ElasticSearch的基本原理与用法

时间  2019-11-13
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1、简介html

ElasticSearch和Solr都是基于Lucene的搜索引擎，不过ElasticSearch天生支持分布式，而Solr是4.0版本后的SolrCloud才是分布式版本，Solr的分布式支持须要ZooKeeper的支持。java

这里有一个详细的ElasticSearch和Solr的对比：http://solr-vs-elasticsearch.com/node

2、基本用法git

集群（Cluster）： ES是一个分布式的搜索引擎，通常由多台物理机组成。这些物理机，经过配置一个相同的cluster name，互相发现，把本身组织成一个集群。github

节点（Node)：同一个集群中的一个Elasticsearch主机。sql

Node类型：数据库

1）data node: 存储index数据。Data nodes hold data and perform data related operations such as CRUD, search, and aggregations.json

2）client node: 不存储index，处理转发客户端请求到Data Node。api

3）master node: 不存储index，集群管理，如管理路由信息（routing infomation），判断node是否available，当有node出现或消失时重定位分片（shards），当有node failure时协调恢复。（全部的master node会选举出一个master leader node）缓存

详情参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-node.html

主分片（Primary shard）：索引（下文介绍）的一个物理子集。同一个索引在物理上能够切多个分片，分布到不一样的节点上。分片的实现是Lucene 中的索引。

注意：ES中一个索引的分片个数是创建索引时就要指定的，创建后不可再改变。因此开始建一个索引时，就要预计数据规模，将分片的个数分配在一个合理的范围。

副本分片（Replica shard）：每一个主分片能够有一个或者多个副本，个数是用户本身配置的。ES会尽可能将同一索引的不一样分片分布到不一样的节点上，提升容错性。对一个索引，只要不是全部shards所在的机器都挂了，就还能用。

索引（Index)：逻辑概念，一个可检索的文档对象的集合。相似与DB中的database概念。同一个集群中可创建多个索引。好比，生产环境常见的一种方法，对每月产生的数据建索引，以保证单个索引的量级可控。

类型（Type）：索引的下一级概念，大概至关于数据库中的table。同一个索引里能够包含多个 Type。 

文档（Document)：即搜索引擎中的文档概念，也是ES中一个能够被检索的基本单位，至关于数据库中的row，一条记录。

字段（Field）：至关于数据库中的column。ES中，每一个文档，实际上是以json形式存储的。而一个文档能够被视为多个字段的集合。好比一篇文章，可能包括了主题、摘要、正文、做者、时间等信息，每一个信息都是一个字段，最后被整合成一个json串，落地到磁盘。

映射（Mapping）：至关于数据库中的schema，用来约束字段的类型，不过 Elasticsearch 的 mapping 能够不显示地指定、自动根据文档数据建立。

Elasticsearch集群能够包含多个索引（indices），每个索引能够包含多个类型（types），每个类型包含多个文档（documents），而后每一个文档包含多个字段（Fields），这种面向文档型的储存，也算是NoSQL的一种吧。

ES比传统关系型数据库，对一些概念上的理解：

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

从建立一个Client到添加、删除、查询等基本用法：

一、建立Client

public ElasticSearchService(String ipAddress, int port) {
        client = new TransportClient()
                .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(ipAddress,
                        port));
    }

这里是一个TransportClient。

ES下两种客户端对比：

TransportClient：轻量级的Client，使用Netty线程池，Socket链接到ES集群。自己不加入到集群，只做为请求的处理。

Node Client：客户端节点自己也是ES节点，加入到集群，和其余ElasticSearch节点同样。频繁的开启和关闭这类Node Clients会在集群中产生“噪音”。

二、建立/删除Index和Type信息

    // 建立索引
    public void createIndex() {
        client.admin().indices().create(new CreateIndexRequest(IndexName))
                .actionGet();
    }

    // 清除全部索引
    public void deleteIndex() {
        IndicesExistsResponse indicesExistsResponse = client.admin().indices()
                .exists(new IndicesExistsRequest(new String[] { IndexName }))
                .actionGet();
        if (indicesExistsResponse.isExists()) {
            client.admin().indices().delete(new DeleteIndexRequest(IndexName))
                    .actionGet();
        }
    }
    
    // 删除Index下的某个Type
    public void deleteType(){        client.prepareDelete().setIndex(IndexName).setType(TypeName).execute().actionGet();
    }

