一.Elasticsearch概述

1.1 什么是搜索

百度:我们比如说想找寻任何的信息的时候,就会上百度去搜索一下,比如说找一部自己喜欢的电影,或者说找一本喜欢的书,或者找一条感兴趣的新闻(提到搜索的第一印象)。百度 != 搜索

1)互联网的搜索:电商网站,招聘网站,新闻网站,各种app

2)IT系统的搜索:OA软件,办公自动化软件,会议管理,日程管理,项目管理。

搜索,就是在任何场景下,找寻你想要的信息,这个时候,会输入一段你要搜索的关键字,然后就期望找到这个关键字相关的有些信息

1.2 用数据库做搜索

用数据库来实现搜索,是不太靠谱的。通常来说,性能会很差的。

1.3 全文检索和Lucene

1)全文检索,倒排索引

全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文搜索引擎数据库中的数据。

倒排索引

传统数据库存储:

id       描述

1       优秀员工

2       销售冠军

3       优秀团队领导

4       优秀项目

倒排索引处理步骤:

1、切词:

优秀员工 —— 优秀 员工

销售冠军 —— 销售 冠军

优秀团队领导 —— 优秀 团队 领导

优秀项目 —— 优秀 项目

2、建立倒排索引:

关键词          id

优秀             1,3,4

员工             1

销售             2

团队             3

。。。         。。。

2)lucene,就是一个jar包,里面包含了封装好的各种建立倒排索引,以及进行搜索的代码,包括各种算法。我们就用java开发的时候,引入lucene jar,然后基于lucene的api进行去进行开发就可以了。

1.4 什么是Elasticsearch

Elasticsearch,基于lucene,隐藏复杂性,提供简单易用的restful api接口、java api接口(还有其他语言的api接口)。

关于elasticsearch的一个传说,有一个程序员失业了,陪着自己老婆去英国伦敦学习厨师课程。程序员在失业期间想给老婆写一个菜谱搜索引擎,觉得lucene实在太复杂了,就开发了一个封装了lucene的开源项目,compass。后来程序员找到了工作,是做分布式的高性能项目的,觉得compass不够,就写了elasticsearch,让lucene变成分布式的系统。

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它用于全文搜索、结构化搜索、分析。

全文检索:将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。

结构化检索:我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些,select * from products wherecategory_id='日化用品'。

数据分析:电商网站,最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些;新闻网站,最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些。

1.5 Elasticsearch适用场景

1)维基百科,类似百度百科,牙膏,牙膏的维基百科,全文检索,高亮,搜索推荐。

2)The Guardian(国外新闻网站),类似搜狐新闻,用户行为日志(点击,浏览,收藏,评论)+ 社交网络数据(对某某新闻的相关看法),数据分析,给到每篇新闻文章的作者,让他知道他的文章的公众反馈(好,坏,热门,垃圾,鄙视,崇拜)。

3)Stack Overflflow(国外的程序异常讨论论坛),IT问题,程序的报错,提交上去,有人会跟你讨论和回答,全文检索,搜索相关问题和答案,程序报错了,就会将报错信息粘贴到里面去,搜索有没有对应的答案。

4)GitHub(开源代码管理),搜索上千亿行代码。

5)国内:站内搜索(电商,招聘,门户,等等),IT系统搜索(OA,CRM,ERP,等等),数据分析(ES热门的一个使用场景)。

1.6 Elasticsearch特点

1)可以作为一个大型分布式集群(数百台服务器)技术,处理PB级数据,服务大公司;也可以运行在单机上,服务小公司;树莓派

2)Elasticsearch不是什么新技术,主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术,合并在了一起,才形成了独一无二的ES;lucene(全文检索),商用的数据分析软件(也是有的),分布式数据库(mycat);

3)对用户而言,是开箱即用的,非常简单,作为中小型的应用,直接3分钟部署一下ES,就可以作为生产环境的系统来使用了,数据量不大,操作不是太复杂;

