ElasticSearch

一、ElasticSearch简介

ElasticSearch：智能搜索，分布式的搜索引擎

Elaticsearch，简称为 ES， 是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，特点：

• 近乎实时的存储、检索数据；

• 扩展性好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据；

• 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；

• 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。

  Lucene就是一个jar包，里面包含了各种建立倒排索引的方法，java开发的时候只需要导入这个jar包就可以开发了。

  Lucene不是分布式的。

  ES的底层就是Lucene，ES是分布式的。(Elasticsearch 在 Lucene 的基础上进行封装，实现了分布式搜索引擎)

1.1、ES的由来

因为Lucene有两个难以解决的问题，

1. 数据越大，存不下来，那我就需要多台服务器存数据，那么我的Lucene不支持分布式的，那就需要安装多个Lucene然后通过代码来合并搜索结果。这样很不好

2. 数据要考虑安全性，一台服务器挂了，那么上面的数据不就消失了。

ES就是分布式的集群，每一个节点其实就是Lucene，当用户搜索的时候，会随机挑一台，然后这台机器自己知道数据在哪，不用我们管这些底层、

1.2、ES的优点

• 分布式的功能
• 数据高可用，集群高可用
• API更简单
• API更高级。
• 支持的语言很多
• 支持PB级别的数据
• 完成搜索的功能和分析功能

二、ElasticSearch功能

2.1、搜索

1. 百度，谷歌。我们可以通过他们去搜索我们需要的东西。但是我们的搜索不只是包含这些。
2. 互联网的搜索：电商网站。招聘网站。新闻网站。各种APP（百度外卖，美团等等）
3. windows系统的搜索,OA软件，淘宝SSM网站，前后台的搜索功能

总结：搜索无处不在。通过一些关键字，给我们查询出来跟这些关键字相关的信息

2.2、全文检索

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。

全文检索的方法主要分为按字检索和按词检索两种。按字检索是指对于文章中的每一个字都建立索引，检索时将词分解为字的组合。对于各种不同的语言而言，字有不同的含义，比如英文中字与词实际上是合一的，而中文中字与词有很大分别。按词检索指对文章中的词，即语义单位建立索引，检索时按词检索，并且可以处理同义项等。英文等西方文字由于按照空白切分词，因此实现上与按字处理类似，添加同义处理也很容易。中文等东方文字则需要切分字词，以达到按词索引的目的，关于这方面的问题，是当前全文检索技术尤其是中文全文检索技术中的难点，在此不做详述。

2.3、倒排索引

2.3.1、概念

全文搜索引擎目前主流的索引技术就是倒排索引的方式。

• 传统查询：根据 id 查询数据
• 倒排索引：根据关键词匹配分词结果，然后找到 id

2.3.2、举例

2.3.2.1、原始数据分词

文档 ID	文档内容
1	谷歌地图之父跳槽Facebook
2	谷歌地图之父加盟Facebook
3	谷歌地图创始人拉斯离开谷歌加盟Facebook
4	谷歌地图之父跳槽Facebook，与Wave项目取消有关
5	谷歌地图之父拉斯加盟社交网站Facebook

文档 ID	文档内容
1	[谷歌] [地图] [之父] [跳槽] [Facebook]
2	[谷歌] [地图] [之父] [加盟] [Facebook]
3	[谷歌] [地图] [创始] [创始人] [拉斯] [离开] [加盟] [Facebook]
4	[谷歌] [地图] [之父] [跳槽] [Facebook] [与] [Wave] [项目] [取消] [有关]
5	[谷歌] [地图] [之父] [拉斯] [加盟] [社交] [网站] [Facebook]

2.3.2.2、建立索引

单词 ID	单词	关联文档的 ID
1	谷歌	1 2 3 4 5
2	地图	1 2 3 4 5
3	之父	1 2 4 5
4	跳槽	1 4
5	Facebook	1 2 3 4 5
6	加盟	2 3 5
7	创始	3
8	创始人	3
9	拉斯	3 5
10	离开	3
11	与	4
12	Wave	4
13	项目	4
14	取消	4
15	有关	4
16	社交	5
17	网站	5

2.3.2.3、搜索

用户搜索关键词：拉斯

到索引记录中查询，得知“拉斯”这个词曾出现在id为3和id为5的文档中。

然后就可以根据3和5查询文档本身的数据。

另外，全文索引还会根据匹配程度进行打分，匹配程度高的记录得分高，得分高的记录在搜索结果中靠前。

比如搜索“拉斯离开谷歌”那么3号记录得分就会高。

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随笔：综上所诉，ElasticSearch主要是用于将搜索内容进行分词，然后对分词后的结果查询。

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三、ElasticSearch 部署

3.1、ElasticSearch 安装

下载地址

解压elasticsearch-7.8.0-windows-x86_64.zip，目录结构:

目录	说明
bin	可执行脚本目录
config	配置目录
jdk	内置jdk目录
lib	类库
logs	日志目录
modules	模块目录
plugins	插件目录

解压完成后进入bin目录，双击运行elasticsearch.bat

测试访问: http://localhost:9200/

1. 注意事项一：

   • ElasticSearch是使用java开发的，且本版本的ES需要JDK版本要是1.8以上，所以安装ElasticSearch之前保证JDK1.8+安装完毕，并正确的配置好JDK环境变量，否则启动ElasticSearch失败。

2. 注意事项二：

   • 出现闪退，通过路径访问发现“空间不足”

3. 修改config/jvm.options文件的22行23行，把2改成1，让Elasticsearch启动的时候占用1个G的内存。

   • -Xmx512m：设置JVM最大可用内存为512M。

   • -Xms512m：设置JVM初始内存为512m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。

3.2、安装 Kibana

ElasticSearch 对外都是基于 RESTFul 风格提供 HTTP 服务，所以可以使用 Postman 来操作 ES。 另外，还可以使用 Kibana 这样的图形化界面客户端使操作更简单。下载地址： 下载后解压。

进入到config目录，修改kibana.yml文件(解开注释)：

server.port: 5601

elasticsearch.hosts: [“http://localhost:9200”]

i18n.locale: “zh-CN”

运行kibana-7.8.0-windows-x86_64\bin\kibana.bat文件。再通过浏览器访问：

开始访问：http://127.0.0.1:5601

3.3、安装 IK 分词器

3.3.1、IK分词器简介

IKAnalyzer是一个开源的，基于Java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出 了3个大版本。最初，它是以开源项目Lucene为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。

