作者 | 蔡柱梁
审校 | 重楼
Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 搜索和分析引擎,可用来集中存储您的篇带数据,以便您对形形色色、入门规模不一的篇带数据进行搜索、索引和分析。入门
上面是篇带官网-API文档对的定位描述。ES 是入门一个分布式的搜索引擎,数据存储形式与我们常用的篇带 MySQL 的存储形式 — rows 不同,ES 会将数据以 JSON 结构存储到一个文档。入门一个文档写入 ES 后,篇带我们可以在 1 秒左右查询到它,因此我们称 ES 在分布式中数据查询是准实时的。
我们传统的关系型数据库一般的存储形式是数据结构不固定,长度不固定。这时如果用关系型数据库做存储,那么我们表设计上,只能用一个
为了可以适应高并发,又能快速检索、分析数据的搜索分析引擎,像倒排索引实现可以通过词条快速查找文档的,而倒排索引的实现与这种文档存储数据的方式密不可分。
ES 的适用场景所具有的特点:
倒排索引是文档检索系统中最常用的数据结构。
说到帮助搜索引擎检索数据的数据结构,我们最熟悉的应该就是倒排索引了。过去很多人喜欢用字典来举例,因为它的原理和我们使用中文字典查找汉字是相似的。
ES 会在我们保存一份文档的时候,将文档根据指定分词器进行分词,然后维护关键词和文档的关系——倒排索引。后面我们通过一些词条进行检索的时候,就可以通过这个索引找到对应相关的文档。
下面举个例子。
插入两份文档,内容如下:
建立倒排索引大体流程如下:
词条 | (文档ID,频率) | 词条在文档中的位置 |
we | (1,1) (2,1) | (0) (0) |
like | (1,1) (2,1) | (1) (1) |
java | (1,3) | (2,3,4) |
lucene | (2,3) | (2,3,4) |
注意:这里用表格来展示是为了方便理解,但是倒排索引其实是树结构。
那这时我检索词条:
这里的概念是我们在使用过程中绝对无法绕开的概念,所以我们需要知道,否则无法和同事交流,哪怕仅仅是使用级别。
在 ES 中,一份文档相当于 MySQL 中的一行记录,数据以 JSON 格式保存。文档被更新时,版本号会被增加。
存储文档的地方,类似 MySQL 中的表。
映射是定义一个文件和它所包含的字段如何被存储和索引的过程(这是官方定义)。
文档里面有许多字段,这些字段有自己的类型,采用什么分词器等等,我们可以通过。
这是比较老旧版本会用到的定义,在 ES5 的时代,它可以对 Index 做更精细地划分,那个时代的 Index 更像 MySQL 的实例,而 type 类似 MySQL 的 table。
ES 5.x 中一个index可以有多种type。
ES 6.x 中一个index只能有一种type。
ES 7.x 以后,将逐步移除type这个概念,现在的操作已经不再使用,默认_doc。
在 MySQL 中,我们经常使用 SQL 通过客户端操作 MySQL,而 DSL 正是我们通过客户端发送给 ES 的操作指令。
下面只写一些现在我们常常接触的简单的 DSL,更多的请看 官网。
官网API:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-index_.html
可以先建索引,再设置 mapping,也可以直接一次完成。
一次建好
PUT goods{
"mappings": {
"properties": {
"brand": {
"type": "keyword"
},
"category": {
"type": "keyword"
},
"num": {
"type": "integer"
},
"price": {
"type": "double"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"id": {
"type": "long"
}
}
}
}
GET index_name
DELETE index_name
POST index_name/_close
当索引进入关闭状态,是不能操作文档的。
POST index_name/_open
实际工作中,有很多情况可能都会需要重建 index,同时将旧的数据迁移到新 index 上,并且期望这个过程可以零停机,那么这时我们就可以用到 aliases 和 reindex 了。
事实上,我们程序访问 index,很少是访问真正的 indexName,一般我们会对 index 建别名,程序访问的是别名。因为如果使用别名,那么此别名背后的索引需要进行更换的时候对程序可以做到无感知。
下面是一个需要添加分词器而导致需要重建 index 和数据迁移的场景(这里只是举个简单场景,方便感受这些命令如何使用而已)。
1)先建立了一个 person,具体如下:
PUT person
{
"mappings" : {
"properties" : {
"address" : {
"type" : "text"
},
"age" : {
"type" : "integer"
},
"name" : {
"type" : "keyword"
}
}
}
}
2)后端程序访问是用别名
POST _aliases
{
"actions": [
{
"add": {
"index": "person",
"alias": "person_index"
}
}
]
}
3)添加了一些数据
PUT person/_doc/1
{
"name": "test1",
"age": 18,
"address": "test address"
}
4)添加分词器,更改 mapping 设置
PUT person2
{
"mappings" : {
"properties" : {
"address" : {
"type" : "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"age" : {
"type" : "integer"
},
"name" : {
"type" : "keyword"
}
}
}
}
5)别名操作(支持多个操作,并具有原子性)
POST /_aliases
{
"actions" : [
