介绍
elasticsearch是一个高效的、可扩展的全文搜索引擎
基本概念
- Near Realtime(NRT): es是一个接近实时查询平台，意味从存储一条数据到可以索引到数据时差很小，通常在1s内
- Cluster: es是一个分布式、可扩展的平台, 可由一个或多个服务器通过定义的cluster.name（默认为elasticsearch）标识共建同一个集群
- Node: 通常一台服务器上部署一台es node，作为集群的一部分，用于数据的存储和提供搜索功能，在一个集群中节点通过node.name区分，默认在node启动时随机生成一个的字符串做为节点名称，可配置
- Index: 类似于关系型数据库中的database，用于组织一类功能相似的数据，在一个集群中可以定义任意个索引，索引的名称只能由小写字母组成，在数据索引，更新，搜索，删除时作为数据标识的一部分
- Type: 类似于关系型数据库中的table，在Index中可以定义多个Type，原则上一个Type是由相同属性组成的数据集合
- Document: 类似于关系型数据库中的record，是数据的最基本存储单元，使用json形式表示，Document在物理上存储在Index下，但是在逻辑上会分配到具体的Type下
- Shards & Replica:
一个Index可能存储大量的数据(超过单个节点的硬件限制)，不管是数据存储还是数据索引，为解决数据单节点存储并提高并发，es将每一个Index物理分为多个片，从而水平扩展存储容量，提高并发（可以同时对个shard进行索引和搜索）
为防止某个存储单元出现故障后数据不能索引的情况，es提供将shard进行复制功能，将主shard出现故障后，复制shard替代主shard进行数据索引操作，已此方式实现其高可用性，因为在搜索时可以使用复制shard，从而提高的数据搜索的并发性
在Index创建时可以进行分片数量和复制数量的设置，默认创建每个Index设置5个shard和1个Replica，表示该Index由5个逻辑存储单元进行存储，每个逻辑存储单元具有一个复制节点进行备灾，注意，shard只能在创建Index时进行设置，shard数量与document分配到哪个shard上存储有关(通常使用hash(document _id) % shard num计算 document存储在哪个shard上)
在es将主shard和replic分片在不同的Node上
安装
- elasticsearch使用java语言实现，在使用时必须安装java虚拟机（目前es1.6和1.7版本均可选择1.8版本java）
- 下载地址
- 解压到安装目录
C:\Program Files\elasticsearch
- 运行
cd "C:\Program Files\elasticsearch\bin" && elasticsearch.bat
- 安装到服务
service install elasticsearch
- 启动服务
net start elasticsearch
- 停止服务
net stop elasticsearch
- 测试
访问地址: http://localhost:9200
访问结果:1
2
3
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11
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13
| {
status: 200,
name: "Smart Alec",
cluster_name: "elasticsearch",
version: {
number: "1.6.0",
build_hash: "cdd3ac4dde4f69524ec0a14de3828cb95bbb86d0",
build_timestamp: "2015-06-09T13:36:34Z",
build_snapshot: false,
lucene_version: "4.10.4"
},
tagline: "You Know, for Search"
}
|
接口
es对外提供标准RESTAPI接口，使用他进行集群的所有操作：
- 集群、节点、索引的状态和统计信息查看
- 管理集群、节点、索引和类型
- 执行CURD操作（创建，更新，读取，删除）和索引
- 执行高级搜索功能，比如排序，分页，筛选，聚合，js脚本执行等
格式：curl -X<REST verb> <Node>:<Port>/<Index>/<Type>/<ID>
使用marvel插件
- 运行
cd "C:\Program Files\elasticsearch\bin" && plugin -i elasticsearch/marvel/latest
- 访问地址
- marvel提供sense工具调用es的RESTAPI借口, 访问地址, 以下操作使用sense或使用linux curl命令行练习
状态查询
- 集群状态查询
输入: GET _cat/health?v
输出:1
2
| epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks
1442227489 18:44:49 elasticsearch yellow 1 1 50 50 0 0 50 0
|
说明:
status:表示集群的健康状态，值可能为green,yellow,red, green表示主shard和replica(至少一个)正常，yellow表示主shard正常但replica都不正常，red表示有的主shard和replica都有问题
node.total:表示集群中节点的数量
- 节点状态查询
输入: GET /_cat/nodes?v
输出:1
2
| host ip heap.percent ram.percent load node.role master name
silence 192.168.1.111 30 51 d * Thunderbird
|
查询所有索引
输入: GET /_cat/indices?v
输出:
1
2
3
| health status index pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open .marvel-2015.09.02 1 1 93564 0 78.4mb 78.4mb
yellow open .marvel-2015.09.01 1 1 39581 0 45.9mb 45.9mb
|
创建索引
输入: PUT /test1?pretty
输出:
1
2
3
| {
"acknowledged" : true
}
|
查询所有索引:
1
2
| health status index pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open test1 5 1 0 0 575b 575b
|
说明:
health:由于只运行一个节点，replica不能与主shard在同一node中，因此replica不正常，该index的状态为yellow
index:为索引名称
pri:表示主shard个数
rep:表示每个shard的复制个数
docs.count:表示index中document的个数
索引、读取、删除文档
索引文档
- 方法1:
输入: 1
2
| PUT /test1/user/1?pretty
{"name": "silence1"}
|
输出:
1
2
3
4
5
6
7
| {
"_index" : "test1
"_type" : "user",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"created" : true