4)数据库的功能面对很多领域是不够用的(事务,还有各种联机事务型的操作);特殊的功能,比如全文检索,同义词处理,相关度排名,复杂数据分析,海量数据的近实时处理;Elasticsearch作为传统数据库的一个补充,提供了数据库所不能提供的很多功能。

1.7 Elasticsearch核心概念

1.7.1 近实时

近实时,两个意思,从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟(大概1秒);基于es执行搜索和分析可以达到秒级。

1.7.2 Cluster(集群)

集群包含多个节点,每个节点属于哪个集群是通过一个配置(集群名称,默认是elasticsearch)来决定的,对于中小型应用来说,刚开始一个集群就一个节点很正常。

1.7.3 Node(节点)

集群中的一个节点,节点也有一个名称(默认是随机分配的),节点名称很重要(在执行运维管理操作的时候),默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群,如果直接启动一堆节点,那么它们会自动组成一个elasticsearch集群,当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群。

1.7.4 Index(索引-数据库)

索引包含一堆有相似结构的文档数据,比如可以有一个客户索引,商品分类索引,订单索引,索引有一个名称。一个index包含很多document,一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index,商品索引,里面可能就存放了所有的商品数据,所有的商品document。

1.7.5 Type(类型-表)

每个索引里都可以有一个或多个type,type是index中的一个逻辑数据分类,一个type下的document,都有相同的fifield,比如博客系统,有一个索引,可以定义用户数据type,博客数据type,评论数据type。

商品index,里面存放了所有的商品数据,商品document

但是商品分很多种类,每个种类的document的fifield可能不太一样,比如说电器商品,可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊fifield;生鲜商品,还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊fifieldtype,日化商品type,电器商品type,生鲜商品type

日化商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name

电器商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,service_period

生鲜商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,eat_period

每一个type里面,都会包含一堆document

{ "product_id": "1", "product_name": "长虹电视机", "product_desc": "4k高 清", "category_id": "3", "category_name": "电器", "service_period": "1年"}

{ "product_id": "2", "product_name": "基围虾", "product_desc": "纯天然,冰岛产", "category_id": "4", "category_name": "生鲜", "eat_period": "7天" }

1.7.6 Document(文档-行)

文档是es中的最小数据单元,一个document可以是一条客户数据,一条商品分类数据,一条订单数据,通常用JSON数据结构表示,每个index下的type中,都可以去存储多个document。

1.7.7 Field(字段-列)

Field是Elasticsearch的最小单位。一个document里面有多个fifield,每个fifield就是一个数据字段

product document { "product_id": "1", "product_name": "高露洁牙膏", "product_desc": "高效美白", "category_id": "2", "category_name": "日化用品" }

1.7.8 mapping(映射-约束)

数据如何存放到索引对象上,需要有一个映射配置,包括:数据类型、是否存储、是否分词等。

这样就创建了一个名为blog的Index。Type不用单独创建,在创建Mapping 时指定就可以。Mapping用来定义Document中每个字段的类型,即所使用的 analyzer、是否索引等属性,非常关键等。创建Mapping 的代码示例如下:

client.indices.putMapping({

index : 'blog',

type : 'article',

body : {

article: {

properties: {

id: {

type: 'string',

analyzer: 'ik',

store: 'yes',

},

title: {

type: 'string',

analyzer: 'ik',

store: 'no',

},

content: {

type: 'string',

analyzer: 'ik',

store: 'yes',

}

}

}

}

});

1.7.9 elasticsearch与数据库的类比

1.7.10 ES存入数据和搜索数据机制

1)索引对象(index):存储数据的表结构 ,任何搜索数据,存放在索引对象上 。

2)映射(mapping):数据如何存放到索引对象上,需要有一个映射配置, 包括:数据类型、是否存储、是否分词等。

3)文档(document):一条数据记录,存在索引对象上 。

4)文档类型(type):一个索引对象,存放多种类型数据,数据用文档类型进行标识。

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