一、ES簡介
1，什麼是ES
ElasticSearch是一個基於Lucene的搜索服務器。它提供了一個分佈式的全文搜索引擎，其對外服務是基於RESTful web接口發佈的。Elasticsearch是用Java開發的應用，並作爲Apache許可條款下的開放源碼發佈，是當前流行的企業級搜索引擎。設計用於雲計算中，能夠達到近實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。
2，ES的相關概念
a）cluster
cluster集羣。ElasticSearch集羣由一或多個節點組成，其中有一個主節點，這個主節點是可以通過選舉產生的，主從節點是對於集羣內部來說的。ElasticSearch的一個概念就是去中心化，字面上理解就是無中心節點，這是對於集羣外部來說的，因爲從外部看ElasticSearch集羣，在邏輯上是個整體，你與集羣中的任何一個節點通信和與整個ElasticSearch集羣通信是等價的。也就是說，主節點的存在不會產生單點安全隱患、併發訪問瓶頸等問題。
b）shards
primary shard：代表索引的主分片，ElasticSearch可以把一個完整的索引分成多個primary shard，這樣的好處是可以把一個大的索引拆分成多個分片，分佈存儲在不同的ElasticSearch節點上，從而形成分佈式存儲，併爲搜索訪問提供分佈式服務，提高併發處理能力。primary shard的數量只能在索引創建時指定，並且索引創建後不能再更改primary shard數量(重新分片需要重新定義分片規則)。es5.x之後默認爲5，es7.x默認爲1。
c）replicas
replica shard：代表索引主分片的副本，ElasticSearch可以設置多個replica shard。replica shard的作用：一是提高系統的容錯性，當某個節點某個primary shard損壞或丟失時可以從副本中恢復。二是提高ElasticSearch的查詢效率，ElasticSearch會自動對搜索請求進行負載均衡，將併發的搜索請求發送給合適的節點，增強併發處理能力。可取值爲0~n，默認爲1。
d）Index
索引。相當於關係型數據庫中的表。其中存儲若干相似結構的Document數據。如：客戶索引，訂單索引，商品索引等。ElasticSearch中的索引不像數據庫表格一樣有強制的數據結構約束，在理論上，可以存儲任意結構的數據。但了爲更好的爲業務提供搜索數據支撐，還是要設計合適的索引體系來存儲不同的數據。
e）Type
類型。每個索引中都必須有唯一的一個Type，Type是Index中的一個邏輯分類。ElasticSearch中的數據Document是存儲在索引下的Type中的。
注意：ElasticSearch5.x及更低版本中，一個Index中可以有多個Type。ElasticSearch6.x版本之後，type概念被弱化，一個index中只能有唯一的一個type。且在7.x版本之後，刪除type定義。
f）Document
文檔。ElasticSearch中的最小數據單元。一個Document就是一條數據，一般使用JSON數據結構表示。每個Index下的Type中都可以存儲多個Document。一個Document中可定義多個field，field就是數據字段。如：學生數據（{"name":"張三", "age":20, "gender":"男"}）。
g）反向索引(倒排索引)
對數據進行分析，抽取出數據中的詞條，以詞條作爲key，對應數據的存儲位置作爲value，實現索引的存儲。這種索引稱爲倒排索引。倒排索引是Document寫入ElasticSearch時分析維護的。
3，比數據庫做搜索的優勢
- 數據庫查詢複雜度高。比如：like '%關鍵字%'不能命中索引，搜索複雜度高
- 數據庫關鍵字的搜索不全面，搜索結果不符合要求。比如：搜索商品爲'筆記本電腦'，不能搜索到只有'筆記本'或者只有'電腦'的數據
- 數據庫搜索的效率問題。數據量越大，查詢效率越低。
二、ElasticSearch索引操作
1，查詢健康狀態
GET _cat/health?v
其中status的狀態分爲三種：green、yellow和red
- green：每個索引的primary shard和replica shard都是active的
- yellow：每個索引的primary shard都是active的，但部分的replica shard不是active的。比如：當前只有兩個node結點，需要創建大於等於兩個repica shard副分片，由於主分片和副分片均不能在同一個結點上，所有必定有副分片不能正常的active。
- red：不是所有的索引的primary shard都是active狀態的。
#查看健康狀態 GET _cat/health?v #查看節點信息 GET _cat/nodes?v #查看索引信息 GET _cat/indices?v #查看分片信息 GET _cat/shards?v
2，創建索引
#創建my_index索引(settings可以省略)，創建後shards分片數不能修改，只能修改shards副本數 PUT my_index { "settings": { "number_of_shards": 5, "number_of_replicas": 1 } }
在ElasticSearch中，默認的創建索引的時候，會分配5個primary shard，併爲每個primary shard分配一個replica shard（在ES7版本後，默認創建1個primary shard）。在ElasticSearch中，默認的限制是：如果磁盤空間不足15%的時候，不分配replica shard。如果磁盤空間不足5%的時候，不再分配任何的primary shard。ElasticSearch中對shard的分佈是有要求的。ElasticSearch儘可能保證primary shard平均分佈在多個節點上。Replica shard會保證不和他備份的那個primary shard分配在同一個節點上。
