elasticsearch基本概念和基本语法
Elasticsearch是基于Json的分布式搜索和分析引擎,是利用倒排索引实现的全文索引。
优势:
横向可扩展性:增加服务器可直接配置在集群中
分片机制提供更好的分布性:分而治之的方式来提升处理效率
高可用:提供复制(replia)机制
实时性:通过将磁盘上的文件放入文件缓存系统来提高查询速度
基本概念
- Index: 一系列文档的集合,类似于mysql中数据库的概念
- Type: 在Index里面可以定义不同的type,type的概念类似于mysql中表的概念,是一系列具有相同特征数据的结合。
- Document: 文档的概念类似于mysql中的一条存储记录,并且为json格式,在Index下的不同type下,可以有许多document。
- Shards: 在数据量很大的时候,进行水平的扩展,提高搜索性能
- Replicas: 防止某个分片的数据丢失,可以并行得在备份数据里及搜索提高性能
注意:分片和副本
分片和副本 一个ES Index下面有大量数据,超过硬件的存储能力时,可以在ES中将index分成多个分片(shard),将index分片有两个作用: 横向扩展一个index的容量: 提高计算的并行度。 ES中的分片分为:主分片(primary Shard)和副本分片(Replica Shard). 主分片:index中的每个Document都属于一个唯一的主分片,所有主分片的数据决定了一个index的容量 ,主分片(Primary Shard)数量需要在Index创建的时候指定,创建后不可修改 副本分片:主分片的拷贝,不仅用于提供数据冗余,也提供数据读取服务(比如检索请求、Document获取请求等)。 一个index中每个主分片的副本分片数既可以在index创建时候指定,也可以在index创建后动态修改 默认情况设置:一个index有5个主分片,每个主分片有一个副本分片,所以默认情况下,index中总共有10个分片。 ES会保证每一个节点上相同的数据只有一份,也就是说主分片和它自己的副本分片永远不会存在一个节点上。
特点:
2、为employee的索引编入一个文档
报错:
解决办法:加入:-H "Content-Type: application/json"
3、查看Document是否存在
注意:查看某个路径下的Doucment是否存在使用Head,curl要加上 – I 选项打印HTTP header
4、获取整个Document
要获取一个完整的Document,使用GET并指定Document的路径,路径的形式为/<index>/<type>/<id>
_source 字段中存储的是Document内部的数据
5、更新Document
说明ES中的Document不可更改,只能更新操作和编入Document相同—对想要更新的Document路径执行PUT,ES会将路径的Document版本加1
将年龄修改为26,在查看,发现年龄修改成功,版本号为2
6、删除Document
7、删除索引
8、创建Index
二、
1、查看index设置
2、获取index mapping(可以查看某索引下字段的类型)
三、Cluster API
1、用于查看集群和index的健康状况:健康状况分为三种:
Green 、yellow、red。在shard级别:
red |
无法在集群中找到该Shard |
Yellow |
Shard可以找到,但是Replica找不到 |
green |
Shard和Replica都能找到 |
2、查看这个集群的健康状况:
3、查看集群信息
4、查看指定索引的健康状况:这里指定的索引为employee和test
5、查看集群中所有Index的健康状况
6、Cluster stats API用于获取整个集群的统计数据,包括基础的Index指标(Shard数量、存储大小、内存使用量)和节点指标(节点数量、角色、计算资源使用状况等等).
7、Cluster settings API可以用于查看(GET)或进行(PUT)集群的设置。
语法:设置批量插入的队列大小 curl -XPUT '<HOST>/_cluster/settings' -d '{ "persistent": { "threadpool.bulk.queue_size" : 1000 } }'
8、查看es集群nodes状态
9、查看所有节点的统计数据
10、查看指定节点的统计数据
四、检索
1、指定索引进行空检索
took:本次检索所花时间(单位毫秒) timed_out:本次检索是否超时。
_shards:所有本次检索涉及的分片数,分为所有涉及的(total)、成功的(successful)和失败的(failed)
2、所有Index中的dev和external Type中检索,使用_all
3、在整个ES集群的所有Document中检索
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