询时采用的分析器需要相同

1、Analysis组成

• Character Filters（针对原始文本处理，例如去除html）
• Tokenizer（按照规则切分为单词）
• Token Filter（将切分的单词进行加工，小写，删除stopwords，增加同义词）

2、Elasticsearch的分词器

​ ===========================================================

​ elasticsearch内置的分词器

​ ===========================================================

• standard Analyzer 默认分词器，按词切分，小写处理

• simple Analyzer 按照非字母切分（符号被过滤，非字符的都被去除），小写处理

• stop Analyzer 按照非字母切分（符号被过滤，非字符的都被去除），小写处理，停用词过滤（the，a，is）

• whitespace Analyzer 按照空格切分，不转小写

• keyword Analyzer 不分词，直接将输入做输出

• pattern Analyzer 正则表达式，默认 \W+ (非字符分隔)

• language 提供了30 多种常见语言的分词器

  • arabic、armenian、basque、bengali、brazilian、bulgarian、catalan、cjk、czech、danish、dutch、english、finnish、french、galician、german、greek、hindi、hungarian、indonesian、irish、italian、latvian、lithuanian、norwegian、persian、portuguese、romanian、russian、sorani、spanish、swedish、turkish、thai。

• customer Analyzer 自定义分词器

  ===========================================================

  ===========================================================

  ​ 相关的中文分词器

  ===========================================================

• icu_analyzer 中文分词器

  • 需要安装plugin：elasticsearch-plugin install analysis-icu
  • 提供了 Unicode 的支持，更好的支持亚洲语言

• IK 中文分词器

  • 支持自定义词库，支持热更新分词字典
  • https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

• THULAC 中文分词器

  • THU Lexucal Analyzer for chinese，清华大学自然语言处理和社会人文计算实验室的一套中文分词器
  • https://github.com/microbun/elasticsearch-thulac-plugin

3、测试分词器

# 使用分词器测试
GET /_analyze
{
  "analyzer": "stop",
  "text": "Mastering Elasticsearch,elasticsearch in Action"
}

六、Search API

URI Search

• 在URL 中使用查询参数

Request Body Search

• 使用Elasticsearch 提供的，基于 JSON 格式的更加完备的 Query Domain Specific Language （DSL）

• 查询指定的索引

  语法	范围
  /_search	在集群上的所有索引查询，默认前10个文档
  /index1/_search	同上，只是在指定的索引index1中查询
  /index1,index2/_search	同上，只是在指定的索引index1和index2中查询
  /index*/_search	同上，只是在以index开头的索引中查询,通配符

1、初体验

• URL查询

  • 使用 “q” ，指定查询字符串

    • query string syntax，KV键值对

      curl -XGET "http://192.168.165.14:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_first_name:Eddie"
      

• Request Body

  • 支持POST和GET

    curl -XGET "http://192.168.165.14:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search" -H'Content-Type:application/json' -d'{"query":{"match_all":{}}}'
    

2、URL Search

GET /movies/_search?q=2012&df=title,year&sort=year:desc&from=0&size=10&timeout=1s
{
  "profile": true
}

• q 指定查询语句，使用 Query String Syntax
  • 也可以直接q=title:2012 直接用k:v查询，要在多个字段查询，可以直接用df
• df 默认字段，不指定是所有字段中查询
• sort 排序 / from 和size 用于分页
• profile 可以查看查询时如何被执行的

a、Query String Syntax

• 指定字段 v.s 范查询

  • q=title:2012

• Term v.s Phrase（布尔条件）

  • q=title:Hello World 等效于 Hello OR World。
  • q=title:“Hello World” 等效于 Hello AND World。Phrase 查询，还要求前后顺序保持一致

• 分组与引号

  • q=title:(beautiful AND mind)
  • q=title:“beautiful mind”

• 布尔操作（尽量用括号括起来哈）

  • AND / OR / NOT 或者 && / || / ！
    • 必须大写
    • q=title:(beautiful NOT nihao)
  • 分组
    • + 表示 必须
    • - 表示必须没有
    • q=titile:(+beautiful -mind)
    • 注意：自己测试