}
|
- 方法2:
输入: 1
2
| POST /test1/user/2?pretty
{"name": "silence2"}
|
输出:
1
2
3
4
5
6
7
| {
"_index" : "test1",
"_type" : "user",
"_id" : "2",
"_version" : 1,
"created" : true
}
|
- 方法3:
输入: 1
2
| POST /test1/user?pretty
{"name": "silence3"}
|
输出:
1
2
3
4
5
6
7
| {
"_index" : "test1",
"_type" : "user",
"_id" : "AU_MdQoXRYiHSIs7UGBQ",
"_version" : 1,
"created" : true
}
|
说明: 在索引文档时若需要指定文档ID值则需要使用PUT或者POST提交数据并显示指定ID值，若需要由es自动生成ID，则需要使用POST提交数据
读取文档：
输入: GET /test1/user/1?pretty
输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
| {
"_index" : "test1",
"_type" : "user",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source":{"name": "silence1"}
}
|
说明:
_index,_type:表示文档存储的Index和Type信息
_id:表示文档的编号
_version:表示文档的版本号，主要用于并发处理时使用乐观锁防止脏数据
found:表示请求的文档是否存在
_souce:格式为json，为文档的内容
注意:在之前我们并未创建user的Type，在进行文档索引时自动创建了user，在es中可以不显示的创建Index和Type而使用默认参数或者根据提交数据自定义，但不建议这么使用，在不清楚可能导致什么情况时显示创建Index和Type并设置参数
删除文档:
输入: DELETE /test1/user/1?pretty
输出:
1
2
3
4
5
6
7
| {
"found" : true,
"_index" : "test1",
"_type" : "user",
"_id" : "1",
"_version" : 2
}
|
再次读取文档输出:
1
2
3
4
5
6
| {
"_index" : "test1",
"_type" : "user",
"_id" : "1",
"found" : false
}
|
删除索引
输入: DELETE /test1?pretty
输出:
1
2
3
| {
"acknowledged" : true
}
|
修改文档
初始化文档输入:
1
2
| PUT /test1/user/1?pretty
{"name" : "silence2", "age":28}
|
修改文档输入:
1
2
| PUT /test1/user/1?pretty
{"name" : "silence1"}
|
读取文档输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
| {
"_index" : "test1",
"_type" : "user",
"_id" : "1",
"_version" : 2,
"found" : true,
"_source":{"name" : "silence1"}
}
|
更新文档
更新数据输入:
1
2
| POST /test1/user/1/_update?pretty
{"doc" : {"name" : "silence3", "age":28}}
|
读取数据输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
| {
"_index" : "test1",
"_type" : "user",
"_id" : "1",
"_version" : 3,
"found" : true,
"_source":{"name":"silence3","age":28}
}
|
更新文档输入:
1
2
| POST /test1/user/1/_update?pretty
{"script" : "ctx._source.age += 1"}
|
读取文档输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
| {
"_index" : "test1",
"_type" : "user",
"_id" : "1",
"_version" : 4,
"found" : true,
"_source":{"name":"silence3","age":29}
}
|
说明：需要POST使用script则必须在elasticsearch/config/elasticsearch.yml配置script.groovy.sandbox.enabled: true
修改(PUT)和更新(POST+_update)的区别在于修改使用提交的文档覆盖es中的文档，更新使用提交的参数值覆盖es中文档对应的参数值
根据查询删除文档
输入:
1
2
| DELETE /test1/user/_query?pretty
{"query" : {"match" : {"name" : "silence3"}}}
|
输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
| {
"_indices" : {
"test1" : {
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
}
}
}
}
|
获取文档数量
输入: GET /test1/user/_count?pretty
输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
| {
"count" : 0,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
}
}
|
批量操作
输入:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
| POST /test1/user/_bulk?pretty
{"index" : {"_id" : 1}}
{"name" : "silence1"}
{"index" : {"_id" : 2}}
{"name" : "silence2"}
{"index" : {}}
{"name" : "silence3"}
{"index" : {}}
{"name" : "silence4"}
|
输入:
1
2
3
4
| POST /test1/user/_bulk?pretty
{"update" : {"_id" : 1}}
{"doc" : {"age" : 28}}
{"delete" : {"_id" : 2}}
|
通过文件导入数据: curl -XPOST "localhost:9200/test1/account/_bulk?pretty" --data-binary @accounts.json
Query查询
查询可以通过两种方式进行，一种为使用查询字符串进行提交参数查询，一种为使用RESTAPI提交requesbody提交参数查询
获取所有文档输入: GET /test1/user/_search?q=*&pretty
