ElasticSearch简介

Elasticsearch是用Java开发并且是当前最流行的开源的企业级搜索引擎。

能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

客户端支持Java、.NET（C#）、PHP、Python、Ruby等多种语言。

官方网站: https://www.elastic.co/

下载地址：https://www.elastic.co/cn/start

对比Lucene

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（框架）

但是想要使用Lucene，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，并且Lucene的配置及使用非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

Lucene缺点：

1）只能在Java项目中使用,并且要以jar包的方式直接集成项目中.

2）使用非常复杂-创建索引和搜索索引代码繁杂

3）不支持集群环境-索引数据不同步（不支持大型项目）

4）索引数据如果太多就不行，索引库和应用所在同一个服务器,共同占用硬盘.共用空间少.

上述Lucene框架中的缺点,ES全部都能解决.

对比关系型数据库

关系型数据库

数据库

Database

Schema

DDL

表

Table

数据行

Row

数据字段

Column

Elasticsearch

索引库

Index

文档映射

Mapping

类型

Type

文档

Document

文档字段

Field

Elasticsearch中的核心概念

索引 index (索引库)

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引

一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字

#========================
# 1、创建索引：es_test_db
PUT es_test_db# 执行结果为：
{"acknowledged" : true,"shards_acknowledged" : true,"index" : "es_test_db"
}#========================
# 2、查询索引：es_test_db
GET es_test_db# 执行结果为：
{"es_test_db" : {"aliases" : { },"mappings" : { },"settings" : {"index" : {"routing" : {"allocation" : {"include" : {"_tier_preference" : "data_content"}}},"number_of_shards" : "1","provided_name" : "es_test_db","creation_date" : "1634608397630","number_of_replicas" : "1","uuid" : "WOECP1nwSVmiVLyZiuCE7g","version" : {"created" : "7130299"}}}}
}#========================
# 3、删除索引：es_test_db
DELETE es_test_db# 执行结果为：
{"acknowledged" : true
}

映射 mapping

ElasticSearch中的映射（Mapping）用来定义一个文档

mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分词器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的。

ES中映射可以分为动态映射和静态映射

动态映射：

在关系数据库中，需要事先创建数据库，然后在该数据库下创建数据表，并创建表字段、类型、长度、主键等，最后才能基于表插入数据。

而Elasticsearch中不需要定义Mapping映射（类比：如关系型数据库的表、字段等），在文档写入Elasticsearch时，会根据文档字段自动识别类型，这种机制称之为动态映射。

动态映射规则如下：

Json数据	动态映射的类型(自动识别)
null	没有字段被添加
true \| false	boolean
小数	float
数字	long
日期	date \| text
字符串	text
数组	由数组中第一个非空值类型决定
Json对象	object

#============
# 1、创建索引
PUT es_test_db# 2、新增文档
PUT /es_test_db/_doc/1
{"name":"张三","age":1,"birthday":"2021-10-10","address":"中国上海长宁"
}# 3、获取索引的映射mapping
GET /es_test_db/_mapping# 执行结果如下：
{"es_test_db" : {"mappings" : {"properties" : {"address" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"age" : {"type" : "long"},"birthday" : {"type" : "date"},"name" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}}}}}
}

静态映射：

静态映射是在Elasticsearch中可以事先定义好映射，包含文档的各字段类型、分词器等，这种方式称之为静态映射。

# ===========
# 1、创建索引并设置文档映射mapping
PUT /es_test_db
{"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text","index": true,"store": true},"age": {"type": "integer","index": true,"store": true},"birthday": {"type": "date","index": true,"store": true},"address": {"type": "text","index": true,"store": true}}}
}# 2、查看映射mapping
GET /es_test_db/_mapping# 3、插入文档,设置age的值为非 Integer
PUT /es_test_db/_doc/1
{"name":"张三","age":"abc","birthday":"2021-10-10","address":"中国上海长宁"
}# 执行结果为：
{"error" : {"root_cause" : [{"type" : "mapper_parsing_exception","reason" : "failed to parse field [age] of type [integer] in document with id '1'. Preview of field's value: 'abc'"}],"type" : "mapper_parsing_exception","reason" : "failed to parse field [age] of type [integer] in document with id '1'. Preview of field's value: 'abc'","caused_by" : {"type" : "number_format_exception","reason" : "For input string: \"abc\""}},"status" : 400
}# 4、插入文档,插入一个正确的
PUT /es_test_db/_doc/2
{"name":"张三","age":12,"birthday":"2021-10-10","address":"中国上海长宁"
}# 执行结果为：
{"_index" : "es_test_db","_type" : "_doc","_id" : "2","_version" : 1,"result" : "created","_shards" : {"total" : 2,"successful" : 1,"failed" : 0},"_seq_no" : 0,"_primary_term" : 1
}

Type

在ElasticSearch7.X之后了，统type为_doc： _type:_doc

文档 document

一个文档是一个可被索引的基础信息单元，类似一条记录。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表示；

# ===================
# 1、创建索引
PUT es_test_db# 2、新增文档
PUT /es_test_db/_doc/1
{"name":"张三1","age":1,"birthday":"2021-10-11","address":"中国上海长宁1"
}# 3、获取文档
GET /es_test_db/_doc/1

字段类型 Type

每一个字段都应该有一个对应的类型，例如：Text、Keyword、Byte等.

ElasticSearch中的核心类型有：

1、字符串：string，string类型包含 text 和 keyword。

text：该类型被用来索引长文本，在创建索引前会将这些文本进行分词，转化为词的组合，建立索引；允许es来检索这些词，text类型不能用来排序和聚合。（能模糊查询, 能分词查询，不能聚合、排序）

keyword：该类型不能分词，可以被用来检索过滤、排序和聚合，keyword类型不可用text进行分词模糊检索。（只能精准查询, 不能分词查询，能聚合、排序）

2、数值型：long、integer、short、byte、double、float

3、日期型：date

4、布尔型：boolean

集群 cluster

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能

节点 node

一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能

一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中

这意味着，如果在网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中

在一个集群里，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前网络中没有运行任何Elasticsearch节点，这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。

分片

一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。

当创建一个索引的时候，可以指定你想要的分片的数量，每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。

分片很重要，主要有两方面的原因：

1、允许水平分割/扩展你的内容容量。

2、允许在分片之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量

至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户来说，这些都是透明的。

副本

在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做副本分片，或者直接叫副本

副本之所以重要，有两个主要原因

1、在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的

2、扩展搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行

每个索引可以被分成多个分片。一个索引有0个或者多个副本

一旦设置了副本，每个索引就有了主分片和副本分片，分片和副本的数量可以在索引

创建的时候指定，在索引创建之后，可以在任何时候动态地改变副本的数量，但是不能改变分片的数量

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对比Lucene

对比关系型数据库

Elasticsearch中的核心概念

索引 index (索引库)

映射 mapping

Type

文档 document

字段类型 Type

集群 cluster

节点 node

分片

副本

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