IK分词器3.0的特性如下：

1. 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有60万字/秒的高速处理能力。

2. 采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。

3. 对中英联合支持不是很好,在这方面的处理比较麻烦.需再做一次查询，同时是支持个人词条的优化的词典存储，更小的内存占用。

4. 支持用户词典扩展定义。

5. 针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。

3.3.2、IK分词器的安装

1. 下载：

GitHub仓库地址

下载地址

1. 解压安装IK插件

直接解压到plugins下，注意目录结构，解压后的zip不要放在plugins目录下

1. 重新启动ElasticSearch

2. 测试

在kibana中测试：

测试分词器:

l ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分

ik_smart：会做最粗粒度的拆分，智能拆分

POST _analyze
{"analyzer": "ik_smart","text": "我是中国人"
}

四、ElasticSearch 核心概念

Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式，比如下面这条用户数据：

{"name" :     "John","sex" :      "Male","age" :      25,"birthDate": "1990/05/01","about" :    "I love to go rock climbing","interests": [ "sports", "music" ]
}

用Mysql这样的数据库存储就会容易想到建立一张User表，有各个字段等，在ElasticSearch里这就是一个文档，当然这个文档会属于一个User的类型，各种各样的类型存在于一个索引当中。这里有一份简易的将Elasticsearch和关系型数据术语对照表:

ElasticSearch	MySQL
index(索引库)	Database(数据库)
mapping（映射）	表结构
type（类型)	Table（表）
document(文档)	Row（行）
field(字段)	Column（列）

ElasticSearch较高的版本已经废除了type这个概念。

ElasticSearch 中字符串有两种类型：

• text：分词，不能用来排序和聚合
• keyword：不分词，可以被用来检索过滤、排序和聚合

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五、elasticsearch基本操作

5.1、index（数据库）

1. PUT /aura_index 增加一个aura_index的index库
2. GET _cat/indices 命令查询ES中所有的index索引库
3. GET /my_index 命令查看my_index索引
4. DELETE /aura_index 删除一个aura_index的index库

5.2、document（行）/（ES的CURD操作）

数据	对应的类型
null	不添加字段
true 或 false	boolean
字符串	text
数值	long
小数	float
日期	date

类型	说明
PUT	类似于SQL中的增
DELETE	类似于SQL中的删
POST	类似于SQL中的改
GET	类似于SQL中的查

5.2.1、 创建文档

PUT /索引名称/_doc/文档id
{json 格式数据
}

注意：我们插入数据的时候，如果我们的语句中指明了index和type，如果ES里面不存在，默认帮我们自动创建

操作举例：

PUT /my_index/_doc/1
{"title": "小米手机",
"category": "小米",
"images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price": 3999
}

5.2.2、 查看文档

语法：GET /{索引名称}/{类型}/{id} / 语法:GET /{数据库}/{表}/{id}

GET  /my_index/_doc/1

5.2.3、修改文档

使用POST来修改数据，其实使用PUT也可以实现修改数据

POST的方式进行修改数据，POST是局部更新数据，别的数据不动。PUT是全局更新

PUT /my_index/_doc/1
{"title": "小米手机",
"category": "小米",
"images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price": 3999
}

注意：下面这种操作也是成功的，会丢数据,是全局的修改

PUT /my_index/_doc/1
{"category": "小米"
}

5.2.4、修改局部属性

语法：POST /{索引名称}/_update/{docId} { “doc”: { “属性”: “值” } }

注意：这种更新只能使用post方式。

POST /my_index/_update/1
{"doc": {"price": 4500}
}

5.2.5、删除文档

语法: DELETE /{索引名称}/{类型}/{id}

操作举例：DELETE /my_index/_doc/1

5.2.6、批量操作

批量操作通常分成三部分：

• 请求方式部分：POST _bulk
• 元数据部分：
  • 指定 bulk 动作
  • 指定执行批量操作的 index、type、文档 id 等信息
• 数据部分：执行批量操作用到的数据

POST _bulk
{ action: { metadata }}
{ request body        }
{ action: { metadata }}
{ request body        }

---

总的语法规则：

• 每个 JSON 串都不能换行，只能放在同一行。
• 各个 JSON 串之间通过换行分隔，而不是逗号
• 多个操作不会因为某个操作失败而终止，返回结果会显示失败的详细原因

批量操作类型：

• create：批量创建文档。如果文档存在则返回错误
• index：如果文档不存在就创建，如果文档存在就更新
• update：更新一个文档，如果文档不存在就返回错误
• delete：删除一个文档，如果要删除的文档id不存在，就返回错误

批量保存

POST _bulk
{"create": {"_index":"my_index", "_id":1}}
{"emp_id":5,"emp_name":"name01","emp_age":20}
{"create": {"_index":"my_index", "_id":2}}
{"emp_id":6,"emp_name":"name02","emp_age":21}
{"create": {"_index":"my_index", "_id":3}}
{"emp_id":7,"emp_name":"name03","emp_age":22}

批量删除

POST _bulk
{"delete": {"_index":"my_index", "_id":2}}
{"delete": {"_index":"my_index", "_id":3}}

5.3、mapping（映射）/表结构

有了索引库，等于有了数据库中的database。

接下来就需要建索引库(index)中的映射了，类似于数据库(database)中的表结构(table)。创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。

5.3.1、查看映射

语法格式：GET /索引名称/_mapping，

结果示例：

{"my_index" : {"mappings" : {"properties" : {"category" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"id" : {"type" : "long"},"images" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}},"price" : {"type" : "long"},"title" : {"type" : "text","fields" : {"keyword" : {"type" : "keyword","ignore_above" : 256}}}}}
}
}

5.3.2、创建 mapping

数据	对应的类型
null	字段不添加
true	flase
字符串	text
数值	long
小数	float
日期	date

注意：我们通常不会单独创建 mapping，mapping 也无法脱离 index 单独存在。 所以创建 mapping 也都是在创建 index 的时候同时进行

语法格式：PUT /索引名称

{"mappings":{"properties":{"字段名":{"type":"当前字段的数据类型","index":布尔值，表示是否为当前字段建立索引,"store":布尔值，表示当前字段是否存储,"analyzer":"当前字段使用的分词器名称","search_analyzer":"搜索关键词使用的分词器"},"字段名":{……}}}
}