1
2
3
4
| POST /test1/user/_search?pretty
{
"query" : {"match_all" : {}}
}
|
输出：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
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39
40
41
42
43
| {
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 3,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "test1",
"_type": "user",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "silence1",
"age": 28
}
},
{
"_index": "test1",
"_type": "user",
"_id": "AU_M2zgwLNdQvgqQS3MP",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "silence3"
}
},
{
"_index": "test1",
"_type": "user",
"_id": "AU_M2zgwLNdQvgqQS3MQ",
"_score": 1,
"_source": {
"name": "silence4"
}
}
]
}
}
|
说明:
took: 执行查询的时间(单位为毫秒)
timed_out: 执行不能超时
_shards: 提示有多少shard参与查询以及查询成功和失败shard数量
hits: 查询结果
hits.total: 文档总数
_score, max_score: 为文档与查询条件匹配度和最大匹配度
Query SDL
输入:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
| POST /test1/account/_search?pretty
{
"query" : {"match_all":{}},
"size": 2,
"from" : 6,
"sort" : {
"age" : {"order" : "asc"}
}
}
|
说明:
query: 用于定义查询条件过滤
match_all: 表示查询所有文档
size: 表示查询返回文档数量，若未设置默认为10
from: 表示开始位置, es使用0作为开始索引，常与size组合进行分页查询，若未设置默认为0
sort: 用于设置排序属性和规则
- 使用_source设置查询结果返回的文档属性
输入:1
2
3
4
5
6
7
| POST /test1/account/_search?pretty
{
"query": {
"match_all": {}
},
"_source":["firstname", "lastname", "age"]
}
|
输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
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36
37
| {
"took": 5,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1000,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "test1",
"_type": "account",
"_id": "4",
"_score": 1,
"_source": {
"firstname": "Rodriquez",
"age": 31,
"lastname": "Flores"
}
},
{
"_index": "test1",
"_type": "account",
"_id": "9",
"_score": 1,
"_source": {
"firstname": "Opal",
"age": 39,
"lastname": "Meadows"
}
}
]
}
}
|
- 使用match设置查询匹配值
输入:1
2
3
4
5
6
7
| POST /test1/account/_search?pretty
{
"query": {
"match": {"address" : "986 Wyckoff Avenue"}
},
"size" : 2
}
|
输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
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18
19
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30
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34
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37
38
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40
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42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
| {
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 216,
"max_score": 4.1231737,
"hits": [
{
"_index": "test1",
"_type": "account",
"_id": "4",
"_score": 4.1231737,
"_source": {
"account_number": 4,
"balance": 27658,
"firstname": "Rodriquez",
"lastname": "Flores",
"age": 31,
"gender": "F",
"address": "986 Wyckoff Avenue",
"employer": "Tourmania",
"email": "rodriquezflores@tourmania.com",
"city": "Eastvale",
"state": "HI"
}
},
{
"_index": "test1",
"_type": "account",
"_id": "34",
"_score": 0.59278774,
"_source": {
"account_number": 34,
"balance": 35379,
"firstname": "Ellison",
"lastname": "Kim",
"age": 30,
"gender": "F",
"address": "986 Revere Place",
"employer": "Signity",
"email": "ellisonkim@signity.com",
"city": "Sehili",
"state": "IL"
}
}
]
}
}
|
说明：根据查询结果可见在查询结果中并非只查询address包含”986 Wyckoff Avenue”的文档，而是包含986,wychoff,Avenue三个词中任意一个，这就是es分词的强大之处
可见查询结果中_score(与查询条件匹配度)按从大到小的顺序排列