3，修改索引(副分片數)
#修改索引 PUT my_index/_settings { "number_of_replicas": 2 }
注意：索引一旦創建，primary shard數量不可變化，可以改變replica shard數量。
4，刪除索引
DELETE my_index
5，查看索引信息
GET _cat/indices?v
三、ElasticSearch中Document相關操作
1，新增Document
在索引中增加文檔。在index中增加document。
ElasticSearch有自動識別機制。如果增加的document對應的index不存在，自動創建index；如果index存在，type不存在，則自動創建type。如果index和type都存在，則使用現有的index和type。
a）PUT
PUT 索引名/類型名/唯一ID{字段名:字段值}
#如果當前id已經存在，那麼就是修改，如果不存在就是新增
PUT my_index/_doc/1 { "name":"test_doc_01", "remark":"first test elastic search", "order_no":1 }
如果當前索引中的document的id已經存在，那麼就是修改，如果不存在就是新增。但是如果此時id已經存在，想要強制新增會報錯，強制新增的語法爲：
PUT 索引名/類型名/唯一ID/_create{字段名:字段值} 或者是 PUT 索引名/類型名/唯一ID?op_type=create{字段名:字段值}
b）POST
此操作爲ElasticSearch自動生成id的新增Document方式。此語法格式和PUT請求的數據新增，只有唯一的區別，就是可以自動生成主鍵id，其他的和PUT請求新增數據完全一致。
POST 索引名/類型名[/唯一ID]{字段名:字段值}
#此時,如果新增時唯一id(2)不存在就是新增，如果唯一id(2)存在就是修改。這個與PUT相同
#可以直接變爲沒有id，會隨機生成一個GUID作爲id
POST my_index/_doc { "name":"test_doc_02", "remark":"second test elastic search", "order_no":2 }
2，查詢Document
a）GET 通過ID查詢
GET 索引名/類型名/唯一ID
GET my_index/_doc/1
b）GET _mget批量查詢
批量查詢可以提高查詢效率。推薦使用（相對於單數據查詢來說）。
#語法 GET 索引名/類型名/_mget { "docs" : [ { "_id" : "唯一ID值" }, { "_id" : "唯一ID值" } ] }
3，修改Document
a）全量替換(同新增)
PUT|POST 索引名/類型名/唯一ID{字段名:字段值}
本操作相當於覆蓋操作。全量替換的過程中，ElasticSearch不會真的修改Document中的數據，而是標記ElasticSearch中原有的Document爲deleted狀態，再創建一個新的Document來存儲數據，當ElasticSearch中的數據量過大時，ElasticSearch後臺回收deleted狀態的Document。
PUT my_index/_doc/1 { "name":"test_doc_01111", "remark":"first 111", "order_no":1111 }
b）更新Document
POST 索引名/類型名/唯一ID/_update{doc:{字段名:字段值}}
只更新某Document中的部分字段。這種更新方式也是標記原有數據爲deleted狀態，創建一個新的Document數據，將新的字段和未更新的原有字段組成這個新的Document，並創建。對比全量替換而言，只是操作上的方便，在底層執行上幾乎沒有區別。
POST my_index/_doc/1/_update { "doc":{ "name":" test_doc_01_for_update" } }
4，刪除Document
DELETE 索引名/類型名/唯一ID
ElasticSearch中執行刪除操作時，ElasticSearch先標記Document爲deleted狀態，而不是直接物理刪除。當ElasticSearch存儲空間不足或工作空閒時，纔會執行物理刪除操作。標記爲deleted狀態的數據不會被查詢搜索到。
DELETE my_index/_doc/2
5，bulk批量增刪改
定義：
POST _bulk { "action_type" : { "metadata_name" : "metadata_value" } } { document datas | action datas } action_type： create: 強制創建，相當於PUT 索引名/類型名/唯一ID/_create index : 普通的PUT操作，相當於創建Document或全量替換 update: 更新操作（partial update）,相當於 POST 索引名/類型名/唯一ID/_update delete: 刪除操作
案例：
#如果index和type爲同一個可以提出來，此時創建ID爲111，覆蓋ID爲1，修改ID爲2，刪除ID爲3 POST my_index/_doc/_bulk {"create":{"_id":111}} {"name":"zs","age":15} {"index":{"_id":1}} {"name":"first","sort":1} {"update":{"_id":2}} {"doc":{"sort":2}} {"delete":{"_id":3}}
