Elasticsearch平台介绍
1 简介
Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它能以很高的速度处理数据。它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用。
Ø 维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字，以及输入实时搜索(search-as-you-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。
Ø 英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈，以便及时了解公众对新发表的文章的回应。
Ø StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询，以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。
Ø Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。
Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的，全文搜索，分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了。它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的、实时的应用。它对新用户的门槛很低，当然它也会跟上你技能和需求增长的步伐。
2 技术背景
Elasticsearch是一个基于ApacheLucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
不过，Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索，我们还能这样去描述它：
Ø 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
Ø 分布式的实时分析搜索引擎
Ø 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据
而且，所有的这些功能被集成到一个服务里面，你的应用可以通过简单的RESTful API、各种语言的客户端甚至命令行与之交互。
上手Elasticsearch非常容易。它提供了许多合理的缺省值，并对初学者隐藏了复杂的搜索引擎理论。它开箱即用（安装即可使用），只需很少的学习既可在生产环境中使用。
3 数据存储
3.1 索引
3.1.1 什么是索引
假设我们刚好在google工作，这时人力资源部门出于某种目的需要让我们创建一个员工目录，这个目录用于促进人文关怀和用于实时协同工作，所以它有以下不同的需求：
Ø 数据能够包含多个值的标签、数字和纯文本。
Ø 检索任何员工的所有信息。
Ø 支持结构化搜索，例如查找30岁以上的员工。
Ø 支持简单的全文搜索和更复杂的短语(phrase)。
Ø 搜索高亮搜索结果中的关键字。
Ø 能够利用图表管理分析这些数据索引员工文档。
我们首先要做的是存储员工数据，每个文档代表一个员工。在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing)，不过在索引之前，我们需要明确数据应该存储在哪里。
在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中，我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库：
|
Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)（数据库），每一个索引可以包含多个类型(types)（表），每一个类型包含多个文档(documents)（行），然后每个文档包含多个字段(Fields)（列）。
3.1.2 「索引」含义的区分
你可能已经注意到索引(index)这个词在Elasticsearch中有着不同的含义，所以有必要在此做一下区分：
Ø 索引（名词）如上文所述，一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库，它是相关文档存储的地方，index的复数是indices 或indexes。
Ø 索引（动词）「索引一个文档」表示把一个文档存储到索引（名词）里，以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的INSERT关键字，差别是，如果文档已经存在，新的文档将覆盖旧的文档。
Ø 倒排索引传统数据库为特定列增加一个索引，例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。
默认情况下，文档中的所有字段都会被索引（拥有一个倒排索引），只有这样他们才是可被搜索的。
所以为了创建员工目录，我们将进行如下操作：
Ø 为每个员工的文档(document)建立索引，每个文档包含了相应员工的所有信息。
Ø 每个文档的类型为employee。
Ø employee类型归属于索引google。
Ø google索引存储在Elasticsearch集群中。
实际上这些都是很容易的（尽管看起来有许多步骤）。我们能通过一个简单命令执行完成的操作：
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Elasticsearch的响应：
|
我们看到path:/google/employee/1包含三部分信息：
| 名字 |
说明 |
| |
索引名 |
| employee |
类型名 |
| 1 |
这个员工的ID |
请求实体（JSON文档），包含了这个员工的所有信息。他的名字叫“John Smith”，25岁，喜欢攀岩。
3.1.3 简单创建索引
使用 cURL 执行 REST 命令创建索引一个文档：
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3.2 文档
3.2.1 什么是文档
程序中大多的实体或对象能够被序列化为包含键值对的JSON对象，键(key)是字段(field)或属性(property)的名字，值(value)可以是字符串、数字、布尔类型、另一个对象、值数组或者其他特殊类型，比如表示日期的字符串或者表示地理位置的对象。以下为一个简单的JSON对象：
{"name":"John Smith",
"age":42,
"confirmed":true,
"join_date":"2014-06-01",
"home": {
"lat":51.5,
"lon":0.1
},"accounts": [
{"type":"facebook",
"id":"johnsmith"
}, {"type":"twitter",
"id":"johnsmith"