此时你可能想要值查询address包含”986 Wyckoff Avenue”的文档，怎么办呢？使用match_phrase
输入:
1
2
3
4
5
6
| POST /test1/account/_search?pretty
{
"query": {
"match_phrase": {"address" : "986 Wyckoff Avenue"}
}
}
|
可能你已经注意到, 以上query中只有一个条件，若存在多个条件，我们必须使用bool query将多个条件进行组合
输入:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
| POST /test1/account/_search?pretty
{
"query": {
"bool" : {
"must":[
{"match_phrase": {"address" : "986 Wyckoff Avenue"}},
{"match" : {"age" : 31}}
]
}
}
}
|
说明: 查询所有条件都满足的结果
输入:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
| POST /test1/account/_search
{
"query": {
"bool" : {
"should":[
{"match_phrase": {"address" : "986 Wyckoff Avenue"}},
{"match_phrase": {"address" : "963 Neptune Avenue"}}
]
}
}
}
|
说明: 查询有一个条件满足的结果
输入:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
| POST /test1/account/_search
{
"query": {
"bool" : {
"must_not":[
{"match": {"city" : "Eastvale"}},
{"match": {"city" : "Olney"}}
]
}
}
}
|
说明: 查询有条件都不满足的结果
在Query SDL中可以将must, must_not和should组合使用
输入:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
| POST /test1/account/_search
{
"query": {
"bool" : {
"must": [{
"match" : {"age":20}
}],
"must_not":[
{"match": {"city" : "Steinhatchee"}}
]
}
}
}
|
Filters 查询
在使用Query 查询时可以看到在查询结果中都有_score值, _score值需要进行计算, 在某些情况下我们并不需要_socre值，在es中提供了Filters查询，它类似于Query查询，但是效率较高，原因:
- 不需要对查询结果进行_score值的计算
- Filters可以被缓存在内存中，可被重复搜索从而提高查询效率
- range 过滤器， 用于设置条件在某个范围内
输入:1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
| POST /test1/account/_search?pretty
{
"query": {
"filtered":{
"query": {
"match_all" : {}
},
"filter": {
"range" : {
"age" : {
"gte" : 20,
"lt" : 28
}
}
}
}
}
}
|
判断使用filter还是使用query的最简单方法就是是否关注_score值，若关注则使用query，若不关注则使用filter
聚合分析
es提供Aggregations支持分组和聚合查询，类似于关系型数据库中的GROUP BY和聚合函数，在ES调用聚合RESTAPI时返回结果包含文档查询结果和聚合结果，也可以返回多个聚合结果，从而简化API调用和减少网络流量使用
输入:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
| POST /test1/account/_search?pretty
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"group_by_gender" : {
"terms" : {"field":"gender"}
}
}
}
|
输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
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27
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30
| {
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1000,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_gender": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "m",
"doc_count": 507
},
{
"key": "f",
"doc_count": 493
}
]
}
}
}
|
说明:
size: 返回文档查询结果数量
aggs: 用于设置聚合分类
terms: 设置group by属性值
输入:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
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19
20
21
22
23
24
| POST /test1/account/_search?pretty
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"group_by_gender" : {
"terms" : {
"field":"state",
"order" : {"avg_age":"desc"},
"size" : 3
},
"aggs" : {
"avg_age" : {
"avg" : {"field" : "age"}
},
"max_age" : {
"max" : {"field": "age"}
},
"min_age" : {
"min": {"field":"age"}
}
}
}
}
}
|
输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
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51
52
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54
55
56
57
58
59
60
61
| {
"took": 9,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1000,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_gender": {
"doc_count_error_upper_bound": -1,
"sum_other_doc_count": 992,
