ElasticSearch

ES的分布式架构：

不同的集群通过不同的名字来区分，默认是“elasticsearch”
每个节点都有名字，通过配置文件来配置
每个节点启动后默认是Master eligible节点，可参加选主流程，成为master节点
只有master节点才能修改集群的状态信息，但是每个节点都保存了集群的状态
- 集群状态维护了所有的节点信息、所有的索引和其他相关的Mapping和Setting信息、分片的路由信息
- 为一个集群设置多个Master节点/每个节点只承担Master的单一角色
节点类型：
- Data Node:可以保存数据的节点，负责保存分片数据，用来做水平扩展
- Coordinating Node：负责接收Client请求，将请求分发到合适的节点，最终把结果汇集到一起，每个节点默认起到了Coordination Node的职责
- Hot&Warm Node 降低部署成本，实现Hot&Warm架构。不同的机器配置
  - hot节点新文档写入，ssd
  - warm节点保存老数据，hdd
分片：
- 主分片：用来解决水平扩展问题，通过主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，且主分片数在索引创建时指定，后续不能修改。除非Reindex
- 副本分片，用以解决数据高可用的问题，副本分片是主分片的拷贝，副本分片数可以动态调整，增加副本数可以提高读取的吞吐。
- 7.0开始主分片默认设置成5->1，解决over-sharding的问题（每个分片都是完整的Lucene索引，它需要为索引的每个分段创建一些文件描述符，增加相应的内存开销，且影响搜索结果的相关性打分）应该通过切分成不同的索引来解决数据量过大的问题。
创建/删除索引的请求，只能被Master节点处理。
Master Eligible Node&选主流程
- 一个集群，支持配置多个Master Eligible节点，这些节点可以在必要时（如Master节点宕机）参与选主流程，成为Master节点
- 每个节点启动后，默认就是一个Master Eligible节点
- 当集群内第一个Master Eligible节点启动的时候，会将自己选举成Master节点
- 互相ping对方，Node Id低的会称为被选举的节点
- 脑裂问题：Node1网络断开，node2、3选举出一个master后，node1恢复网络，继续当做master。
- 如何避免脑裂：限定一个选举条件，设置quorum（仲裁），只有在Master eligible节点数大于quorum时才能进行选举。7.0开始无需这个配置，让es自己选择可以形成仲裁的节点。https://www.jianshu.com/p/2ed01f0eea9c

分片与集群的故障转移

通过主分片，将数据分布在所有节点上
- 将一份索引的数据，分散在多个node上
- 数量在创建索引的时候指定，后续默认不能修改，需要修改则需要重建索引
主分片丢失，副本分片可以Promote成主分片，副本分片数量可以动态调整，每个节点上都有完备的数据，数量增加可以提高读取的吞吐，但是会降低写入性能。
节点挂掉，节点上主分片的副本分片会变成主分片，同时会重新分片副本分片。

文档到分片的路由

hash算法确保文档均匀分散到分片中
默认的_routing值是文档id
可以自行指定rount数值
设置index settings后，primary数，不能随意修改

倒排索引

正排：书本的目录/文档id到文档内容和单词的关联

倒排：索引页，列出每一个文章标题再那一页/单词到文档ID的关系

倒排索引包含两部分：

单词词典：记录所有文档的单词，记录单词到倒排列表的关联关系，一般较大，可以通过B+数或者哈希拉链法实现
倒排列表：记录了单词对应的文档结合，由倒排索引项组成
- 倒排索引项：
  - 文档ID
  - 词频 TF，该单词在文档中出现的次数
  - 位置position，单词在文档中分词的位置
  - 偏移offset，记录单词的开始结束位置

这就是elasticsearch这个单词的倒排列表

es的JSON文档中的每个字段，都有自己的倒排索引，可以指定字段不做索引

在Lucene中，单个倒排索引文件被称为Segment，segment是不可变更的，多个Segments汇总在一起，称为Lucene的Index，对应es中的Shard
新文档写入时，会生成新Segment，查询时会查询所有Segments，并进行汇总，Commit Point会记录所有Segments的信息
将Index buffer写入Segment的过程叫做Refresh，每秒发生一次，所以一秒后es就可以搜索到数据了。Refersh时会将Segment写入缓存以开放查询。
如果有大量数据写入，会产生很多的Segment
为了保证数据不丢失，所以在Index文档时，同时写Transaction Log，默认落盘，每个分片有一个Transaction Log。refresh时，index buffer会被清空，transaction log不会。
Flush，会调用Refresh并清空Index Buffer
- 调用fsync，将Segments写磁盘
- 清空Transaction Log
- 默认30分钟调用一次
- 或者Transaction Log满（512M）