• 范围查询

  • 区间表示：[] 闭区间，{}开区间，{}一定要用分组() 不然报错。

    [] 闭区间，包含它

    {}开区间，不包含

    • q=year:({2016 TO 2018}) 等同q=year:2017
    • q=year:[* TO 2010] 等同于<=2010

• 算数符号

  • q=year:>2010
  • q=year:(>2010 AND<=2018) 。本人测试，这个用&& 会报语法错误
  • q=year:(+>2010 +<=2018) 这种写法没问题，但是，我就想问没逻辑的？year字段里面同时有2010和2018。脑子瓦特了。真的忍无可忍。讲的不清不楚，完全自己测试。浪费学习时间。花钱算是白花了

• 通配符查询

  • ？ 代表1个字符，* 代表0或多个字符
  • q=title:mi?d
  • q=title:be*

• 正则表达

  • title:[bt]oy

• 模糊匹配与近似查询

  • q=title:beautifl~1
    • 上面的意思就是和beautifl词差别在1个(含)之内
  • q=title:“lord rings”~2
    • 上面就是两个词之间最多2个（含）以下组合的都符合条件
      • “Lord of the Rings, The”，这个就服务，中间时2个词，没超过

2、Request Body Search

将查询语句通过 HTTP Request Body 发送给 Elasticsearch

Query DSL

POST /movies,404_idx/_search?ignore_unavailable=true
{
  "profile": true,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

a、分页-from/size

• 从from开始，返回20个数据，默认10个结果。获取越靠后的翻页成本较高

POST /movies/_search
{
  "from": 100,
  "size": 20,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

b、排序-sort

最好在数字型和日期型字段上排序

POST /movies/_search
{
  "sort": [{"year": {"order": "desc"}}],
  "from": 100,
  "size": 20,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

##################或者，这种更精简,推荐用下面这种#######
POST /movies/_search
{
  "sort": [{"year":"desc"},{"_id":"desc"}],
  "from": 100,
  "size": 20,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

c、字段过滤-_source

• 只显示year和_i开头字段的数据，支持通配符

POST /movies/_search
{
  "_source": ["year","title"],  
  "sort": [{"year":"desc"},{"_i*":"desc"}],
  "from": 100,
  "size": 20,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

d、脚本字段-script_fields

• 对字段order_date的值与’hello’进行拼接，然后返回新的字段名为“new_field”,在元信息的fields里面
• fields元信息和_source元信息同级。（实在不明白请看下面的相应信息，明白的可以跳过）

{
  "script_fields": {
    "new_field": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": "doc['order_date'].value+'hello'"
      }
    }
  },
  "_source": [
    "order_date",
    "order_id"
  ],
  "from": 10,
  "size": 1,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

• 返回结果

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4675,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "kibana_sample_data_ecommerce",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "INnh2HEBko7oswXuqL26",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "order_date" : "2020-05-11T10:46:34+00:00",
          "order_id" : 727381
        },
        "fields" : {
          "new_field" : [
            "2020-05-11T10:46:34.000Zhello"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

e、使用查询表达式 query的match

• 查询title中有 hello 或者 word单词的

POST /movies/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "hello word"
    }
  }
}

• 查询title 有hello 和world 的结果

POST /movies/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "hello world",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

f、短语搜索 query的match_phrase

• 查询title字段中有one love的结果，位置必须是这样不能是 one I love

POST /movies/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": {
        "query": "one love"
      }
    }
  }
}

• 查询title字段中有one love的结果，slop代表他们中间可以有几个词，此时 one I love 就符合结果了

POST /movies/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": {
        "query": "one love",
        "slop": 1
      }
    }
  }
}

3、Query String Query

主要是query里面支持的查询方式

之前已经讲了match和match_phrase以及match_all

a、query_string

• 在单个字段下查询

POST movies/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "title",
      "query": "hello NOT word"
    }
  }
}

• 在多个字段下，查询

POST movies/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "fields": ["title","genre"],
      "query": "(hello AND word) OR (beautiful && +Girls)"
    }
  }
}

b、simple_query_string

类似query_string，但是会忽略语法错误，只支持部分查询语句

• 不支持AND OR NOT，会当作字符串处理
• 不支持&&等，会当作特殊符号给排除了
• 单词之间默认关系是OR，指定default_operator
• 支持用 ±| 代替 AND OR NOT

• 查询单词hello并且不包含word的标题

POST movies/_search
{
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "(+hello -word)",
      "fields": ["title"],
      "default_operator": "AND"
    }
  }
}