} ]}通常，我们可以认为对象(object)和文档(document)是等价相通的。不过，他们还是有所差别：对象(Object)是一个JSON结构体——类似于哈希、hashmap、字典或者关联数组；对象(Object)中还可能包含其他对象(Object)。 在Elasticsearch中，文档(document)这个术语有着特殊含义。它特指最顶层结构或者根对象(root object)序列化成的JSON数据（以唯一ID标识并存储于Elasticsearch中）。
3.2.2 文档元数据
一个文档不只有数据。它还包含了元数据(metadata)——关于文档的信息。三个必须的元数据节点是：
| 节点 |
说明 |
| _index |
文档存储的地方 |
| _type |
文档代表的对象的类 |
| _id |
文档的唯一标识 |
说明：
_index
_index索引(index)类似于关系型数据库里的“数据库”——它是我们存储和索引关联数据的地方。
_type
在应用中，我们使用对象表示一些“事物”，例如一个用户、一篇博客、一个评论，或者一封邮件。每个对象都属于一个类(class)，这个类定义了属性或与对象关联的数据。user类的对象可能包含姓名、性别、年龄和Email地址。
在关系型数据库中，我们经常将相同类的对象存储在一个表里，因为它们有着相同的结构。同理，在Elasticsearch中，我们使用相同类型(type)的文档表示相同的“事物”，因为他们的数据结构也是相同的。
每个类型(type)都有自己的映射(mapping)或者结构定义，就像传统数据库表中的列一样。所有类型下的文档被存储在同一个索引下，但是类型的映射(mapping)会告诉Elasticsearch不同的文档如何被索引。 我们将会在《映射》章节探讨如何定义和管理映射，但是现在我们将依赖Elasticsearch去自动处理数据结构。
_type的名字可以是大写或小写，不能包含下划线或逗号。我们将使用blog做为类型名。
_id
id仅仅是一个字符串，它与_index和_type组合时，就可以在Elasticsearch中唯一标识一个文档。当创建一个文档，你可以自定义_id，也可以让Elasticsearch帮你自动生成。
3.2.3 检索文档（检索数据）
当Elasticsearch中已经存储了一些数据，我们可以根据业务需求开始工作了。第一个需求是能够检索单个员工的信息。
这对于Elasticsearch来说非常简单。我们只要执行HTTPGET请求并指出文档的“地址”——索引、类型和ID既可。根据这三部分信息，我们就可以返回原始JSON文档：
GET /google/employee/1
响应的内容中包含一些文档的元信息，JohnSmith的原始JSON文档包含在_source字段中。
{
"_index" : "google",
"_type" : "employee",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source" : {
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "喜欢攀岩",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
}
我们通过HTTP方法GET来检索文档，同样的，我们可以使用DELETE方法删除文档，使用HEAD方法检查某文档是否存在。如果想更新已存在的文档，我们只需再PUT一次。
4 集群和节点
4.1 集群介绍
节点(node)是一个运行着的Elasticsearch实例。集群(cluster)是一组具有相同cluster.name的节点集合，他们协同工作，共享数据并提供故障转移和扩展功能，当然一个节点也可以组成一个集群。
你最好找一个合适的名字来替代cluster.name的默认值，比如你自己的名字，这样可以防止一个新启动的节点加入到相同网络中的另一个同名的集群中。
Elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统。扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展(vertical scale or scaling up))或者购买更多的服务器（横向扩展(horizontal scale orscaling out)）。
对于大多数数据库而言，横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动才能利用这些新添加的设备。对比来说，Elasticsearch天生就是分布式的：它知道如何管理节点来提供高扩展和高可用。这意味着你的程序不需要关心这些。
4.2 空集群
如果我们启动一个单独的节点，它还没有数据和索引，这个集群看起来就像如图4.1所示：
图4.1：只有一个空节点的集群
一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例，而一个集群(cluster)由一个或多个节点组成，它们具有相同的cluster.name，它们协同工作，分享数据和负载。当加入新的节点或者删除一个节点时，集群就会感知到并平衡数据。
集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更，例如新建或删除索引、增加或移除节点等。主节点不参与文档级别的变更或搜索，这意味着在流量增长的时候，该主节点不会成为集群的瓶颈。任何节点都可以成为主节点。我们例子中的集群只有一个节点，所以它会充当主节点的角色。
做为用户，我们能够与集群中的任何节点通信，包括主节点。每一个节点都知道文档存在于哪个节点上，它们可以转发请求到相应的节点上。我们访问的节点负责收集各节点返回的数据，最后一起返回给客户端。这一切都由Elasticsearch处理。
4.3 集群健康
在Elasticsearch集群中可以监控统计很多信息，但是只有一个是最重要的：集群健康(cluster health)。集群健康有三种状态：green、yellow或red。
curlXGET /_cluster/health
在一个没有索引的空集群中运行如上查询，将返回这些信息：
{
"cluster_name": "elasticsearch",
"status": "green", <1>
"timed_out": false,
"number_of_nodes": 1,
"number_of_data_nodes": 1,
"active_primary_shards": 0,
"active_shards": 0,
"relocating_shards": 0,
"initializing_shards": 0,
"unassigned_shards": 0
}
status 是我们最感兴趣的字段
status字段提供一个综合的指标来表示集群的的服务状况。三种颜色各自的含义：
| 颜色 |
意义 |
| green |
所有主要分片和复制分片都可用 |
| Yellow |
所有主要分片可用，但不是所有复制分片都可用 |
| red |
不是所有的主要分片都可用 |
5 参考资料
http://es.xiaoleilu.com/ Elasticsearch 权威指南