操作举例：

PUT /index_song
{"mappings": {"properties": {"song_id":{"type": "long","index": true,"store": true},"song_name":{"type": "text","index": true,"store": true,"analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"},"singer":{"type": "keyword","index": true,"store": true},"song_album":{"type": "text","index": true,"store": true,"analyzer": "ik_max_word"},"song_lyric":{"type": "text","index": true,"store": false,"analyzer": "ik_max_word"},"song_img":{"type": "keyword","index": false,"store": true}}
}
}

字段属性说明

1. 是否分词

   • 需要分词的情况：分词之后，分词结果是有意义的、会被搜索的。例如：歌曲名称
   • 不分词的情况：分词之后，分词结果没有意义，不会被搜索。例如：歌曲图片地址、地名、人名

2. 是否索引

   • 需要索引的情况：要搜索这个字段，就基于它建立索引。例如：歌曲名称
   • 不需要索引的情况：不会被搜索的字段，不必建立索引。例如：歌曲图片地址

3. 是否存储

   是否存储是指：该字段是否在 _source 之外再做一个额外的存储。这样对于做了存储的字段可以通过 stored_fields 方式获取。 这一点我们作为初学者不必深究，我们只需要知道：即使我们设置了 store 为 false，查询结果中 _source 这里也仍然能够显示该字段。 所以通常是没有影响的。

六、DSL高级查询

6.1、DSL概述

Query DSL概述: Domain Specific Language(领域专用语言)，Elasticsearch提供了基于JSON的DSL来定义查询。

测试数据：

POST db_song/_doc
{"song_name":"give me an apple",
"song_singer":"tom",
"song_album":"apple pie",
"song_lyrics":"i want to give you an apple",
"song_price":10
}POST db_song/_doc
{"song_name":"happy tears",
"song_singer":"jerry",
"song_album":"apple farmer",
"song_lyrics":"i will go to London",
"song_price":20
}POST db_song/_doc
{"song_name":"tears of happy",
"song_singer":"jerry",
"song_album":"apple farmer",
"song_lyrics":"i will go to NewYork",
"song_price":30
}POST db_song/_doc
{"song_name":"fly me",
"song_singer":"bigger one",
"song_album":"two star",
"song_lyrics":"i put an apple on your table",
"song_price":40
}

6.2、查询全部

query下match_all

#    DSL：查询全部
#   从DSL语法角度来说，第一行是请求方式和请求地址，第一行下面是一个JSON格式的请求体
GET /db_song/_search
{"query": {"match_all": {}}
}

6.3、匹配查询

query下match

#    DSL：关键词匹配一个字段查询
GET /db_song/_search
{"query": {"match": {"song_name": "apple"}}
}
#   补充条件删除
POST /db_song/_delete_by_query
{"query": {"match": {"song_name": "apple"}}
}

6.4、多字段匹配 [业务]

query下multi_match

#    DSL：关键词匹配多个字段
#   被命中的document的字段中，和关键词匹配的越多，在搜索结果中得分越高，说明匹配度越高
GET /db_song/_search
{"query": {"multi_match": {"query": "apple","fields": ["song_name","song_album","song_singer","song_lyrics"]}}
}

6.5、前缀匹配

query下prefix

#    DSL查询：前缀匹配
#   分词结果以指定字符串开头的能匹配上
GET /db_song/_search
{"query": {"prefix": {"song_name": {"value": "app"}}}
}

6.6、关键字不分词

query下term

#    DSL查询：关键词不分词
#   原始数据：happy tears
#   原始数据分词结果：[happy][tears]
#   匹配方式：用happy tears和分词结果匹配，发现它和happy、tears都匹配不上
GET /db_song/_search
{"query": {"term": {"song_name": {"value": "happy tears"}}}
}

6.7、多个不分词的关键字

query下terms

#    DSL查询：多个不分词的关键词
GET /db_song/_search
{"query": {"terms": {"song_name": ["happy","tears"]}}
}

6.8、范围查询 [业务]

query下range

#    DSL查询：范围查询
#   gte: 大于等于，greater than equal
#   lte: 小于等于，less than equal
#   gt: 大于，greater than
#   lt: 小于，less than
GET /db_song/_search
{"query": {"range": {"song_price": {"gte": 20,"lte": 30}}}
}

6.9、bool查询 [业务]

bool 是 boolean 的缩写。表示布尔值的意思。
多个查询的组合，组合方式包括：

• must: 各个条件都必须满足，所有条件是 and 的关系
• should: 各个条件有一个满足即可，即各条件是 or 的关系
• must_not: 各个条件必须不满足，相当于各条件分别取反之后再 and
• filter: 与 must 效果等同，但是它不计算得分，效率更高点。同时也表示在已有查询结果的基础上再进行过滤

#    DSL查询：bool查询
#   bool查询中的must
#   must的值是一个数组，数组中每一个对象是一个查询条件，各个条件之间是“且”的关系
GET /db_song/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"song_name": "apple"}},{"match": {"song_lyrics": "want"}}]}}
}
#   should的值是一个数组，数组中每一个对象是一个查询条件，各个条件之间是“或”的关系
GET /db_song/_search
{"query": {"bool": {"should": [{"match": {"song_name": "apple"}},{"match": {"song_lyrics": "London"}}]}}
}
#   must_not：各个条件取反，取反之后是“且”的关系
GET /db_song/_search
{"query": {"bool": {"must_not": [{"match": {"song_name": "apple"}},{"match": {"song_lyrics": "London"}}]}}
}
#   DSL查询：filter相当于不计算得分的must
GET /db_song/_search
{"query": {"bool": {"filter": [{"match": {"song_name":"apple"}},{"match": {"song_lyrics":"want"}}]}}
}
#   从业务的角度也可以理解为：在前面查询结果的基础上，再进一步过滤
#   DSL查询：组合各种语法
GET /db_song/_search
{"query": {"bool": {"must": [{"match": {"song_name": "apple"}}],"filter": [{"range": {"song_price": {"gte": 10,"lte": 50}}}]}}
}

