ES的入门学习

一、开场白

1、哪些人需要学习ES

开发
测试
运维
利用数据来分析和查询的人

作为一个非关系型数据库，有着和mysql关系型数据库一样重要的地位。

2、学习ES需要具备什么基础

会写SQL语句
json格式
http请求

3、入门学习ES的内容

1）动手操作安装起来，最新的ES版本已经是7.4.2了。

官网https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch下载适合你OS版本的程序，解压缩并启动即可。

image.png

2）基于head插件或kibana的操作

3）简单理解为什么ES如此受欢迎，能够支持亿级数据。

4）ES是怎么支持关键词查询的

二、ES的几个知识点

1、和mysql的对比

	数据库	表	行	字段	DDL
mysql	Database	Table	Row	Column	create table
ES	Index 索引	Type 类型	Document 文档	Field 字段	Mapping

	客户端工具	复制方式
mysql	navicat, SQLyog, MySQL Workbench	主从
ES	elasticsearch-head, Kibana, Elasticsearch-sql, Elasticsearch-HQ	对等

es在5.x以后，没有了string类型，被拆分为关键词搜索keyword和全文搜索text。

	keyword	text
自动分词	否	是
支持聚合	是	否

ES支持多种数据类型，除了上面说的字符串类型，还有日期，布尔，二进制，还有geo，IP，Multi-fields等实用的类型。

2、集群、节点、分片、副本

1）集群与节点

集群一般要有3个节点，分开主分片和副本。

2）节点与分片

节点按角色可分为数据节点、主节点、协同节点。

分片数 = 节点数的1.5 ～ 3倍

3）分片与副本

副本是可以随时调整的，但分片指定后不可变。一般，一个分片有1~2个副本即可保证高可用。

请问下面的这个集群，有多少节点，多少分片，多少主分片，多少副本？？？

image

注意：集群下的分片数 = 索引的主分片数 * （1 + 副本数）

200GB的数据建议分片数为7~8个。（ES JVM heap 最大可以设置32G 。 30G heap 大概能处理的数据量 10 T。）

集群的状态	说明
yellow	所有主分片可用，但不是所有副本分片都可用。或者，硬盘空间超过85%
green	所有的主分片和副本分片都可用
red	部分主分片不可用

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。开发环境单节点的情况下，由于es默认是有1个副本，主分片和副本不能在同一个节点上，所以副本就是未分配unassigned。新建索引像下面这样建立：

{
 "settings":{
 "number_of_shards":1, 
 "number_of_replicas":0
 }
}

3、倒排索引

注意：不需要索引的字段，一定要明确定义出来，因为默认是自动创建索引的。

@Field(type = FieldType.text , index = FieldIndex.not_analyzed)
private String message;

比如有一个表User

ID	Name	Age	Sex
1	Tom	18	Male
2	Kate	18	Female
3	Jack	19	Male

ES分别为每个field都建立一个倒排索引

Term	Posting List ( 存储所有符合term的文档id)
18	[1,2]
19	[3]

现在的问题是如何快速查找到某个Term？

image

1）提高查询效率，mysql的B+树通过减少磁盘寻道次数，ES直接通过内存查找Term，不读磁盘。

但是如果Term太多，Term Dictionary也会很大，导致内存放不下。

2）于是就有了Term Index，就像字典里的索引页一样，A开头的有哪些term，分别在哪页，可以理解term index是一颗树。通过term index可以快速地定位到term dictionary的某个offset，然后从这个位置再往后顺序查找。

image

注意：这棵树不会包含所有的term，它包含的是term的一些前缀。

3）把term index缓存到内存中。从term index查到对应的term dictionary的block位置之后，再去磁盘上找term，大大减少了磁盘随机读的次数。

（这里遗留一个问题，如果Term Index树还是很大怎么办？）

4、分词器

注意：对于String类型的字段，不需要analysis的也需要明确定义出来，因为默认是会analysis的。

@Field(type = FieldType.keyword)
private String message;

分词是将文本转换成一系列单词（Term or Token）的过程，也可以叫文本分析，在ES里面称为Analysis

@Field(type = FieldType.keyword ,analyzer = "ik_smart", searchAnalyzer = "ik_smart")
private String name;

分词器，推荐支持中文的ik-analyzer，详情参考Elasticsearch 默认分词器和中分分词器之间的比较及使用方法

5、压缩技巧

1）term index：用确定无环状态转换器（Deterministic acyclic finite state transducer， FST）压缩，以字节的方式存储所有的term。

