Elasticsearch是基于Apache 2.0开源的实时、分布式、分析搜索引擎,相比Lucene,Elasticsearch的上手比较容易,这篇文章主要纪录Elasticsearch的基本概念和基本API。

官方对Elasticsearch的定义:

Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use cases. As the heart of the Elastic Stack, it centrally stores your data so you can discover the expected and uncover the unexpected.

你可能已经在Elasticsearch的文档中看过如下词汇:

  • NRT: 近实时(Near Realtime),当一个文档保存至index,短暂的延迟后就可以被搜索。
  • Node: 指单个实例,存储文档并参与所在集群的索引和搜索,一台机器可以运行多个实例,每个实例启动时都有自己的唯一标识。
  • Cluster: 指多个实例组成的集群,集群中的节点有相同的cluster.name(默认为"elasticsearch"),用户可以通过集群对多个节点的所有数据进行索引和搜索。
  • Index: 索引在Elasticsearch中有两种含义。作为名词,索引可以指文档的集合,作为动词,可以说"对某个文档进行索引",也就是把文档存储到索引。一个index的名称即为其标识,名称必须为小写。如果和RDBMS相比的话,index的概念可能和database比较相似。
  • Type: 用于对同一个index中的数据进行逻辑分类。例如,有个存储了sns数据的index,这个index中可能存在多个类型,例如用户资料数据、评论数据、聊天数据...
  • Document: 文档以JSON格式存储,文档中包含多个字段,每个文档都有自己的类型并存储于index中。
  • Shards: index可以切分成多个shard,每个shard分布到不同的节点上。通过shard可以在存储还是搜索上缓解单个节点的压力。
  • Replicas: 对shard进行复制,通过副本不仅保证了可用性,也提高了搜索效率。

一个index可以分为多个shard,默认配置下,每个index有5个primary shards和1个副本(也就是5个replica shards),也就是说这个index有10个shards。

为了进一步说明,这里简单说明一下安装过程。
首先需要确认机器上是否已经安装了Java,这里建议使用java 8:

java -version
echo $JAVA_HOME

根据自己需要,可以选择使用apt-getyum进行安装,或者直接运行docker容器(docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.3.1),
参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/install-elasticsearch.html
这里我们用TAR包进行安装

cd
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.2.1.tar.gz
cp elasticsearch-5.2.1.tar.gz /usr/local ; cd $_
tar xzvf elasticsearch-5.2.1.tar.gz

启动时可以指定集群名称和节点名称:

elasticsearch-5.2.1/bin/elasticsearch -Ecluster.name=cluster0 -Enode.name=node0

Elasticsearch的web接口的默认端口为9200,或者可以根据自己的情况,在bin/elasticsearch.yml中对http.port进行修改。
最后查看响应结果,参考:

$ curl http://localhost:9200/
{
"name" : "F16Po5W",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "gDEP8ViaSVuQkCADjMkWHg",
"version" : {
"number" : "5.2.1",
"build_hash" : "db0d481",
"build_date" : "2017-02-09T22:05:32.386Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.4.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}

下面检查一下集群的状态,参考:

$ curl http://localhost:9200/_cat/health?v
epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1488018007 12:00:00 cluster0 green 1 1 0 0 0 0 0 0 - 100.0%

输出显示,名为"elasticsearch"的状态为"green",状态分三种,green(健康)、yellow(服务可用,尚未分配副本)、red(不可用)。
red也并不是完全不可用,部分功能还是可以用的,例如搜索请求还是可以在部分shards中进行。

上面用到的_cat API,可以参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cat.html,参数v代表verbose。

如果需要JSON格式,则去掉_cat即可,参考:

curl http://localhost:9200/_cluster/health?pretty

health只反映集群的大体情况,更详细的信息,比如版本、节点、metadata等可以通过state获得:

curl http://localhost:9200/_cluster/state?pretty

另外,还有一个stats,和state不同的是,stats返回的是和性能相关的信息,比如各项字节数、OS、fs、jvm等。
类似地,检查节点状态:

$ curl http://localhost:9200/_cat/nodes?v
ip heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
127.0.0.1 7 90 5 0.00 0.01 0.05 mdi * node0

由于启动时指定了节点名称,这里节点的名称为node0。
检查index状态:

$ curl http://localhost:9200/_cat/indices?v
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size

注意不是index的复数为indices,由于尚未创建任何index,这里没有输出。
但这并不妨碍试试analyze:

curl -X POST http://localhost:9200/_analyze?pretty -d '{"analyzer" : "standard", "text" : "Kavlez.Kim@gmail.com"}'

