ElasticSearch基本概念

Posted 2023-03-28 jrliu

1、ElasticSearch 简介

 

ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多员工能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 语言开发的，并作为 Apache 许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch 用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

 

特性：

• 分布式的文档存储引擎
• 分布式的搜索引擎和分析引擎
• 分布式，支持PB级数据

 

使用场景：

• 搜索领域：如百度、谷歌，全文检索等。
• 门户网站：访问统计、文章点赞、留言评论等。
• 广告推广：记录员工行为数据、消费趋势、员工群体进行定制推广等。
• 信息采集：记录应用的埋点数据、访问日志数据等，方便大数据进行分析。

 

2、ElasticSearch 基础概念

 

2.1、ElaticSearch 和 DB 的关系

 

在 Elasticsearch 中，文档归属于一种类型 type，而这些类型存在于索引 index 中，我们可以列一些简单的不同点，来类比传统关系型数据库：

• Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
• Elasticsearch -> Indices -> Types -> documents -> Fields

 

Elasticsearch 集群可以包含多个索引 indices，每一个索引可以包含多个类型 types，每一个类型包含多个文档 documents，然后每个文档包含多个字段 Fields。而在 DB 中可以有多个数据库 Databases，每个库中可以有多张表 Tables，没个表中又包含多行Rows，每行包含多列Columns。

以关系型数据库来类比理解：

Elasticsearch	关系型数据库
Index	数据库实例
Type	表
Document	行
Field	列

还是不理解？没关系，我再来举个示例，假设我们的系统要存储商品信息。

• 首先“商品”这个概念就可以作为一个Index，比如我们叫它 mer_idx；
• 然后，商品有很多分类，比如日化商品、电器商品、生鲜商品，每一个分类我们把它作为一个Type，那么就有 mer_normal_type、 mer_elc_type、 mer_sea_type。
• 每一种Type分类下都有自己的一些商品信息，这些商品信息的大部分Field都是相同的，比如商品ID、商品名称、数量、描述等等，但是每个分类又略有差别，比如电器商品类相比生鲜商品类，可能多了些电器参数字段。

 

 

2.2、索引

 

索引基本概念（indices）：索引是含义相同属性的文档集合，是 ElasticSearch 的一个逻辑存储，可以理解为关系型数据库中的数据库，ElasticSearch 可以把索引数据存放到一台服务器上，也可以 sharding 后存到多台服务器上，每个索引有一个或多个分片，每个分片可以有多个副本。

 

索引类型（index_type）：索引可以定义一个或多个类型，文档必须属于一个类型。在 ElasticSearch 中，一个索引对象可以存储多个不同用途的对象，通过索引类型可以区分单个索引中的不同对象，可以理解为关系型数据库中的表。每个索引类型可以有不同的结构，但是不同的索引类型不能为相同的属性设置不同的类型。

 

2.3、文档

文档（document）：文档是可以被索引的基本数据单位。存储在 ElasticSearch 中的主要实体叫文档 document，可以理解为关系型数据库中表的一行记录。每个文档由多个字段构成，ElasticSearch 是一个非结构化的数据库，每个文档可以有不同的字段，并且有一个唯一的标识符。

 

2.4、映射

映射（mapping）:ElasticSearch 的 Mapping 非常类似于静态语言中的数据类型：声明一个变量为 int 类型的变量，以后这个变量都只能存储 int 类型的数据。同样的，一个 number 类型的 mapping 字段只能存储 number 类型的数据。同语言的数据类型相比，Mapping 还有一些其他的含义，Mapping 不仅告诉 ElasticSearch 一个 Field 中是什么类型的值， 它还告诉 ElasticSearch 如何索引数据以及数据是否能被搜索到。

 

ElaticSearch 默认是动态创建索引和索引类型的 Mapping 的。这就相当于无需定义 Solr 中的 Schema，无需指定各个字段的索引规则就可以索引文件，很方便。但有时方便就代表着不灵活。比如，ElasticSearch 默认一个字段是要做分词的，但我们有时要搜索匹配整个字段却不行。如有统计工作要记录每个城市出现的次数。对于 name 字段，若记录 new york 文本，ElasticSearch 可能会把它拆分成 new 和 york 这两个词，分别计算这个两个单词的次数，而不是我们期望的 new york。

 

2.5、操作ES的RESTFul接口

GET请求

http://ip:port/index 查询索引

http://ip:port/index/type/doc_id 查询具体的文档索引

http://ip:port/index/type/_search：查询文档，可以在请求体添加json添加查询

POST请求

http://ip:port/index/type/_update：修改文档，在请求体中添加json格式的修改条件

PUT请求

http://ip:port/index:创建一个索引，需要在请求体中指定索引信息

http://ip:port/index/type/_mappings :创建索引，指定索引的文档中存储属性信息

DELETE请求

http://ip:port/index:删除所有

http://ip:port/index/type/doc_id:删除指定文档

 

2.6、索引操作

1、创建索引

PUT /person

  "settings":

  "number_of_shards": 5,

  "number_of_replicas": 1

 

2、查询索引

GET /person

 

3、删除索引

DELETE /person

 

 

2.7、ES中字段的类型

 

字符串类型：

• text:可以用于全文检索，进行分词
• keyword:不被进行分词

数值类型

• long:占8个字节
• integer：占4个字节
• short：占2个字节
• byte：占1个字节
• double：占8个字节
• float：4个字节
• half_float ：2个字节
• scaled_float :根据一个long和scaled来表达一个浮点类型 long 123 scaled:100->1.23

时间类型

• date

布尔类型

• booleanl类型，true/false

二进制类型

• binary:但是存储是需要将二进制转换成Base64编码格式的字符串

范围类型greater than/less than equals

• integer_range:赋值的时候,,不需要给定具体的值，给一个integer范围就可以了：
• gte/lte/gt/lt
• float_range:
• long_range：
• double_range:
• date_range:
• ip_range:

经纬度类型：

• geo-point:存储经纬度

ip类型：

• ip:可以存Ipv4或者Ipv6

 

2.8、文档操作

在es服务中唯一标识符， _index ， _type ， _id 三个内容的组合，来确定一个具体的文档。

 

1、添加文档

id自动生成

#添加文档，自动生成文档id

POST /book/novel

"name":"西游记",

"author":"吴承恩",

"price":8888,

"count":100,

"pubdate":"2022-8-19 12:12:12",

"decr":"你这泼猴，我要再压你五百年！"

手动添加id

#添加文档，手动指定id

POST /book/novel/2

"name":"三国演义",

"author":"罗贯中",

"price":2789,

"count":100,

"pubdate":"2020-8-19 12:12:12",

"decr":"再活五百年，我就成仙了"

 

2、修改文档

指定文档id

PUT /book/novel/3

"name":"红楼梦",

"author":"曹雪芹",

"price":1000,

"count":100,

"pubdate":"2020-8-19 12:12:12",

"decr":"美女和野兽"

基于doc方式进行修改

#_update表示修改

POST /book/novel/3/_update

"doc":

#指定需要修改的字段 字段名：对应的值

"decr":"假作真时真亦假"

3、删除文档

根据id删除：

DELETE /book/novel/_id