七、Mapping和常见字段

Mapping 类似数据库中的 表的定义，作用如下：

• 定义索引中的字段的名称
• 定义字段的数据类型，例如字符串，数字，布尔……
• 字段，倒排索引的相关配置（Analyzed or Not Analyzed，Analyzer）

Mapping 会把 JSON 文档映射成 Lucene 所需要的扁平格式。

7.0之前每个mapping都有一个type，7.0之后不需要在mapping中定义指定type信息

1、字段的数据类型

a、简单类型

• text / keyword
• date
• integer / floating
• boolean
• ipv4 & ipv6

b、复杂类型-对象和嵌套对象

• 对象类型 / 嵌套类型

c、特殊类型

• geo_point & geo_shape / percolator

2、Dynamic Mapping

• 在写入文档的瘦，如果索引不存在，会自动创建索引

• Dynamic Mapping 的机制，使得我们不用手动定义Mapping，Elasticsearch可以自动推算出字段的类型

• 但是有的时候也会推算不对，例如地址位置信息

• 当类型设置不对的时候会导致一些功能无法正常运行，例如 Range 查询

• # 查看mapping
  GET movies/_mapping
  

a、类型自动识别

JSON类型	Elasticsearch类型
字符串	匹配日期格式，设置成Date 匹配数字设置为 float 或者 long ，该选项默认关闭 设置为text，并且增加keyword字段
布尔值	boolean
浮点数	float
整数	long
对象	properties 也就是object
数组	由第一个非空数值的类型所决定，如果是string 那么就是字符串类型
空值	忽略

• 测试

PUT mapping_test/_doc/1
{
  "uid": "123",
  "name": "lilei",
  "create_date": "2019-10-10T22:11:22+00:00",
  "isVip": false,
  "isAdmin": "true",
  "age": 22,
  "heigh": "180",
  "money": 12.3,
  "ip":"192.168.1.11",
  "language": [
    "java",
    "python"
  ],
  "children": {
    "number": 3
  },
  "geoip": {
    "lon": 31.3,
    "lat": 30.1
  }
}
# uid 是text类型
# name 是text类型
# create_date  是date类型
# isVip 是boolean类型
# isAdmin 是text类型
# age 是long类型
# height 是text类型
# money 是float类型
# ip 是 text类型
# language 是text类型，根据第一个值推断的类型
# children 是properties 也就是object类型
# geoip 是properties 也就是object类型，这也就是地理位置推算有问题的地方

b、Mapping的dynamic设定

不支持对已有字段类型进行改变，如果必须改变，就只能Reindex API来重建索引了

• 设置Mapping，默认是true

PUT dynamic_mapping_test/_mapping
{
  "dynamic": false
}

设置	文档索引	字段索引	Mapping更新	描述
“true”	YES	YES	YES	一旦有新增字段的文档写入，Mapping也同时被更新
“false”	YES	NO	NO	一旦有新增字段的文档写入，Mapping不会更新 新增的字段数据，也无法被索引，新增字段被丢弃
“strict”	NO	NO	NO	新增字段时，数据写入直接出错

• 新增字段

PUT dynamic_mapping_test/_doc/1
{
  "newField":"someValue"
}

3、Mapping设置及常见参数

创建一个Index

PUT test_users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "mobile": {
        "type": "long"
      }
    }
  }
}

a、自定义Mapping的建议

• 可以参考 API 手册，纯手写
• 为了减少输入的工作量，减少出错的概率，可以按照如下
  • 创建一个临时的 index，写入一些样本数据
  • 通过访问Mapping API 获得该临时文件的动态 Mapping 定义
  • 修改后用，使用该配置创建你的索引
  • 删除临时索引，避免类型人工推断错误。

b、设置某字段是否可被索引

index参数

• 创建时可以设定字段是否被索引，默认都是true，注意只是不能被索引(使用会报错)，不是不可见

PUT test_users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "integer"
      },
      "mobile": {
        "type": "long",
        "index": false
      }
    }
  }
}

c、设置倒排索引记录的内容

index_options 参数

PUT test_users
{
    "mappings": {
       "properties": {
         "name": {
           "type": "text"
         },
         "age": {
           "type": "integer"
         },
         "mobile": {
           "type": "long",
           "index": false
         },
         "bio": {
           "type": "text",
           "index_options": "docs"
         }
       }
    }
}