# 添加别名
{ "add" : { "index" : "person2", "alias" : "person_index" } }
]
}
这时我们后端程序只能对 person_index 进行读操作,无法进行写操作。
6)将 person 中的数据导入到 person2 中(如果是不同进程,支持远程访问)
POST _reindex
{
"source": {
"index": "person"
},
"dest": {
"index": "person2"
}
}
7)去掉 person
POST /_aliases
{
"actions" : [
# 将 person 从别名 person_index 中移除
{ "remove" : { "index" : "person", "alias" : "person_index" } }
]
}
这时后端程序对 person_index 的读写操作均恢复正常。
更多信息可以查阅官网:reindex aliases
添加 index。
PUT person
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 1
}
}
已经建好索引 person,但是没有设置 mapping,现在设置。
PUT person/_mapping
{
"properties": {
"name": {
"type": "keyword"
},
"age": {
"type": "integer"
},
"address":{
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
}
}
}
index 确定后,不能修改已有字段,只能添加,以下增加一个 test字段作为例子。
PUT person/_mapping
{
"properties": {
"test": {
"type": "text"
}
}
}
GET person/_mapping
这里只写一些比较常接触的语句,不过像 wildcard 这种,也有很多公司是禁止使用的,所以用的时候一定要了解公司规范要求。
先设置一个商品 index,具体如下:
PUT goods
{
"mappings": {
"properties": {
"brand": {
"type": "keyword"
},
"category": {
"type": "keyword"
},
"num": {
"type": "integer"
},
"price": {
"type": "double"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"id": {
"type": "long"
}
}
}
}
字段说明:
# GET 索引库名称/_search,默认展示10条数据
GET goods/_doc/_search
{
"query": {
"match_all": { }
},
"sort": [
{
"price": {
"order": "desc" # 根据价格降序排序
}
}
],
"from": 0, # 从哪一条开始
"size": 20 # 显示多少条
}
ES 深度分页存在的问题:
在 Elasticsearch 7.0 之前,我们是采用 scroll 来解决深度分页的,但是到了 Elasticsearch 7.0 就开始不再推荐采用 scroll 了,推荐采用 search_after。
详细请看官方文档。
以下例子来自于官网
1)先查询并生成快照
scroll=1m 是保留1分钟快照的意思,即是符合当前查询条件的数据的结果集合保留快照1分钟
POST /index_name/_search?scroll=1m
{
"size": 100,
"query": {
"match": {
"message": "foo"
}
}
}
假设返回的 scroll_id 是 DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==
2)那么,我们就可以使用这个 ID 进行滚动翻页了
POST /_search/scroll
{
"scroll" : "1m", # 快照保持1分钟,重新计时
"scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ=="
}
3)查询完后,记得删除游标
DELETE /_search/scroll
{
"scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ=="
}
这里详细说下游标的工作方式:
当第一次发起 scroll 请求时,ES 会创建一个包含搜索结果的快照,并返回一个唯一的滚动 ID。在接下来的每个 scroll 请求中,都需要带上这个滚动 ID,表示要获取与该搜索上下文匹配的下一批结果。因为每个 scroll 请求都使用了相同的搜索上下文,所以每个请求返回的结果都是相同的,只是可能包含不同的文档。如果 scroll 请求返回的结果集合大小不足以填满请求的大小限制,则 ES 会在后台继续搜索,并将结果添加到当前结果集中,直到结果集合大小达到请求的大小限制或搜索完成为止。
由于 scroll 机制的实现方式,每次请求返回的结果可以是任意大小,可以避免一次性读取所有结果可能导致的内存问题。同时,由于滚动 ID 只在指定的时间段内有效,所以可以在不消耗过多内存的情况下,分批次处理大量数据。但是,需要注意的是,如果时间段设置得过短,可能会导致滚动 ID 过期,需要重新发起搜索请求。
详细请看官网。
以下例子来自于官网
GET twitter/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "elasticsearch"
}
},
"sort": [
{ "date": "asc"},
{ "tie_breaker_id": "asc"}
]
}
假设响应如下:
{
"took" : 17,
"timed_out" : false,
"_shards" : ...,
"hits" : {
"total" : ...,
"max_score" : null,
"hits" : [
...