七、进阶查询

7.1、聚合

7.1.1、概念

本质上就是分组，相当于 SQL 中的 group by。

7.1.2、测试数据

注意：只有不分词的字段才能聚合，text类型的字段无法参与聚合！

PUT db_hr
{"mappings": {"properties": {"department":{"type": "keyword"},"subject":{"type": "keyword"}}}
}# _bulk 表示批量导入数据
POST db_hr/_bulk
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "nicole adler", "emp_age" : 20, "emp_salary":1000.00, "department":"hr","subject":"hr worker","birthday":"1995-10-12"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "jason alex", "emp_age" : 21, "emp_salary":1100.00, "department":"hr","subject":"hr worker","birthday":"1992-03-07"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "tom green", "emp_age" : 22, "emp_salary":1200.00, "department":"hr","subject":"hr manager","birthday":"1985-11-17"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "jeff hare", "emp_age" : 23, "emp_salary":1300.00, "department":"hr","subject":"hr manager","birthday":"1999-10-14"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "robert hill", "emp_age" : 24, "emp_salary":1400.00, "department":"hr","subject":"hr manager","birthday":"1997-10-11"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "belinda arge", "emp_age" : 30, "emp_salary":1500.00, "department":"rd","subject":"java","birthday":"1992-05-08"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "amy", "emp_age" : 31, "emp_salary":2100.00, "department":"rd","subject":"java","birthday":"2014-10-13"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "hoffman", "emp_age" : 32, "emp_salary":5500.00, "department":"rd","subject":"java","birthday":"1998-02-01"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "joyce dabney", "emp_age" : 25, "emp_salary":2800.00, "department":"rd","subject":"php","birthday":"1990-01-01"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "rae de mesa", "emp_age" : 36, "emp_salary":7500.00, "department":"rd","subject":"php","birthday":"1983-07-06"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "lisa", "emp_age" : 45, "emp_salary":15100.00, "department":"fi","subject":"fi worker","birthday":"1996-06-06"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "kim deziel", "emp_age" : 55, "emp_salary":25100.00, "department":"fi","subject":"fi worker","birthday":"1991-09-11"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "tina-louise foster", "emp_age" : 65, "emp_salary":35100.00, "department":"fi","subject":"fi manager","birthday":"1997-07-07"}
{ "index": {}}
{ "emp_name" : "brennan foti", "emp_age" : 75, "emp_salary":45100.00, "department":"fi","subject":"fi manager","birthday":"1998-08-15"}

7.1.3、Hello World

DSL 语句：

GET db_hr/_search
{"aggs": {"agg_hello_world": {"terms": {"field": "department"}}}
}

节选查询结果中的聚合部分：

"aggregations" : {"agg_hello_world" : {"doc_count_error_upper_bound" : 0,"sum_other_doc_count" : 0,"buckets" : [{"key" : "hr","doc_count" : 5},{"key" : "rd","doc_count" : 5},{"key" : "fi","doc_count" : 4}]}
}

结果说明：

• buckets：聚合执行分组后得到的各个组
• key：聚合字段在当前组内的值
• doc_count：在当前组内包含document的数量

7.1.4、并列的聚合

# 并列的聚合：各聚各的，互不影响
GET /db_hr/_search
{"aggs": {"agg_dept": {"terms": {"field": "department"}},"agg_subject": {"terms": {"field": "subject"}}}
}

7.1.5、嵌套的聚合

# 嵌套的聚合：组内再分组
GET /db_hr/_search
{"aggs": {"agg_dept": {"terms": {"field": "department"},"aggs": {"agg_subject": {"terms": {"field": "subject"}}}}}
}

7.1.6、其它聚合方式

• max：组内取最大值
• min：组内取最小值
• avg：组内取平均值
• sum：组内计算总数
• stats：组内汇总各项统计结果，包含上面的每一项

# 计算每个部门平均工资
GET /db_hr/_search
{"aggs": {"agg_dept": {"terms": {"field": "department"},"aggs": {"avg_salary": {"avg": {"field": "emp_salary"}}}}}
}
# 按照各种方式统计
GET /db_hr/_search
{"aggs": {"agg_dept": {"terms": {"field": "department"},"aggs": {"agg_stats": {"stats": {"field": "emp_salary"}}}}}
}

7.2、指定查询结果字段

# 指定查询结果中显示哪些字段
GET /db_hr/_search
{"query": {"match": {"emp_name": "adler"}}, "_source": ["emp_name","emp_age","emp_salary"]
}

7.3、高亮效果

# 高亮效果
# 默认效果：围绕关键词加em标签
GET /db_hr/_search
{"query": {"match": {"emp_name": "adler"}},"highlight": {"fields": {"emp_name": {}}}
}# 指定高亮效果
GET /db_hr/_search
{"query": {"match": {"emp_name": "adler"}},"highlight": {"fields": {"emp_name": {"pre_tags": "<span style='color:red;'>","post_tags": "</span>"}}}
}

7.4、分页

7.4.1、常规分页

使用 from、size 指定分页参数。
计算 from 值的公式：(pageNo-1)*pageSize
适用场景：页面显示分页数据。因为from、size其实是先把所有查询结果取出再根据from、size截取，所以不适合大数据量。

# 分页：from、size 分页
GET /db_hr/_search
{"query": {"match_all": {}},"from": 0,"size": 5
}

7.4.2、滚动分页

m表示分钟，s表示秒，执行滚动分页后，scroll_id会被缓存指定的时间。
适用场景：大数据量分批取出。

GET db_hr/_search?scroll=5m
{"size": 1
}
GET /_search/scroll
{"scroll":"5m", "scroll_id":"FGluY2x1ZGVfY29udGV4dF91dWlkDXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBFGMzVEpnNFlCaWd0WVJkT1BoZFloAAAAAAAAIuAWVHpwNVBiaTBUMXFzdlBqQWd5N1lHUQ=="
}

7.5、排序

# 排序
# FIELD 位置：指定排序字段
# order 后面：排序方向
# 多字段排序：先根据第一个字段排序，在第一个字段值重复的范围内再根据第二个字段排序
GET /db_hr/_search
{"query": {"match_all": {}},"sort": [{"emp_salary": {"order": "desc"}},{"birthday": {"order": "asc"}}]
}

7.6、模糊查询

GET /db_hr/_search
{"query": {"fuzzy": {"emp_name": {"value": "ader","fuzziness": "auto:2,5"}}}
}

fuzziness格式的说明：

本次查询允许的最大编辑距离，默认不开启模糊查询，相当于fuzziness=0。

支持的格式：

可以是数字（0、1、2）代表固定的最大编辑距离

自动模式，AUTO:[low],[high]的格式，含义为：

• 查询词长度在[0-low)范围内编辑距离为0（即强匹配)
• [low, high)范围内允许编辑一次
• >high允许编辑2次
• 也可以只写AUTO代表默认的自动模式，相当于AUTO:3,6