分词

Character Fileter+Tokenizer+Token Filter

URI Search

GET /movies/_search?q=2012&df=title&sort=year:desc&from=0&size=10&timeout=1s

q指定查询语句，使用Query String Syntax
df默认字段，不指定时会对所有字段进行查询
sort 排序 / from和size用于分页
profile 可以查看查询是如何被执行的

Term v.s. Phrase

Beautiful Mind等效于Beautiful OR Mind
- q=title:Beautiful Mind, 其中Beautiful是指定title字段的查询，Mind是泛查询
- q=title:(Beautiful Mind)
“Beautiful Mind”，等效于Beautiful AND Mind。是Phrase查询，还要求前后顺序保持一致

分组与引号

title:(Beautiful Mind)，title中有Beautiful或有Mind
title:“Beautiful Mind”，Phrase查询，title中有Beautiful Mind，而且顺序必须一致

布尔操作

AND / OR / NOT 或 && / || / !
- 必须大写
- title:(matrix NOT reloaded)

分组

+表示must
-表示must_not
title:(+matrix -reloaded)

范围查询

区间表示：[]闭区间，{}开区间
- year:{2019 TO 2018}
- year:[* TO 2018]
- kibana中 } 会导致dev tool出错，用%7D代替
算数符号
- year:>2010
- year:(>2010 && <=2018)
- year:(+>2010 && +<=2018)

通配符查询

？代表1个字符，*代表0个或多个字符
- title:mi?d
- title:be*

正则表达

title:[bt]oy

模糊匹配与近似查询

title:beautifl~1
title:“lord rings”~2

Request Body & Query DSL

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,
    "from":10,
    "size":20,//分页，获取靠后的翻页成本高
    "sort":[{"order_date":"desc"}],//排序
    "query":{
        "match_all":{}
    }
}

最好在“数字型”与“日期型”字段上排序
因为对于多值类型或分析过的字段排序，系统会选一个值，无法得知该值

source filtering

#Last或Christmas出现
GET /comments/_doc/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "comment":"Last Christmas"
        }
    }
}
#Last和Christmas同时出现
GET /comments/_doc/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "comment":{
                "query":"Last Christmas",
                "operator":"AND"
            }
        }
    }
}

#slop中间可以有一个其它的字符进入
GET /comments/_doc/_search
{
    "query":{
        "match_phrase":{
            "comment":{
                "query":"Song Last Christmas",
                "slop":1
            }
        }
    }
}

Mapping

定义索引中的字段的名称
最好为Mapping加入Meta信息，进行版本管理
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
Mapping会把JSON文档映射出Lucene所需要的扁平格式
一个Mapping属于一个索引的Type
- 每个文档都属于一个Type
- 一个Type有一个Mapping敌营
- 7.0开始无需指定type信息
Mapping的简单类型：
- Text/Keyword :full-text 表示字段内容会被分析，而 keywords 表示字段值只能作为一个精确值查询。
  - text适用于全文本字段，会被分词，默认不支持聚合分析及排序
  - keyword使用与id，枚举及不需要分词的文本，比如电话号码，性别等需要精确匹配的，可以sorting和aggregations
  - 默认会喂文本类型设置成text，并且设置一个keywords的子字段。
- Date
- Integer/Floating
- Boolean
- IPV4&IPV6

Dynamic Mapping

当索引不存在时，会自动创建索引，如果没有定义Mappings，会根据文档信息，推算出字段的类型
当设置为true，一旦有新字段写入，会同时更新Mapping
设置为false，mapping不会更新，也无法被索引，信息会出现在_source中
设置为Strict，文档写入失败
已有的字段，一旦已经有数据写入了，就不能修改字段定义，除非Reindex重建索引
mappings下的某个字段设置index为false，则不被索引，无法搜索。

Index Template

帮助你设定Mappings和Settings，并按照一定的规则，自动匹配到新创建的索引之上
- 模板仅在一个索引被新创建时，才会产生作用，修改模板不会影响已创建的索引
- 可以设定多个索引模板，这些设置会被merge
- 可以指定order的数值，控制merging的过程，order高的会覆盖低的设置，优先级最高的是用户指定的Settings和Mappings