下面开始是Elasticsearch各个单位的基本API使用介绍。

Index

接下来创建一个index,注意不是POST,是PUT,参考:

$ curl -X PUT http://localhost:9200/province?pretty
{
"acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true
}

重新确认下index状态:

$ curl http://localhost:9200/_cat/indices?v
health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open province Ks7940k5QYKp9t7AEntbBA 5 1 0 0 650b 650b

如之前所说,默认有5个primary shards和1个replicas,尽管还没有任何文档。
第一个字段,健康状态显示为yellow,这是因为尚未分配副本,而我们只有一个节点。

创建index时也可以指定其他属性,比如:

curl -X PUT -d '
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 3
},
"mappings" : {
"type1" : {
"_source" : { "enabled" : false }, "properties" : {
"name" : { "type" : "string" }, "code" : {"type":"string"}
}
}
},
"aliases" : {
"alias_1" : {
"filter" : {
"term" : {"subdivision" : "Municipality" }
}
}
}
}' http://localhost:9200/province

至于GET,不只是用于察看index:

curl http://localhost:9200/province
curl http://localhost:9200/province/_settings
curl http://localhost:9200/province/_stats
curl http://localhost:9200/province/_flush
curl http://localhost:9200/province/_refresh

删除一个index可以通过DELETE,如果并不打算删除index,但又希望无法访问该index,此时可以close
可以通过POST /{index}/_close/{index}/_open对index进行开关,当用户访问已关闭的index时会提示错误。

也可以通过_all或通配符对所有的index批量操作,但考虑到风险,可以通过在配置文件修改action.destructive_requires_name项禁用批量指定。

已关闭的index也会消耗一定的磁盘空间,开关操作可以通过cluster.indices.close.enable项禁用,该项默认为true

Document

文档相关操作,先在province index中添加两个文档:

$ curl -X PUT -d '{"name": "Hong Kong", "code": "CN-91", "native": "香港"}' http://localhost:9200/province/special/1?pretty
{
"_index" : "province",
"_type" : "special",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"created" : true
} $ curl -X PUT -d '{"name": "Beijing", "code": "CN-11", "native": "北京"}' http://localhost:9200/province/municipality/1?pretty
{
"_index" : "province",
"_type" : "municipality",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 1,
"failed" : 0
},
"created" : true
}

请求中的specialmunicipality指的就是文档的类型,尽管两个文档在同一个index,但类型不同。
后面的1就是文档的id,可以对特定的index/type/id重新PUT,如果用同一个id提交多次,每次提交时_version会自动+1。
如果希望指定操作类型,则加上op_type参数,例如下面的例子会触发versionconflictengine_exception,而不是version+1:

curl -X PUT -d '{"name": "Hong Kong", "code": "CN-91", "native": "香港"}' http://localhost:9200/province/special/1?op_type=create

如果希望添加文档时自动生成id,则使用POST,此时就不能指定op_type了。

添加操作时不小心写错了index的名称,但还是成功了,列出indices(GET _cat/indices)发现有几个写错名称的index。
Elasticsearch默认允许向不存在的index添加文档,不存在则自动创建,该设置可以通过action.autocreateindex项进行修改,比如:

action.auto_create_index: +kav*,-da*

允许名称以"kav"开头的index自动创建,禁止以"da"开头的。
如果想全部禁止,则设置-*

如果我想在已有的文档中添加字段,相比重新将整个文档重新PUT,不如用脚本进行更新,参考:

$ curl -X POST http://localhost:9200/province/special/1/_update -d '
{
"script":{
"inline": "ctx._source.dc = params.dial_code", "params":{
"dial_code": 852
}
}
}'
{"_index":"province","_type":"special","_id":"1","_version":5,"result":"updated","_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0}}

至于GET,基本用法如下:

$ curl  http://10.69.201.47:9200/province/special/1?pretty
{
"_index" : "province",
"_type" : "special",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source" : {
"name" : "Hong Kong",
"code" : "CN-91",
"native" : "香港"
}
}

另外,可以用_source进行过滤

$ curl  http://localhost:9200/province/special/1/_source=name,code?pretty
{
"_index" : "province",
"_type" : "special",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source" : {
"name" : "Hong Kong",
"code" : "CN-91"
}
}