八、Java api 操作 ElasticSearch

8.1 High Level client

highlevelclient 是 高级客户端 需要通过它去操作 Elasticsearch , 它底层也是要依赖 rest-client 低级客户端

• 大致流程

8.1.1 搭建环境

8.1.1.1 Maven 配置 POM

8.1.1.1.1 父工程

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.3.6.RELEASE</version><relativePath/>
</parent>

8.1.1.1.2 依赖

<dependencies><!--elasticsearch的高级别rest客户端--><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId><version>7.8.0</version></dependency><!--elasticsearch的rest客户端--><dependency><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId><version>7.8.0</version></dependency><!--elasticsearch的核心jar包--><dependency><groupId>org.elasticsearch</groupId><artifactId>elasticsearch</artifactId><version>7.8.0</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><!--json转换的jar包--><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId><version>2.9.9</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/fastjson --><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId><version>1.2.76</version></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artifactId><scope>runtime</scope><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency>
</dependencies>

8.1.1.1.3 构建插件可选

<build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins>
</build>

8.1.1.2 SpringBoot

8.1.1.2.1 配置文件

application.properties

elasticsearch.host=localhost
elasticsearch.port=9200

8.1.1.2.2 主启动类

不需要加额外注解，就是一个普通的主启动类

8.1.1.2.3 配置类

package com.song.es.config;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "elasticsearch")
public class ElasticSearchConfig {private String host;private Integer port;public String getHost() {return host;}public void setHost(String host) {this.host = host;}public Integer getPort() {return port;}public void setPort(Integer port) {this.port = port;}@Beanpublic RestHighLevelClient restHighLevelClient(){RestHighLevelClient restHighLevelClient =new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost(host,port,"http")));return restHighLevelClient;}
}

8.1.1.2.4 测试类

package com.song.es.test;import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;@SpringBootTest
public class ElasticSearchTest {@Autowiredprivate RestHighLevelClient restHighLevelClient;
}

8.1.2 索引相关操作

8.1.2.1 创建索引

CreateIndexRequest导包时使用：org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest

@Test
public void createIndex() throws IOException {CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest(INDEX_NAME);
//  CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest(INDEX_NAME);该方法是创建一个ES中的索引，在mysql中则是创建一个数据库,INDEX_NAME则是名称可设置在外面例如private final String INDEX_NAME = "test_es";注意不可以有大写String mappingJSON = "{\n" +"    \"properties\": {\n" +"      \"name\": {\n" +"        \"type\": \"keyword\",\n" +"        \"index\": true,\n" +"        \"store\": true\n" +"      },\n" +"      \"age\": {\n" +"        \"type\": \"integer\",\n" +"        \"index\": true,\n" +"        \"store\": true\n" +"      },\n" +"      \"remark\": {\n" +"        \"type\": \"text\",\n" +"        \"index\": true,\n" +"        \"store\": true,\n" +"        \"analyzer\": \"ik_max_word\",\n" +"        \"search_analyzer\": \"ik_smart\"\n" +"      }\n" +"    }\n" +"  }";
//  现在插件网址里将创建的语句先写好，再转为字符串并在idea中添加转义字符createIndexRequest.mapping(mappingJSON, XContentType.JSON);
//  ES中的映射，在这的意思即将内容映射上去CreateIndexResponse createIndexResponse =restHighLevelClient.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);boolean createIndexResult = createIndexResponse.isAcknowledged();System.out.println("createIndexResult = " + createIndexResult);
}

8.1.2.2 查看索引

GetIndexRequest导包时使用：

import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;

@Test
public void getIndexTest() throws IOException {GetIndexRequest getIndexRequest = new GetIndexRequest(INDEX_NAME);GetIndexResponse getIndexResponse = restHighLevelClient.indices().get(getIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);Map<String, MappingMetadata> mappings = getIndexResponse.getMappings();Set<String> mappingsKeySet = mappings.keySet();for (String key : mappingsKeySet) {MappingMetadata mappingMetadata = mappings.get(key);System.out.println("key = " + key);System.out.println("mappingMetadata = " + mappingMetadata.sourceAsMap());}Map<String, Settings> settings = getIndexResponse.getSettings();Set<String> settingsKeySet = settings.keySet();for (String key : settingsKeySet) {Settings setting = settings.get(key);System.out.println("key = " + key);System.out.println("setting = " + setting);}}

8.1.2.3 删除索引

@Test
public void testDelIndex() throws IOException {DeleteIndexRequest deleteIndexRequest = new DeleteIndexRequest(INDEX_NAME);AcknowledgedResponse response =restHighLevelClient.indices().delete(deleteIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);boolean deleteResult = response.isAcknowledged();System.out.println("deleteResult = " + deleteResult);
}

8.1.3 文档相关操作

8.1.3.1 创建文档

@Test
public void testSaveDoc() throws IOException {// 获取到索引(数据库)IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(INDEX_NAME);//设置索引id为1indexRequest.id("1");//    传入实体类，即传入要生成的行User user = new User();user.setAge(20);user.setName("tom");user.setRemark("Good boy");//  将传入的行，转换为JSON格式发送indexRequest.source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);//  f封装为响应体IndexResponse indexResponse = restHighLevelClient.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);DocWriteResponse.Result result = indexResponse.getResult();System.out.println("result = " + result);
}

8.1.3.2 更新文档

@Test
public void testUpdateDoc() throws IOException {UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(INDEX_NAME, "1");User user = new User();user.setRemark("bab boy");updateRequest.doc(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON);UpdateResponse updateResponse = restHighLevelClient.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);DocWriteResponse.Result result = updateResponse.getResult();System.out.println("result = " + result);
}

8.1.3.3 根据 id 查询文档

@Test
public void testGetDoc() throws IOException {GetRequest getRequest = new GetRequest(INDEX_NAME);getRequest.id("1");GetResponse getResponse = restHighLevelClient.get(getRequest, RequestOptions.DEFAULT);String sourceAsString = getResponse.getSourceAsString();System.out.println("sourceAsString = " + sourceAsString);
}