（FST压缩率一般在3倍~20倍之间，相对于TreeMap/HashMap的膨胀3倍，内存节省就有9倍到60倍！）

我们对“october”，“november”, ”december”这三个词构建确定无环有限状态接收机（Deterministric acyclic finite state acceptor, FSA），如下：

image

（TRIE树只共享前缀，而FSA不仅共享前缀还共享后缀。）

我们对“mar”，“jul”，“jun”这三个词构建FST，如下：

image

（FST保证了不同的转移有唯一的值：mar的值为3，jul的值为7， jun的值为6。）

详细请参考关于Lucene的词典FST深入剖析

2）posting list：增量编码压缩，将大数变小数，按字节存储。

Frame Of Reference压缩算法：

image

3）内存缓存数据：Roaring bitmaps，高效压缩解压和逻辑运算。

Bitmap是一种数据结构，假设有某个posting list：[1,3,4,7,10] 对应的bitmap就是：[1,0,1,1,0,0,1,0,0,1]

Bitmap的缺点是存储空间随着文档个数线性增长，

Roaring bitmaps需要打破这个魔咒就一定要用到某些指数特性：将posting list按照65535（=2^16-1，一个short的存储单位）为界限分块，比如第一块所包含的文档id范围在0_{65535之间，第二块的id范围是65536}131071，以此类推。再用<商，余数>的组合表示每一组id，这样每组里的id范围都在0~65535内了。

image

If a block has more than 4096 values, encode as a bit set, and otherwise as a simple array using 2 bytes per value

6、记得给索引取别名

巧妙利用这点，在你想修改某个字段的类型，或删除某个字段的时候，而不想修改代码的时候，作用就很明显了。当你的存储数据是基于时间序列规则的时候，你只要使用别名查询，ES会自动聚合。

image.png

好处是代码使用别名，只要别名一致，无论ES这么折腾，不会让你去修改代码。

三、文档的CRUD

ES提供了一套对外的restful api接口，让你操作变得规范和易懂。

详见官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.1/docs.html

image.png

操作类型	普通请求	批量操作
查询	_search + GET	_mget + GET
新增	_create + PUT	_reindex + POST
删除	DELETE	_delete_by_query + POST
修改	_update + POST	_update_by_query + POST

1、创建索引

1）head插件：

开发环境地址: http://192.168.5.57:9100/

image.png

如果是单节点，非集群环境下，可以像下面这样设置作为测试：

image.png

新建成功后，可以在概览界面看到刚创建的索引user：

image.png

选择”动作“--》”删除“，在弹出框输入字符”删除"确认，便可以删除user索引。

image.png

看到如下弹出框，说明删除成功！！

image.png

2）postman

注意：请求方式是PUT，请求URL是http://192.168.5.57:9200/user , user是要创建的索引名。

image.png

删除索引，选择请求方式为DELETE

image.png

3）curl 等工具

curl -X PUT 'http://192.168.5.57:9200/user'

curl -X DELETE 'http://192.168.5.57:9200/user'

4）head自带的http请求，理解这一点很重要，后面数据的查询和增删改，通过这点都能实现。

创建索引

image.png

删除索引

image.png

2、查询数据

1）简单查询

它只能做查询搜索，不能创建、修改和删除数据，如果想要执行这些操作，那就只能用下一个功能块“复合查询”了。

索引reader有98个document，也就是我们说的98条记录，id字段是主键。

image.png

返回格式，你也可以选择json和csv格式：

image.png

下面是csv格式，支持导出。(亮点哦，建议我们所有的数据分析，打印的数据格式都是csv)

image.png

这里虽然说是基本查询，其实是支持多条件的查询了，类似navicat的查询。所以有必要再讲下使用。

must 返回的文档必须满足must子句的条件，类似于 == and
must not返回的文档必须不满足must not 子句的条件类似于!= not
should 返回的文档只要满足should中的一个条件即可类似于 || or

参数含义：

查询参数	含义
term	相当
wildcard	通配符查询例：* 商品 *
prefix	前缀
fuzzy	区间，分词模糊查询结合max_expansions 和min_similarity，数值则表示在此数值的增加，减小数量在多少范围之内的数据；字符则为在此自负基础上增加/减少多少字符范围内的数据
range	区间查询，如果type是时间类型，可用内置now表示当前，-1d/h/m/s来进行时间操作
query_string	可以对int, long, string查询，对int,long只能本身查询，对string进行分词和本身查询
text	片段
missing	返回没有字段或值为null的文档