{
"_index" : "twitter",
"_id" : "654322",
"_score" : null,
"_source" : ...,
"sort" : [
1463538855,
"654322"
]
},
{
"_index" : "twitter",
"_id" : "654323",
"_score" : null,
"_source" : ...,
"sort" : [
1463538857,
"654323"
]
}
]
}
}
作为参数传递到下一次查询中(这里其实就是对应了查询示例中的两个排序字段 date 和 tie_breaker_id)
GET twitter/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "elasticsearch"
}
},
"search_after": [1463538857, "654323"],
"sort": [
{ "date": "asc"},
{ "tie_breaker_id": "asc"}
]
}
这里有一个问题,如果我在第2页准备翻到第3页时,refresh 了可能会打乱排序,那么这个分页的结果就不对了。为了避免这种情况,我们可以使用 PIT 来保存当前搜索的索引状态。
POST /index_name/_pit?keep_alive=1m
响应如下:
{
"id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA=="
}
GET /_search
{
"size": 10000,
"query": {
"match" : {
"user.id" : "elkbee"
}
},
"pit": {
"id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==",
"keep_alive": "1m"
},
"sort": [
{ "@timestamp": { "order": "asc", "format": "strict_date_optional_time_nanos", "numeric_type" : "date_nanos" }}
]
}
响应如下:
{
"pit_id" : "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==",
"took" : 17,
"timed_out" : false,
"_shards" : ...,
"hits" : {
"total" : ...,
"max_score" : null,
"hits" : [
...
{
"_index" : "my-index-000001",
"_id" : "FaslK3QBySSL_rrj9zM5",
"_score" : null,
"_source" : ...,
"sort" : [
"2021-05-20T05:30:04.832Z",
4294967298
]
}
]
}
}
GET /_search
{
"size": 10000,
"query": {
"match" : {
"user.id" : "elkbee"
}
},
"pit": {
"id": "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA==",
"keep_alive": "1m"
},
"sort": [
{ "@timestamp": { "order": "asc", "format": "strict_date_optional_time_nanos"}}
],
"search_after": [
"2021-05-20T05:30:04.832Z",
4294967298
],
"track_total_hits": false
}
DELETE /_pit
{
"id" : "46ToAwMDaWR5BXV1aWQyKwZub2RlXzMAAAAAAAAAACoBYwADaWR4BXV1aWQxAgZub2RlXzEAAAAAAAAAAAEBYQADaWR5BXV1aWQyKgZub2RlXzIAAAAAAAAAAAwBYgACBXV1aWQyAAAFdXVpZDEAAQltYXRjaF9hbGw_gAAAAA=="
}
scroll 和 search after 都是用来处理大数据时避免深度翻页的,它们区别如下:
想对搜索关键字进行分词,搜索的结果更全面。
GET goods/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "华为手机"
}
}
}
# 指定取交集
GET goods/_search
{
"query": {
"match": {
"title": {
"query": "华为手机",
"operator": "and"
}
}
}
}
不想对搜索关键字进行分词,搜索的结果更加精确。
GET goods/_search
{
"query": {
"term": {
"title": {
"value": "华为"
}
}
}
}
当想对数值类型的字段做区间的搜索,例如商品价格。
# 价格大于等于2000,小于等于3000
# gte: >= lte:<= gt:> lt:<
GET goods/_search
{
"query": {
"range": {
"price": {
"gte": 2000,
"lte": 3000
}
}
}
}
当使用match搜索仍然查询不到数据,可以尝试使用模糊查询,范围更广。
GET goods/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "华"
}
}
}
运行结果:
可以发现查询的结果中,那些title包含“华为”的数据查不出来,因为那些数据,没有分出"华"这一个字,而分出的就是"华为",这个时候我们若想把包含"华为"的数据都查出来,就可以使用模糊查询。
当不知道搜索的内容存储在哪个字段时,可以使用字符串搜索。
1)不指定字段
GET goods/_search
{
"query": {
"query_string": {
"query": "华为手机"
}
}
}
2)指定字段
GET goods/_search
{
"query": {
"query_string": {
"fields": ["title", "brand"],
"query": "华为手机"
}
}
}
运行结果:
当存在多个查询条件时
must(and):条件必须成立。
must_not(not):条件必须不成立,必须和must或filter连接起来使用。
should(or):条件可以成立。
filter:条件必须成立,性能比must高(不会计算得分)。
# 查询品牌为华为,并且title包含手机的数据
GET goods/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"term": {
"brand": {
"value": "华为"
}
}
},
{
"match": {
"title": "手机"
}
}
]
}
}
}
运行结果:
聚合查询
聚合类型:
# 指标聚合:找品牌是华为的商品中价格最高的商品价格
GET goods/_search
{
"query": {
"term": {
"brand": {
"value": "华为"
}
}
},
"aggs": {
"max_price": {
"max": {
"field": "price"
}
}
},
"size": 0
}
运行结果:
# 桶聚合:根据品牌聚合,看每个品牌的手机商品数据量
GET goods/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "手机"
}
},
"aggs": {
"brand_num": {
"terms": {
"field": "brand"
}
}
},
"size": 0
}
运行结果:
# 高亮: 让 title 中的“华为”和“手机”高亮起来
GET goods/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "华为手机"
}
},
"highlight": {
"fields": {
# 高亮字段
"title": {
# 前缀
"pre_tags": "<font class = 'color_class'>",
# 后缀
"post_tags": "</font>"
}
}
}
}
运行结果:
这篇文章的宗旨是希望可以帮助刚接触ES 的人可以快速了解ES,和掌握ES 的一些常用查询。
责任编辑:华轩 来源: 51CTO ES搜索引擎MySQL(责任编辑:休闲)
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