8.1.3.4 批量操作

@Test
public void testBulk() throws IOException {BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest(INDEX_NAME);for (int i = 0; i < 10; i++) {User user = new User();user.setAge(i * 10);user.setName("name " + i);user.setRemark("remark " + i);bulkRequest.add(new IndexRequest(INDEX_NAME).id("10" + i).source(JSON.toJSONString(user), XContentType.JSON));}BulkResponse bulkResponse = restHighLevelClient.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);BulkItemResponse[] items = bulkResponse.getItems();for (BulkItemResponse item : items) {System.out.println("item = " + item.isFailed());}
}

8.1.3.4 删除文档

@Test
public void testDelDoc() throws IOException {DeleteRequest deleteRequest = new DeleteRequest(INDEX_NAME);deleteRequest.id("105");DeleteResponse deleteResponse =restHighLevelClient.delete(deleteRequest, RequestOptions.DEFAULT);DocWriteResponse.Result result = deleteResponse.getResult();System.out.println("result = " + result);
}

8.1.4 DSL查询

8.1.4.1 关键词匹配

对应DSL语句中的match查询：

GET /db_song/_search
{"query": {"match": {"song_name": "apple"}}
}

@Test
public void testDSLQuery() throws IOException {// SearchRequest对象：代表发送给 ES 的整个请求SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(INDEX_NAME_SONG);// SearchSourceBuilder对象：代表 DSL 语句SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();// MatchQueryBuilder对象：代表 DSL 语句中query里面的matchMatchQueryBuilder matchQuery = QueryBuilders.matchQuery("song_name", "apple");// SearchSourceBuilder对象的query()方法：代表 DSL 语句中的querysearchSourceBuilder.query(matchQuery);// 把SearchSourceBuilder对象构造的 DSL 语句填充到请求对象中searchRequest.source(searchSourceBuilder);// 发送请求，执行查询，接收响应SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);// 对照 ES 返回的 JSON 数据格式，解析响应对象SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();for (SearchHit hit : hits) {String searchResult = hit.getSourceAsString();System.out.println("searchResult = " + searchResult);}
}

8.1.4.2 高亮查询

    @Testpublic void testDSLQuery() throws IOException {SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(INDEX_NAME_SONG);SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();MatchQueryBuilder matchQuery = QueryBuilders.matchQuery("song_name", "apple");searchSourceBuilder.query(matchQuery);HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();highlightBuilder.preTags("<span style='color:red;'>");highlightBuilder.postTags("</span>");highlightBuilder.field("song_name");searchSourceBuilder.highlighter(highlightBuilder);searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);SearchHit[] hits = searchResponse.getHits().getHits();for (SearchHit hit : hits) {String searchResult = hit.getSourceAsString();System.out.println("searchResult = " + searchResult);Map<String, HighlightField> highMap = hit.getHighlightFields();Set<Map.Entry<String, HighlightField>> entries = highMap.entrySet();for (Map.Entry<String, HighlightField> entry : entries) {String key = entry.getKey();HighlightField value = entry.getValue();System.out.println("key = " + key);System.out.println("value = " + value.getFragments()[0].toString());}}}

8.1.4.3 聚合查询

@Test
public void testAgg() throws IOException {SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(INDEX_NAME_HR);SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();searchSourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("dept_agg").field("department"));searchRequest.source(searchSourceBuilder);SearchResponse searchResponse = restHighLevelClient.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);Map<String, Aggregation> aggregationMap = searchResponse.getAggregations().asMap();Set<String> keySet = aggregationMap.keySet();for (String key : keySet) {System.out.println("key = " + key);ParsedStringTerms parsedStringTerms = (ParsedStringTerms) aggregationMap.get(key);List<? extends Terms.Bucket> buckets = parsedStringTerms.getBuckets();for (Terms.Bucket bucket : buckets) {Object bucketKey = bucket.getKey();System.out.println("bucketKey = " + bucketKey);long docCount = bucket.getDocCount();System.out.println("docCount = " + docCount);}}
}

8.2 SpringData ElasticSearch

8.2.1 搭建环境

8.2.1.1 Maven 配置 POM

8.2.1.1.1 父工程

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.3.6.RELEASE</version><relativePath/>
</parent>

8.2.1.1.2 依赖

<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId></dependency>
</dependencies>

8.2.1.2 SpringBoot

8.2.1.2.1 配置文件

application.properties

# ES 服务地址
elasticsearch.host=127.0.0.1
# ES 服务端口
elasticsearch.port=9200
# 配置日志级别,开启debug日志
logging.level.com.atguigu=debug

8.2.1.2.2 配置类

ElasticsearchRestTemplate是spring-data-elasticsearch项目中的一个类，和其他spring项目中的template类似。

在新版的spring-data-elasticsearch中，ElasticsearhRestTemplate代替了原来的ElasticsearchTemplate。

原因是ElasticsearchTemplate基于TransportClient，TransportClient即将在8.x以后的版本中移除。所以，我们推荐使用ElasticsearchRestTemplate。

ElasticsearchRestTemplate基于RestHighLevelClient客户端的。需要自定义配置类，继承AbstractElasticsearchConfiguration，并实现elasticsearchClient()抽象方法，创建RestHighLevelClient对象。

package com.song.es.config;import lombok.Data;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.elasticsearch.config.AbstractElasticsearchConfiguration;@Data
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "elasticsearch")
public class ElasticSearchConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration {private String host;private Integer port;@Overridepublic RestHighLevelClient elasticsearchClient() {RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost(host, port));RestHighLevelClient restHighLevelClient = new RestHighLevelClient(builder);return restHighLevelClient;}
}

8.2.1.3 主启动类

常规无特殊

8.2.2 数据建模

8.2.2.1 实体类

映射 ES 中的 Document

package com.song.es.mapping;import lombok.Data;
import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Field;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.FieldType;import java.io.Serializable;@Data
@Document(indexName = "product",shards = 1, replicas = 1)
public class Product implements Serializable {// @Id 注解声明这个字段是 document 的 id@Idprivate Long id;// 声明普通字段，指定字段类型、分词器@Field(type = FieldType.Text, analyzer = "ik_max_word")private String productName;@Field(type = FieldType.Integer)private Integer store;@Field(type = FieldType.Double, index = true, store = false)private double price;
}

8.2.2.2 Dao

@Repository
public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, Long> {}