ES聚合分析

通过聚合，我们会得到一个数据的概览，是分析和总结全套的数据，而不是寻找单个文档
- 西湖区和拱墅区的客房数量
- 不同的价格区间，可预订的经济酒店和5星级酒店的数量
高性能，只要一条语句，就可以从es得到分析结果，无需客户端自行分析。
分类
- bucket aggregation：
  一些列满足特定条件的文档集合, 类似于SQL的group
- metric aggregation：一些满足特定条件的文档集合。（最大/最小/平均值）,类似于SQL的COUNT.
- pipeline aggregation 对其他的聚合结果进行二次聚合
- matrix aggregration 支持对多个字段的操作并提供一个结果矩阵

bool 查询

一个或者多个查询子句的组合

Bool查询对应Lucene中的BooleanQuery，它由一个或者多个子句组成，每个子句都有特定的类型。

must

返回的文档必须满足must子句的条件，并且参与计算分值
filter

返回的文档必须满足filter子句的条件。但是不会像Must一样，参与计算分值
should

返回的文档可能满足should子句的条件。在一个Bool查询中，如果没有must或者filter，有一个或者多个should子句，那么只要满足一个就可以返回。minimum_should_match参数定义了至少满足几个子句。
must_nout

返回的文档必须不满足must_not定义的条件。

Index Alias

为索引定一个别名，操作都通过别名来完成

搜索建议 Suggester API

自动补全或者纠错，提高匹配程度

将输入的文本分解为Token，然后在索引的字典里查找相似的Term并返回
类别：
- Term Suggester，对每个分词进行分析，改动多少字符就可以和另外一个词一致，提供一个分数
  - Missing -如索引中已经存在，就不提供建议
  - Popular - 推荐出现频率更高的词
  - Always - 无论是否存在都提供建议
- Phrase Suggester，新增了一些参数，比如Max Errors，最多可以拼错的terms数
- Complete Suggester，自动补全，每输入一个字符就要查询，比较耗性能
- Context Suggester 自动补全的扩展

跨集群搜索

痛点：单集群水平扩展时，节点数不能无限增加，集群的元信息（节点、索引、集群状态）会在每个节点都存储，导致更新压力变大。

跨集群搜索——Cross Cluster Search

允许任何节点扮演federated节点，以轻量的方式，将搜索请求进行代理
不需要以Client Node的形式加入其它集群
每个集群配置相同的索引名

分布式搜索

先到Coordination节点，随机选择分片，发送请求，每个分片进行查询排序，返回排序后的文档id
Coordination节点会把每个分片的id列表重新排序然后分页，再根据id去相应的分片获取详细的文档数据。

避免深度分页Search After

可以实时获取下一页文档信息
- 不指定特定页数（From）
- 只能往下翻
第一步搜索指定sort，并且保证值是唯一的（加入id）
然后使用上一次，最后一个文档的sort值进行查询
Scroll API：适合需要全部文档的时候
- 创建一个快照，有新的数据写入的话无法被查到
- 每次查询后，输入上一次的Scroll Id
Regular：需要实时获取顶部的部分文档的场景
Pagination：需要深度分页，则选用Search After

并发读写

es采用的是乐观并发控制，类似cas。

父子文档

Reindex 重建索引

API

查看集群健康状态：/_cluster/health
查看节点信息:/_cat/nodes?v
获取一个文档：GET /users/_doc/1
Index/Create：index如果已存在，则删除老的再新增，Create如果已存在则返回错误
_bulk:多个操作合并
_mget:批量读取
_msearch：批量查询
/_search：集群上所有的索引
/index1/_serarch：index的索引

LSM Tree

https://www.jianshu.com/p/5c846e205f5f

ElasticSearch

ElasticSearch

ES的分布式架构：

分片与集群的故障转移

文档到分片的路由

倒排索引

分词

URI Search

Term v.s. Phrase

分组与引号

布尔操作

分组

范围查询

通配符查询

正则表达

模糊匹配与近似查询

Request Body & Query DSL

Mapping

Index Template

ES聚合分析

相关性和相关性算分

bool 查询

Index Alias

搜索建议 Suggester API

跨集群搜索

跨集群搜索——Cross Cluster Search

分布式搜索

避免深度分页Search After

并发读写

父子文档

Reindex 重建索引

API

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