如果想一次请求多个文档,可以使用_mget,参考:

curl -X POST http://localhost:9200/_mget -d '
{
"docs":[
{
"_index":"province", "_type": "special", "_id": "1"
},
{
"_index":"province", "_type":"municipality", "_id": "1"
}
]
}'

docs数组的第二项并不存在,于是返回{"_index" : "province", "_type" : "municipality", "_id" : "1", "found" : false }

删除文档用DELETE方法,删除时可以加上其他参数,例如:

$ curl -X delete  http://localhost:9200/province/special/1?version=1
{
"_index": "province",
"_type": "special",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": {
"name": "Hong Kong",
"code": "CN-91",
"native": "香港"
}
}

Search

search API提供两种方式:

  • URI Search: GET的URL后面带上query string
  • Request Body Search: 也就是将Query DSL作为body请求

至于搜索的对象,可以是多个index,也可以是某个index下的多个type。
search API默认为跨多个index和type,搜索的范围需要在请求时指定。

对多个index,比如

curl http://localhost:9200/province,country/_search?q=name:Hong*

对多个type,比如

curl http://localhost:9200/province/special,municipality/_search?q=name:Shang*

下面是GET搜索时用到的一些常见的参数

Name Description
q 基本的query string,例如q=name:Hong*
df 即default field
analyzer 指定要使用的analyzer
analyze_wildcard 是否对通配符进行分析,默认为false
default_operator 可选值为AND和OR,默认为OR
lenient true时忽略数据格式警告,默认为false
_source 改项为false时结果将不包含文档内容, 也可以通过sourceinclude & sourceexclude对返回字段进行筛选(逗号分隔)
stored_fields 对返回字段进行筛选(逗号分割)
sort 指定排序策略,格式为 fieldName:asc/fieldName:desc
timeout 超时时长
from 响应结果起始索引,默认为0
size 响应结果数,默认为10
search_type 可以为dfsquerythenfetch或者querythen_fetch,默认为后者

URL参数难以表述复杂的搜索,Elasticsearch提供了基于JSON格式的Query DSL来进行搜索。
虽然Query DSL提供了丰富的查询类型,但就整体而言,提供不外乎两种:

  • leaf query: 例如match,term,range,也就是匹配特定字段的特定值
  • compound query: 将其它leaf聚合到一起或者多个查询聚合到一起。

由于DSL相关的内容过多,这里只简单列举几种常用用法以作参考。

  • match all: match_all用于返回所有score为1.0内容

    $ curl -X post http://10.69.201.47:9200/province/_search -d '{
    "query":{
    "match_all":{}
    }
    }'
  • match: 根据字段和值的匹配进行搜索

    $ curl -X post http://10.69.201.47:9200/province/_search -d '{
    "query":{
    "match":{
    "name":"Hong Kong"
    }
    }
    }'
  • multi match: 用多个字段进行匹配,比如下面的例子中"CN-91"是香港的code,而这里却用name和native字段进行搜索,因此没有结果

    curl -X post http://10.69.201.47:9200/province/_search -d '{
    "query":{
    "multi_match":{
    "query":"CN-91",
    "fields":["name","native"]
    }
    }
    }'
  • query string: 如果我想multi match所有字段呢? 可以用query string

    curl -X post http://10.69.201.47:9200/province/_search -d '
    {
    "query":{
    "query_string":{
    "query":"Hong"
    }
    }
    }'
  • term: term搜索属于低级(low-level)搜索,也就是直接查询倒排索引(inverted index),而不经过分析过程。 在倒排索引中不存在则无结果。 下面的例子中,用"Hong"来搜索是没有结果的,需要用"hong"

    curl -X post http://10.69.201.47:9200/province/_search -d '
    {
    "query":{
    "term":{"name":"hong"}
    }
    }
    '
  • range: 也属于term搜索的一种,根据比较来限制值的范围,支持的操作有gte,gt,lte,lt,例如

    curl -X POST http://10.69.201.47:9200/province/_search -d '{
    "query":{
    "range":{
    "code":{
    "gt":100
    }
    }
    }
    }'
  • type: 搜索对应type的文档,属于term level,因此type要严格匹配,例如

    curl -X POST http://10.69.201.47:9200/province/_search -d '{
    "query":{
    "type":{
    "value":"special"
    }
    }
    }'

Elasticsearch - 快速入门的更多相关文章

  1. Elasticsearch快速入门案例

    写在前面的话:读书破万卷,编码如有神-------------------------------------------------------------------- 参考内容: <Ela ...