8.2.2.3 测试类

package com.song.es.test;import com.song.es.dao.ProductRepository;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchRestTemplate;@SpringBootTest
public class ElasticSearchTest {@Autowiredprivate ProductRepository productRepository;@Autowiredprivate ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;@Testpublic void testInit() {// IOC 容器初始化的过程中，会根据 Product 实体类创建 index、mapping}}

8.2.3 数据操作

8.2.3.1 保存文档

@Test
public void testSave() {Product product = new Product();product.setId(505L);product.setProductName("Hello Goods");product.setStore(6789);product.setPrice(3366.77);productRepository.save(product);
}

8.2.3.2 根据 id 查询文档

@Test
public void testGetById() {Product product = productRepository.findById(505L).get();System.out.println("product = " + product);
}

8.2.3.3 查询全部并排序

@Test
public void testSort() {Iterable<Product> iterable = productRepository.findAll(Sort.by(Sort.Direction.DESC, "price"));for (Product product : iterable) {System.out.println("product = " + product);}
}

8.2.4 自定义方法

8.2.4.1 概述

Spring Data 的另一个强大功能，是根据方法名称自动实现功能。比如你的方法名叫做：findByTitle，那么它就知道你是根据title查询，然后自动帮你完成，无需写实现类。当然，方法名称要符合一定的约定。
虽然基本查询和自定义方法已经很强大了，但是如果是复杂查询（模糊、通配符、词条查询等）就显得力不从心了。此时，我们只能使用原生查询。

关键字	命名规则	解释	示例
and	findByField1AndField2	根据Field1和Field2获得数据	findByTitleAndPrice
or	findByField1OrField2	根据Field1或Field2获得数据	findByTitleOrPrice
is	findByFielde	根据Field获得数据	findByTitlee
not	findByFieldNot	根据Field获得补集数据	findByTitleNot
between	findByFieldBetween	获得指定范围的数据	findByPriceBetween
lessThanEqual	findByFieldLessThan	获得小于等于指定值的数据	findByPriceLessThan

8.2.4.2 声明自定义方法

package com.song.es.dao;import com.song.es.mapping.Product;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;import java.util.List;@Repository
public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, Long> {List<Product> findByPriceBetween(double price1, double price2);}

8.2.4.3 测试自定义方法

@Test
public void testDIY() {List<Product> productList =productRepository.findByPriceBetween(2000, 5000);for (Product product : productList) {System.out.println("product = " + product);}
}

九、ElasticSearch 集群

9.1、需求

单台ElasticSearch服务器往往都有最大的负载能力的限制。超过这个阈值，服务器性能就会大大降低甚至不可用。

所以生产环境中，一般都需要搭建ElasticSearch集群。

除了负载能力，单点服务器也存在其他问题：

• 单节点存储容量有限
• 存在单点故障隐患，无法实现高可用
• 单服务的并发处理能力有限

配置服务器集群时，集群中节点数量没有限制，大于等于2个节点就可以看做是集群了。

一般出于高性能及高可用方面来考虑，集群中节点数量都是3个以上。

9.2、概述

9.2.1、空集群

9.2.2、拥有一个索引的单节点集群

9.2.3、拥有两个节点的集群

所有主分片和副本分片都已被分配

9.2.4、拥有三个节点的集群

为了分散负载而对分片进行重新分配

9.2.5、将参数 number_of_replicas 调大到 2

9.2.6、关闭了一个节点后的集群

9.3、核心概念

9.3.1、集群 Cluster

一个集群就是由一个或多个服务器节点组织在一起，共同持有整个数据，并一起提供索引和搜索功能。

一个ElasticSearch集群有一个共同的名称，默认是”elasticsearch”。

名字一样的节点会进入同一个集群；反过来说不同集群就是用不同名称来区分的。

9.3.2、节点 Node

集群中包含很多服务器，一个节点就是其中的一个服务器。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。
一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。
根据这个名字可以确定网络中的哪些服务器对应于ElasticSearch集群中的哪些节点。

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，如果你在你的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，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的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。

9.3.3、分片 Shards

一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。
比如，一个具有10亿文档数据的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都可能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，每一份就称之为分片。
当你创建一个索引的时候，你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：

• 允许你水平分割 / 扩展你的内容容量。
• 允许你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，它的文档怎样聚合和搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对用户透明。

我们可以在建立索引的时候创建分片信息：

#number_of_shards：主分片数量,默认1(6.x版本默认为5)
#number_of_replicas：每个主分片对应的副本数量,默认1
PUT /users
{"settings": {"number_of_shards": 3,"number_of_replicas": 2}
}

• ★表示master节点

• ●表示DataNode节点

• 粗线框格子为主分片，细线框为副本分片，主分片与副本分片不能同时在同一个节点上。

上述例子中，创建3个主分片，每个主分片配置了2个副本分片，加起来一共9个分片。

分片序号分别为0、1、2代表不同的数据段存储。其中0号分片的主分片在node-3机器上，node-1和node-2是它的备份分片。

注意：主分片数量一旦指定后就不允许更改，否则会影响后续的数据操作(分片位置路由是取模主分片数量)。

虽然主分片数量不可用更改，但是副本数量可以修改：

粗线框格子为主分片，细线框为副本分片，主分片与副本分片不能同时在一台机器上。

9.3.4、副本 Replicas

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，这些拷贝叫做复制分片(副本)。

复制分片之所以重要，有两个主要原因：

• 在分片/节点有可能失败的情况下，提供了高可用性。为了达到这个效果，复制分片不和主分片放在同一个节点上。
• 扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行。

总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。

一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。

分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，可以改变复制分片数量，但不能改变主分片数量。

默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片1个主分片和1个复制分片，这样的话每个索引总共就有2个分片。

如果此时集群中有两个节点，那么这两个分片分别存放在两个节点上。

9.3.5、分配 Allocation

将分片分配给某个节点的过程，包括分配主分片或者副本。如果是副本，还包含从主分片复制数据的过程。

这个过程是由master节点完成的。 即：Elasticsearch的分片分配和均衡机制。

9.3.6、节点类型

ES 中的节点类型分为：Master、DataNode。

9.3.6.1、master

ElasticSearch启动时，会选举出来一个Master节点。

大致的过程是：当某个节点启动后，使用Zen Discovery机制找到集群中的其他节点，并建立连接。

并从候选节点中选举出一个主节点。

参考配置如下：

discovery.seed_hosts: [“host1”, “host2”, “host3”]
cluster.initial_master_nodes: [“node-1”, “node-2”,“node-3”]