"buckets": [
{
"key": "de",
"doc_count": 1,
"max_age": {
"value": 37
},
"avg_age": {
"value": 37
},
"min_age": {
"value": 37
}
},
{
"key": "il",
"doc_count": 3,
"max_age": {
"value": 39
},
"avg_age": {
"value": 36.333333333333336
},
"min_age": {
"value": 32
}
},
{
"key": "in",
"doc_count": 4,
"max_age": {
"value": 39
},
"avg_age": {
"value": 36
},
"min_age": {
"value": 34
}
}
]
}
}
}
|
说明:根据state进行分类，并查询每种分类所有人员的最大，最小，平均年龄, 查询结果按平均年龄排序并返回前3个查询结果
若需要按照分类总数进行排序时可以使用_count做为sort的field值
在聚合查询时通过size设置返回的TOP数量，默认为10
在聚合查询中可任意嵌套聚合语句进行查询
输入:
1
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34
35
36
37
38
39
| POST /test1/account/_search?pretty
{
"size" : 0,
"aggs" : {
"group_by_age" : {
"range" : {
"field": "age",
"ranges" : [{
"from" : 20,
"to" : 30
}, {
"from": 30,
"to" : 40
},{
"from": 40,
"to": 50
}]
},
"aggs":{
"group_by_gender" : {
"terms" : {"field": "gender"},
"aggs" : {
"group_by_balance" :{
"range" : {
"field":"balance",
"ranges" : [{
"to" : 5000
}, {
"from" : 5000
}
]
}
}
}
}
}
}
}
}
|
输出:
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178
179
180
181
182
| {
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1000,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_age": {
"buckets": [
{
"key": "20.0-30.0",
"from": 20,
"from_as_string": "20.0",
"to": 30,
"to_as_string": "30.0",
"doc_count": 451,
"group_by_gender": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "m",
"doc_count": 232,
"group_by_balance": {
"buckets": [
{
"key": "*-5000.0",
"to": 5000,
"to_as_string": "5000.0",
"doc_count": 9
},
{
"key": "5000.0-*",
"from": 5000,
"from_as_string": "5000.0",
"doc_count": 223
}
]
}
},
{
"key": "f",
"doc_count": 219,
"group_by_balance": {
"buckets": [
{
"key": "*-5000.0",
"to": 5000,
"to_as_string": "5000.0",
"doc_count": 20
},
{
"key": "5000.0-*",
"from": 5000,
"from_as_string": "5000.0",
"doc_count": 199
}
]
}
}
]
}
},
{
"key": "30.0-40.0",
"from": 30,
"from_as_string": "30.0",
"to": 40,
"to_as_string": "40.0",
"doc_count": 504,
"group_by_gender": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "f",
"doc_count": 253,
"group_by_balance": {
"buckets": [
{
"key": "*-5000.0",
"to": 5000,
"to_as_string": "5000.0",
"doc_count": 26
},
{
"key": "5000.0-*",
"from": 5000,
"from_as_string": "5000.0",
"doc_count": 227
}
]
}
},
{
"key": "m",
"doc_count": 251,
"group_by_balance": {
"buckets": [
{
"key": "*-5000.0",
"to": 5000,
"to_as_string": "5000.0",
"doc_count": 21
},
{
"key": "5000.0-*",
"from": 5000,
"from_as_string": "5000.0",
"doc_count": 230
}
]
}
}
]
}
},
{
"key": "40.0-50.0",
"from": 40,
"from_as_string": "40.0",
"to": 50,
"to_as_string": "50.0",
"doc_count": 45,
"group_by_gender": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "m",
"doc_count": 24,
"group_by_balance": {
"buckets": [
{
"key": "*-5000.0",
"to": 5000,
"to_as_string": "5000.0",
"doc_count": 3
},
{
"key": "5000.0-*",
"from": 5000,
"from_as_string": "5000.0",
"doc_count": 21
}
]
}
},
{
"key": "f",
"doc_count": 21,
"group_by_balance": {
"buckets": [
{
"key": "*-5000.0",
"to": 5000,
"to_as_string": "5000.0",
"doc_count": 0
},
{
"key": "5000.0-*",
"from": 5000,
"from_as_string": "5000.0",
"doc_count": 21
}
]
}
}
]
}
}
]
}
}
}
|
使用head插件
- 运行
cd "C:\Program Files\elasticsearch\bin" && plugin -install mobz/elasticsearch-head
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