• 四种级别

  • docs 记录doc id
    freqs 记录doc id 和 term frequencies
    positions 记录doc id 和 term frequencies / term position
    offsets 记录 doc id 和 term frequencies / term position / character offects

• text类型默认记录 positions，其他默认为docs

• 记录内容越多，占用存储空间越大

d、对null值实现搜索

null_value参数

只有keyword 类型支持设定 null_value，只有设置了才能支持"NULL"的搜索

• 设置

  PUT test_users
  {
    "mappings": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "text"
        },
        "age": {
          "type": "integer"
        },
        "mobile": {
          "type": "long",
          "index": false
        },
        "bio": {
          "type": "text",
          "index_options": "docs"
        },
        "nullvalue":{
          "type": "keyword",
          "null_value": "NULL"
        }
      }
    }
  }
  

• 添加数据时，传入null

  POST test_users/_doc/1
  {
    "name":"li,.ei",
    "age":123,
    "mobile":1234412313,
    "bio":123123,
    "nullvalue": null
  }
  

• 查询数据时，查询NULL

  GET test_users/_search
  {
    "query": {"query_string": {
      "default_field": "nullvalue",
      "query":"NULL"
    }}
  }
  

e、copy_to设置

_all 在 7 中被 copy_to所代替

• 用于满足一些特定的搜索
• 通过配置。可以让搜索的时候聚合到多个字段
• copy_to的字段不会出现在查询结果的_source中

• 测试 新建索引 时指定copy_to字段

  PUT test_users
  {
    "mappings": {
      "properties": {
        "firstName": {
          "type": "text",
          "copy_to": "fullName"
        },
        "lastName": {
          "type": "text",
          "copy_to": "fullName"
        }
      }
    }
  }
  

• 添加数据，注意默认的词法分析，中文是一个字一个哦。。

  POST test_users/_doc/1
  {
    "firstName":"李",
    "lastName":"雷"
  }
  # 测试上面的查询，注意注意，中文是一个字一个词。。。
  GET test_users/_search?q=fullName:(李 AND 雷)
  
  POST test_users/_search
  {
    "query": {
      "query_string": {
        "default_field": "fullName",
        "query": "李 AND 雷"
      }
    }
  }
  

4、多字段类型

后面自己去查询。这人的视频。。真无语。 看着头大。乱七八糟的。

好像就是子字段。。

5、精确值和全文本

exact_value

• 包括数字 / 日志 / 具体的一个字符串（例如 App Store一个整体）
  • elasticsearch中的 keyword
  • 精确值不会分词。就是一个整体

full text

• 全文本，非结构化的文本数据
  • elasticsearch中的 text，会根据分词器进行分词

八、自定义分词

当 Elasticsearch 自带的分词器无法满足时，可以自定义分词器。通过自组合不同的组件来实现：

• Character Filter（针对原始文本处理，例：去除html）
• Tokenizer（按照规则切分为单词）
• TokenFilter（将切分的单词进行加工，小写，删除stopwords，增加同义词）

1、Character Filters

• 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 Filters。会影响 Tokenizer 的 position 和 offset 信息

• 一些自带的 Character Filters

  • html_strip 去除 html 标签

    POST _analyze
    {
      "tokenizer": "keyword",
      "char_filter": ["html_strip"],
      "text": ["hello world"]
    }
    

    mapping 字符串替换

    # 中划线替换成下划线
    POST _analyze
    {
      "tokenizer": "standard",
      "char_filter": [
        {
          "type": "mapping",
          "mappings": ["- => _"]
        }
      ],
      "text": "test-id,123-456! test-900 650-423-1234"
    }
    
    # 表情符号替换成英文
    POST _analyze
    {
      "tokenizer": "standard",
      "char_filter": [
        {
          "type": "mapping",
          "mappings": [":) => happy",":( => sad"]
        }
      ],
      "text": ["I am felling :)","Feeling : :( today"]
    }
    

    pattern replace 正则匹配替换

    # 正则匹配，留下$1。。。
    POST _analyze
    {
      "tokenizer": "standard",
      "char_filter": [
        {
          "type": "pattern_replace",
          "pattern": "http://(.*)",
          "replacement": "$1"
        }
      ],
      "text": "http://www.elastic.co"
    }
    
    