  2. Elasticsearch快速入门和环境搭建

    内容概述 什么是Elasticsearch,为什么要使用它? 基础概念简介 节点(node) 索引(index) 类型映射(mapping) 文档(doc) 本地环境搭建,创建第一个index 常用R ...

  3. ElasticSearch快速入门

    知识储备 学习ElasticSearch之前可以先了解一下lucene,这里是我整理的一篇关于lucene的笔记(传送门),对搜索框架有兴趣的还可以了解一下另一款企业级搜索应用服务器---solr(传 ...

  4. Elasticsearch 快速入门教程

    面向文档 应用中的对象很少只是简单的键值列表,更多时候它拥有复杂的数据结构,比如包含日期.地理位置.另一个对象或者数组. 总有一天你会想到把这些对象存储到数据库中.将这些数据保存到由行和列组成的关系数 ...

  5. 3.1_springboot2.x检索之elasticsearch安装&快速入门

    1.elasticsearch简介&安装 1.1.1.elasticsearch介绍 ​ 我们的应用经常需要添加检索功能,开源的 ElasticSearch 是目前全文搜索引擎的首选.他可以快 ...

  6. Elasticsearch【快速入门】

    前言:毕设项目还要求加了这个做大数据搜索,正好自己也比较感兴趣,就一起来学习学习吧! Elasticsearch 简介 Elasticsearch 是一个分布式.RESTful 风格的搜索和数据分析引 ...

  7. elasticsearch系列二:索引详解(快速入门、索引管理、映射详解、索引别名)

    一.快速入门 1. 查看集群的健康状况 http://localhost:9200/_cat http://localhost:9200/_cat/health?v 说明:v是用来要求在结果中返回表头 ...

  8. ELK系列(1) - Elasticsearch + Logstash + Kibana + Log4j2快速入门与搭建用例

    前言 最近公司分了个ELK相关的任务给我,在一边学习一边工作之余,总结下这些天来的学习历程和踩坑记录. 首先介绍下使用ELK的项目背景:在项目的数据库里有个表用来存储消息队列的消费日志,这些日志用于开 ...

  9. ElasticSearch实战系列六: Logstash快速入门和实战

    前言 本文主要介绍的是ELK日志系统中的Logstash快速入门和实战 ELK介绍 ELK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是 ...

随机推荐

  1. python之实现批量远程执行命令(堡垒机)

    python远程批量执行 我并不是一个专业的开发,我一直在学习linux运维,对于python也是接触不久,所以代码写的并不是很规范简洁. 前段时间一个同学找我一起做一个自动化运维平台,我对pytho ...

  2. CAAnimation动画--(旋转/缩放/移动/闪烁)

    p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 18.0px Menlo; color: #1d9421 } p.p2 { margin: 0.0px 0. ...

  3. PHP-配置方法

    由于php是一个zip文件(非install版),安装较为简单,解压就行.把解压的 php5.2.1-Win32重命名为 php5.并复制到C盘目录下.即安装路径为 c:\php5 1 找到php目录 ...

  4. Robots协议

       Robots协议 什么是robots? Robots文件:网站和搜索引擎之间的一个协议. 用来防止搜索引擎抓取那些我们不想被搜索引擎看到的隐私内容. Robots文件告诉蜘蛛什么是可以被查看的. ...

  5. Centos 7 上安装使用 vscode

    #系统信息 Linux localhost.localdomain 3.10.0-327.el7.x86_64  x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 进入 vscode 下载 ...

  6. 取出关联数组的key值和values值

    取出关联数组的key值,可用 array_keys()取出; <?php $a=array("Volvo"=>"XC90","BMW&qu ...

  7. fopen中的mode(20161115)

    mode mode 参数指定了所要求到该流的访问类型.可以是以下: fopen() 中 mode 的可能值列表 mode 说明 'r' 只读方式打开,将文件指针指向文件头. 'r+' 读写方式打开,将 ...

  8. 原生ajax详解

    Ajxa局部刷新用于提高用户体验.Ajax技术的核心是XMLHttpRequest对象(简称XHR) XMLHttpRequest对象 XMLHttpRequest对象在ie7及更高版本可以这样申明. ...

  9. Python自动生产表情包

    作为一个数据分析师,应该信奉一句话--"一图胜千言".不过这里要说的并不是数据可视化,而是一款全民向的产品形态--表情包!!!! 表情包不仅仅是一种符号,更是一种文化--是促进社交 ...

  10. springmvc基础学习2---简单配置文件

    1:web文件 2:spring-mvc.xml配置文件