注意：bulk語法中要求一個完整的json串不能有換行。不同的json串必須使用換行分隔。多個操作中，如果有錯誤情況，不會影響到其他的操作，只會在批量操作返回結果中標記失敗。bulk語法批量操作時，bulk request會一次性加載到內存中，如果請求數據量太大，性能反而下降（內存壓力過高），需要反覆嘗試一個最佳的bulk request size。一般從1000~5000條數據開始嘗試，逐漸增加。如果查看bulk request size的話，一般是5~15MB之間爲好。
bulk語法要求json格式是爲了對內存的方便管理，和儘可能降低內存的壓力。如果json格式沒有特殊的限制，ElasticSearch在解釋bulk請求時，需要對任意格式的json進行解釋處理，需要對bulk請求數據做json對象會json array對象的轉化，那麼內存的佔用量至少翻倍，當請求量過大的時候，對內存的壓力會直線上升，且需要jvm gc進程對垃圾數據做頻繁回收，影響ElasticSearch效率。
生成環境中，bulk api常用。都是使用java代碼實現循環操作。一般一次bulk請求，執行一種操作。如：批量新增10000條數據等。
四、ElasticSearch中的mapping
Mapping在ElasticSearch中是非常重要的一個概念。決定了一個index中的field使用什麼數據格式存儲，使用什麼分詞器解析，是否有子字段等。
1，mapping的核心數據類型
- 文本（字符串）：text
- 整數：byte、short、integer、long
- 浮點型：float、double
- 布爾類型：boolean
- 日期類型：date
- 數組類型：array {a:[]}
- 對象類型：object {a:{}}
- 不分詞的字符串（關鍵字）： keyword
2，dynamic mapping自動分配字段類型
- true or false -> boolean
- 123 -> long
- 123.123 -> double
- 2018-01-01 -> date
- hello world -> text
- [] -> array
- {} -> object
在上述的自動mapping字段類型分配的時候，只有text類型的字段需要分詞器。默認分詞器是standard分詞器。
3，查看索引mapping
GET 索引名/_mapping
{ "my_index": { # 索引名 "mappings": { # 映射列表 "my_type": { # 類型名 "properties": { # 字段列表 "age": { # 字段名 "type": "long" # 字段類型 }, "gender": { #字段名 "type": "text", #字段類型 "fields": { # 子字段列表 "keyword": { # 子字段名 "type": "keyword", # 子字段類型，keyword不進行分詞處理的文本類型。gender.keyword可以進行排序 "ignore_above": 256 # 子字段存儲數據長度 } } } } } } } }
4，custom mapping
可以通過命令，在創建index和type的時候來定製mapping映射，也就是指定字段的類型和字段數據使用的分詞器。
手工定製mapping時，只能新增mapping設置，不能對已有的mapping進行修改。
如：有索引a，其中有類型b，增加字段f1的mapping定義。後續可以增加字段f2的mapping定義，但是不能修改f1字段的mapping定義。
a）創建索引時指定mapping
PUT 索引名稱 { "mappings":{ "類型名稱":{ "properties":{ "字段名":{ "type":類型, ["analyer":字段的分詞器,] ["fields":{ "子字段名稱":{ "type":類型, "ignore_above":長度限制 } }] } } } } }
例如：
PUT test_index { "settings": { "number_of_shards": 2, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "test_type":{ "properties": { "author_id" : { "type": "byte", "index": false }, "title" : { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "fields": { "keyword" : { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "content" : { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" }, "post_date" : { "type": "date" } } } } } "index" - 是否可以作爲搜索索引。可選值：true | false "analyzer" - 指定分詞器。 "type" - 指定字段類型
b）爲已有索引添加新的字段mapping
PUT 索引名/_mapping/類型名 { "properties":{ "新字段名":{ "type":類型, "analyer":字段的分詞器, "fields":{ "子字段名":{ "type":類型, "ignore_above":長度 } } } }
例如：
PUT /test_index/_mapping/test_type { "properties" : { "new_field" : { "type" : "text" , "analyzer" : "standard" } } }
c）測試不同的字段分詞器
GET 索引名稱/_analyze { "field":"索引中的text類型的字段名", "text":"要分詞處理的文本數據" }
例如：
#測試content字段的分詞效果
GET test_index/_analyze { "field": "content", "text": "我是一個程序員" }