2、Tokenizer

• 将原始的文本按照一定的规则，切分为词（term or token）

• elasticsearch 内置的 Tokenizer

  • whitespace / standard / uax_url_email / pattern / keyword / path hierarchy

    • path_hierarchy 测试用例 - 按照url拆分

      
      POST _analyze
      {
        "tokenizer": "path_hierarchy",
        "text": "/usr/local/soft/elasticsearch"
      }
      # /usr
      # /usr/local
      # /usr/local/soft
      # /usr/local/soft/elasticsearch
      

    • whitespace测试用例 - 空格拆分

      # 按照空格拆分
      POST _analyze
      {
        "tokenizer": "whitespace",
        "text": ["The rain in Spain falls mainly on the plain."]
      }
      

• 可以用Java开发插件，实现自己的 Tokenizer

3、Token Filters

注意传递多个，一定要注意先后顺序

• 将 Tokenizer 输出的单词（term），进行增加、修改、删除

• 自带的 Token Filters

  • lowercase / stop / synonym（添加近义词）

    • stop和lowercase 测试用例 - 空格拆分 且 去掉停用词

      # The 虽然也是停用词，但是会保留。因为是大写，因为只会去掉是小写的停用词
      POST _analyze
      {
        "tokenizer": "whitespace",
        "filter": [
          "stop"
        ],
        "text": [
          "The rain in Spain falls mainly on the plain."
        ]
      }
      
      # 这个就是把不管大写小写的停用词都去掉，先小写，再去停用词
      POST _analyze
      {
        "tokenizer": "whitespace",
        "filter": [
          "lowercase","stop"
        ],
        "text": [
          "The rain in Spain falls mainly on the plain."
        ]
      }
      

4、设置一个Custom Analizer

可以在创建索引的时候设置一个自定义的分词器

只需要再settings里面设置好

a、创建自定义Analizer

PUT my_index
{
  "mappings": {},
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer_自定义名": {
          "type": "custom",
          "char_filter": [
            "emoticons_自定义名"
          ],
          "tokenizer": "punctuation_自定义名",
          "filter": [
            "lowercase",
            "english_stop_自定义名"
          ]
        }
      },
      "tokenizer": {
        "punctuation_自定义名": {
          "type": "pattern",
          "pattern": "[ .,!?]"
        }
      },
      "char_filter": {
        "emoticons_自定义名": {
          "type": "mapping",
          "mappings": [
            ":) => _happy_",
            ":( => _sad_"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "english_stop_自定义名": {
          "type": "stop",
          "stopwords": "_english_"
        }
      }
    }
  }
}

b、测试自定义分词器

POST my_index/_analyze
{
  "analyzer": "my_custom_analyzer_自定义名",
  "text": ["I'm a :) person, and you?"]
}

九、自定义索引模板

集群上的索引会越来越多，例如，我们会对日志每天创建一个索引

• 使用多个索引可以让我们更好的管理数据，提高性能
• logs-2020-05-01
• logs-2020-05-02
• logs-2020-06-03

1、index template

• Index template 帮助我们设定 mapping 和 settings，并按照一定过的规则，自动匹配到新创建的索引之上
  • 模板仅在一个索引被创建时，才会产生作用。修改模板不会影响已创建的索引。
  • 可以设定多个模板，这些设置会被 “merge” 在一起
  • 可以指定 “order” 的数值，控制 “merging” 的过程
  • GET _template/* 或 GET _template 查看所有模板

2、索引模板案例

• 创建任何索引的时候，会设定分片为1，副本为1

PUT _template/template_default
{
  "index_patterns": ["*"],
  "order": 0,
  "version": 1,
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

# 测试模板
POST romdon_test/_doc/1
{
  "name":"李磊",
  "create_date":"2019-10-10T22:11:22+00:00",
  "age":"123"
}
# name 是text类型
# create_date 是date类型
# age 是text类型

• 创建以test开头的索引，会设定分片为1，副本为2

• 同时会把日期格式的探测关闭，数字的探测打开（数字探测默认是关闭）

PUT _template/template_test
{
  "index_patterns": ["test*"],
  "order": 1,
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 2
  },
  "mappings": {
    "date_detection": false,
    "numeric_detection": true
  }
}

# 测试模板
POST test_heihei/_doc/1
{
  "name":"李磊",
  "create_date":"2020-05-06T22:11:22+00:00",
  "age":"123"
}
# name 是text类型
# create_date 是text类型
# age 是long类型