Master节点主要负责：

• 管理索引（创建索引、删除索引）、分配分片
• 维护元数据
• 管理集群节点状态
  不负责数据写入和查询，比较轻量级。一个ElasticSearch集群中，只有一个Master节点。在生产环境中，内存可以相对小一点，但要确保机器稳定。

9.3.6.2、DataNode

数据节点可以有多个，负责：数据写入、数据检索，大部分Elasticsearch的压力都在DataNode节点上，在生产环境中，内存最好配置大一些。

9.3.7、总结

一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个节点，而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成，它们共同承担数据和负载的压力。

当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时，集群将会重新平均分布所有的数据。

当一个节点被选举成为主节点时，它将负责管理集群范围内除数据外的所有变更。

例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。作为用户，我们可以将请求发送到集群中的任何节点，包括主节点。

每个节点都知道任意文档所处的位置，并且能够将我们的请求直接转发到存储我们所需文档的节点。

无论我们将请求发送到哪个节点，它都能负责从各个包含我们所需文档的节点收集回数据，并将最终结果返回給客户端。

Elasticsearch 对这一切的管理都是透明的。

9.4、搭建

9.4.1、创建目录

elasticsearch-cluster

9.4.2、复制ES目录

把原来的 ES 解压目录复制成三份：

注意：复制之后 data 目录要删除。

9.4.3、修改配置文件

config/elasticsearch.yml

9.4.3.1、实例 9301

#集群名称
cluster.name: my-application
#默认为true。设置为false禁用磁盘分配决定器。
cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: false
#节点名称
node.name: node-1
#配置允许的访问网络
network.host: 0.0.0.0
#http服务端口
http.port: 9201
#集群间通信端口号，在同一机器下必须不一样
transport.tcp.port: 9301
#是否允许为主节点，默认true
node.master: true
#是否为数据节点，默认true
node.data: true
#初始配置选举master节点
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
#节点发现
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]
#elasticsearch-head 跨域解决
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.enabled: true

9.4.3.2、实例 9302

#集群名称
cluster.name: my-application
#默认为true。设置为false禁用磁盘分配决定器。
cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: false
#节点名称
node.name: node-2
#配置允许的访问网络
network.host: 0.0.0.0
#http服务端口
http.port: 9202
#集群间通信端口号，在同一机器下必须不一样
transport.tcp.port: 9302
#是否允许为主节点，默认true
node.master: true
#是否为数据节点，默认true
node.data: true
#初始配置选举master节点
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
#节点发现
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]
#elasticsearch-head 跨域解决
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.enabled: true

9.4.3.3、实例 9303

#集群名称
cluster.name: my-application
#默认为true。设置为false禁用磁盘分配决定器。
cluster.routing.allocation.disk.threshold_enabled: false
#节点名称
node.name: node-3
#配置允许的访问网络
network.host: 0.0.0.0
#http服务端口
http.port: 9203
#集群间通信端口号，在同一机器下必须不一样
transport.tcp.port: 9303
#是否允许为主节点，默认true
node.master: true
#是否为数据节点，默认true
node.data: true
#初始配置选举master节点
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
#节点发现
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1:9301","127.0.0.1:9302","127.0.0.1:9303"]
#elasticsearch-head 跨域解决
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.enabled: true

9.4.4、修改 Kibana 配置

Kibana 不需要复制，只需要把配置文件修改一下。
配置文件路径：config/kibana.yml

elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200","http://localhost:9201","http://localhost:9202","http://localhost:9203"]

9.4.5、启动测试

查看集群健康度

GET /_cluster/health

查看节点信息

GET /_cat/nodes

节点健康度指标说明：

• 绿色：所有的主分片和副本分片都已分配。你的集群是 100% 可用的。
• 黄色：所有的主分片已经分片了，但至少还有一个副本是缺失的。不会有数据丢失，所以搜索结果依然是完整的。不过，你的高可用性在某种程度上被弱化。如果 更多的 分片消失，你就会丢数据了。把 yellow 想象成一个需要及时调查的警告。
• 红色：至少一个主分片（以及它的全部副本）都在缺失中。这意味着你在缺少数据：搜索只能返回部分数据，而分配到这个分片上的写入请求会返回一个异常。

9.4.6、查看集群信息的图形化界面工具

把elasticsearch-head-master.zip解压到非中文无空格目录下。
在命令行下进入解压目录，运行：npm start

9.4.7、数据测试

创建索引：

PUT /shopping
{"settings": {"index": {"number_of_shards": "3","number_of_replicas": "2"}},"mappings": {"properties": {"title":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"subtitle":{"type": "text","analyzer": "ik_max_word"},"images":{"type": "keyword","index": false},"price":{"type": "float","index": true}}}
}

保存文档：

POST /shopping/_doc/1
{"title":"小米手机","images":"http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg","price":3999.00
}

9.5、内部机制

9.5.1、写流程

• 第一步: 客户端选择DataNode节点发送请求，如上图架构，假设发送到node-2节点上。此时被选择的node-2节点也称为coordinating node(协调节点)
• 第二步: 协调节点根据路由规则计算分片索引位置。并将请求发送到分片索引对应的主分片机器上(这里假设分片计算后的值为0，那么请求会命中到node-3节点上)。
  • 计算分片索引位置: shard = hash(routing) % number_of_primary_shards，routing可以自己设定，一般默认为文档的ID。
• 第三步: 当主分片文档写入完成后，同时将数据推送到与之对应的副本分片进行写入操作
• 第四步: 当分片完成了写入后再由协调节点将操作结果返回给客户端

9.5.2、读流程

• 第一步:客户端选择DataNode节点发送请求，如上图架构，假设发送到node-2节点上。此时被选择的node-2节点也称为coordinating node(协调节点)
• 第二步: 协调节点将从客户端获取到的请求数据转发到其它节点
• 第三步: 轮询其它节点将查询结果文档ID、节点、分片信息返回给协调节点
• 第四步: 协调节点通过文档ID、节点信息等发送get请求给其它节点进行数据获取，最后进行汇总排序将数据返回给客户端

---

随笔：

---

ElasticSearch(搜索引擎)主要是进行字段的截取查找功能，对于我来说，则主要是对于如何在idea里整合时需要携带，使用的jar包，方法…

每日金句

---

花开又期，花期不同。

---

春日不迟，相逢终有时。

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