另外：gt/lt/gte/lte就不解释了。

postman查询：地址http://192.168.5.57:9200/user/_search ，请求方式是GET，多条件查询建议使用上面的head。

image.png

如果你是指定id查询，末尾就不需要加_search了。否则会报错

No handler found for uri [/user/collect/3/_search] and method [GET]

image.png

2）复杂查询

相当于postman了，支持发送RESTful API到elasticsearch服务执行。

注意：勾选”易读“，对json文本进行格式化。复杂查询就不单是查询了，还支持增删改。

image.png

3、新增数据

1）指定index的type和id：

image.png

可以看到新增了一条记录。。。

image.png

上面是id指定，也可以让ES自动生成，但是不建议使用自增的方式插入数据：

image.png

这里大家可能会有疑问，user我知道是索引，那collect是啥子呢，是我们定义的type了，也就是表名。es是非关系型数据库，好处就是灵活。你可以自定义_type。

image.png

方便大家测试，我将user的属性json文本拷贝出来，仅供参考:

{
 "name": "测试12",
 "age": "18",
 "gender": "male",
 "ctime": "",
 "utime": ""
}

ES索引的field是很灵活的，不用管总共有哪些field，只写你所需要的就好。

{
 "name": "测试14",
 "gender": "male"
}

当然也可以使用postman等工具哈，归功于ES对外很好的restful api接口。

image.png

4、修改数据

根据主键的唯一性，进行覆写操作。

请求地址为http://192.168.5.57:9200/reader/collect/47/ , 格式是http://192.168.5.57:9200/<_index>/<_type>/<_id> , 操作类型是_update（指明是修改操作），http请求方式是POST。

postman工具，请求地址是http://192.168.5.57:9200/user/collect/4/_update , 请求方式还是post

{ 
 "doc":{
 "name": "测试4"
 }
}

支持条件修改：

请求地址是：http://192.168.5.57:9200/user/_update_by_query/ ，请求方式是POST。

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

5、删除数据

请求地址为http://192.168.5.57:9200/user/collect/AW6g18C-QJexQIWLsAxW/ 格式是http://192.168.5.57:9200/<_index>/<_type>/<_id> ，http请求方式是DELETE。

支持条件删除：

请求地址是：http://192.168.5.57:9200/user/_delete_by_query/， 请求方式是POST

query如何来，建议从head的简单查询视图里拷贝。

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

四、Mapping

个人理解这个类似于mysql的DDL语句，上面讲述的crud是属于DML语句。为什么说类似，而不完全是呢？mysql修改一个字段的类型轻轻松，ES会让你的工作绕一大圈子！！

1、查看mapping

在创建索引的时候，一起定义映射：

请求地址：http://192.168.5.57:9200/user ，请求方式PUT。

{
 "settings":{
 "index":{
 "number_of_shards":1,
 "number_of_replicas":0
 }
 },
 "mappings":{
 "collect":{
 "properties":{
 "name":{
 "type":"text"
 },
 "age":{
 "type":"long"
 },
 "gender":{
 "type":"keyword"
 },
 "message":{
 "type":"text",
 "index":"not_analyzed"
 },
 "ctime":{
 "type":"long"
 },
 "utime":{
 "type":"long"
 }
 }
 }
 }
}

查看mapping

请求地址：http://192.168.5.57:9200/user/_mapping/，请求方式GET

image.png

2、新增mapping:

请求地址是http://192.168.5.57:9200/user/collect/_mapping ，主要要指定index和type。

image.png

3、修改mapping

准确的说，是新增字段，而不是修改原有的字段类型。如果你需要修改，怎么办？要么删除索引重新导入，要么reindex。有时候请想下新增字段是不是能够解决你的需求～～请参考https://www.cnblogs.com/royfans/p/11436395.html

postman操作：

image.png

head操作：

image.png

ES的入门学习

一、开场白

1、哪些人需要学习ES

2、学习ES需要具备什么基础

3、入门学习ES的内容

二、ES的几个知识点

1、和mysql的对比

2、集群、节点、分片、副本

3、倒排索引

4、分词器

5、压缩技巧

6、记得给索引取别名

三、文档的CRUD

1、创建索引

2、查询数据

1）简单查询

2）复杂查询

3、新增数据

4、修改数据

5、删除数据

四、Mapping

1、查看mapping

2、新增mapping:

3、修改mapping

你可能感兴趣的:(ES的入门学习)