3、索引模板的工作方式

• 当一个索引被创建时
  • 1、应用elasticsearch 默认的 setting 和mappings
  • 2、应用 order 数值低的 index template 中的设定
  • 3、应用 order 数值高的 index template 中的设定，之前的索引设置相同的会被覆盖
  • 4、应用创建索引时，用户自定义的 setting 和mappings ，之前的索引模板设置相同的会被覆盖

4、动态字段模板

根据 Elasticsearch 识别的数据类型，结合字段名称，来动态设定字段类型

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

• 定义在某个索引的mappings中

  • template有名称、匹配规则是数组、为匹配到的字段设置mapping
  • match_mapping_tyoe：匹配自动识别的字段类型，string，boolean等
  • match，unmatch：匹配字段名
  • path_match，path_unmatch：
  • 注意数组的顺序,还有数组里面都是用的{}，dynamic_templates、strings_as_boolean等都是关键字

• 测试1，string转为boolean，根据名字前缀的正则

PUT my_test_index3
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "strings_as_boolean_自定义": {
          "match_mapping_type": "string",
          "match": "is*",
          "mapping": {
            "type": "boolean"
          }
        }
      },
      {
        "strings_as_keyword_自定义": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

# 测试
POST my_test_index3/_doc/1
{
  "isVIP":"true",
  "name":"lilei"
} 

• 测试2 自动把正则组成成一个copy_to

 
PUT my_test_index1
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "full_name": {
          "path_match": "name.*",
          "path_unmatch": "*.middle",
          "mapping": {
            "type": "text",
            "copy_to": "full_name"
          }
        } 
      }
    ]
  }
}
# 测试 ，注意正则里面是name这个对象。
PUT my_test_index1/_doc/1
{
  "name": {
    "first":  "John",
    "middle": "Winston",
    "last":   "Lennon"
  }
}

GET my_test_index1

GET my_test_index/_search?q=full_name:John
GET my_test_index/_search?q=full_name:Winston  # 这个就没有被copy_to

十、聚合

就是语句支持统计分析。。。I fuck you

1、聚合的分类

• Bucket Aggregation 一些列满足特定条件的文档的集合

  • 支持很多类型的Buccket，例如Term & Range （时间 / 年龄区间 / 地理位置）

  • 测试，查询航班目的地的统计信息，结果不在hits里，而在同级的aggregations中

    GET kibana_sample_data_flights/_search
    {
      "size": 0,
      "aggs": {
        "fligth_dest_自定义名字": {
          "terms": {
            "field": "DestCountry_待分组的字段"
          }
        }
      }
    }
    

• Metric Aggregation 一些数学运算，可以对文档字段进行统计分析

  基于数据集计算结果，除了支持在字段上进行计算，同样也支持在脚本（painless script）产生的结果上进行计算

  • 大多数 metric 是数学计算，仅输出一个值

    • min / max / sum / avg / cardinality

  • 部分 metric 支持输出多个数值

    • stats / percentiles / percentile_ranks

  • 测试1，查看航班目的地的统计信息，增加均价，最高最低价格

    GET kibana_sample_data_flights/_search
    {
      "size": 0,
      "aggs": {
        "fligth_dest_自定义名字": {
          "terms": {
            "field": "DestCountry"
          },
          "aggs": {
            "average_proce_自定义": {
              "avg": {
                "field": "AvgTicketPrice"
              }
            },
            "max_price_自定义": {
              "max": {
                "field": "AvgTicketPrice"
              }
            },
            "min_price_自定义": {
              "min": {
                "field": "AvgTicketPrice"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    

  • 测试2，查看航班目的地的统计信息，平均票价，以及天气状况

    GET kibana_sample_data_flights/_search
    {
      "size": 0,
      "aggs": {
        "flight_dest_自定义": {
          "terms": {
            "field": "DestCountry"
          },
          "aggs": {
            "average_price_自定义": {
              "avg": {
                "field": "AvgTicketPrice"
              }
            },
            "weather_自定义": {
              "terms": {
                "field": "DestWeather"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    

• Pipeline Aggregation 对其他的聚合结果进行二次聚合

• Matrix Aggregation 支持对多个字段的操作并提供一个结果矩阵

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