    // 定义索引的映射类型
    public void defineIndexTypeMapping() {
        try {
            XContentBuilder mapBuilder = XContentFactory.jsonBuilder();
            mapBuilder.startObject()
            .startObject(TypeName)
            .startObject("_all").field("enabled", false).endObject()
                .startObject("properties")
                    .startObject(IDFieldName).field("type", "long").endObject()
                    .startObject(SeqNumFieldName).field("type", "long").endObject()
                    .startObject(IMSIFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").endObject()
                    .startObject(IMEIFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").endObject()
                    .startObject(DeviceIDFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").endObject()
                    .startObject(OwnAreaFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").endObject()
                    .startObject(TeleOperFieldName).field("type", "string").field("index", "not_analyzed").endObject()
                    .startObject(TimeFieldName).field("type", "date").field("store", "yes").endObject()
                .endObject()
            .endObject()
            .endObject();

            PutMappingRequest putMappingRequest = Requests
                    .putMappingRequest(IndexName).type(TypeName)
                    .source(mapBuilder);
            client.admin().indices().putMapping(putMappingRequest).actionGet();
        } catch (IOException e) {
            log.error(e.toString());
        }

这里自定义了某个Type的索引映射（Mapping）：

1）默认ES会自动处理数据类型的映射：针对整型映射为long，浮点数为double，字符串映射为string，时间为date，true或false为boolean。

2）字段的默认配置是indexed，但不是stored的，也就是 field("index", "yes").field("store", "no")。

3）这里Disable了“_all”字段，_all字段会把全部的字段用空格链接，而后用“analyzed”的方式index这个字段，这个字段能够被search，可是不能被retrieve。

4）针对string，ES默认会作“analyzed”处理，即先作分词、去掉stop words等处理再index。若是你须要把一个字符串作为总体被索引到，须要把这个字段这样设置：field("index", "not_analyzed")。

5）默认_source字段是enabled，_source字段存储了原始Json字符串（original JSON document body that was passed at index time）。

详情参考：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/mapping-intro.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-store.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-all-field.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-source-field.html

三、索引数据

    // 批量索引数据
    public void indexHotSpotDataList(List<Hotspotdata> dataList) {
        if (dataList != null) {
            int size = dataList.size();
            if (size > 0) {
                BulkRequestBuilder bulkRequest = client.prepareBulk();
                for (int i = 0; i < size; ++i) {
                    Hotspotdata data = dataList.get(i);
                    String jsonSource = getIndexDataFromHotspotData(data);
                    if (jsonSource != null) {
                        bulkRequest.add(client
                                .prepareIndex(IndexName, TypeName,
                                        data.getId().toString())
                                .setRefresh(true).setSource(jsonSource));
                    }
                }

                BulkResponse bulkResponse = bulkRequest.execute().actionGet();
                if (bulkResponse.hasFailures()) {
                    Iterator<BulkItemResponse> iter = bulkResponse.iterator();
                    while (iter.hasNext()) {
                        BulkItemResponse itemResponse = iter.next();
                        if (itemResponse.isFailed()) {
                            log.error(itemResponse.getFailureMessage());
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 索引数据
    public boolean indexHotspotData(Hotspotdata data) {
        String jsonSource = getIndexDataFromHotspotData(data);
        if (jsonSource != null) {
            IndexRequestBuilder requestBuilder = client.prepareIndex(IndexName,
                    TypeName).setRefresh(true);
            requestBuilder.setSource(jsonSource)
                    .execute().actionGet();
            return true;
        }

        return false;
    }

    // 获得索引字符串
    public String getIndexDataFromHotspotData(Hotspotdata data) {
        String jsonString = null;
        if (data != null) {
            try {
                XContentBuilder jsonBuilder = XContentFactory.jsonBuilder();
                jsonBuilder.startObject().field(IDFieldName, data.getId())
                        .field(SeqNumFieldName, data.getSeqNum())
                        .field(IMSIFieldName, data.getImsi())
                        .field(IMEIFieldName, data.getImei())
                        .field(DeviceIDFieldName, data.getDeviceID())
                        .field(OwnAreaFieldName, data.getOwnArea())
                        .field(TeleOperFieldName, data.getTeleOper())
                        .field(TimeFieldName, data.getCollectTime())
                        .endObject();
                jsonString = jsonBuilder.string();
            } catch (IOException e) {
                log.equals(e);
            }
        }

        return jsonString;
    }

ES支持批量和单个数据索引。

四、查询获取数据

    // 获取少许数据100个
    private List<Integer> getSearchData(QueryBuilder queryBuilder) {
        List<Integer> ids = new ArrayList<>();
        SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch(IndexName)
                .setTypes(TypeName).setQuery(queryBuilder).setSize(100)
                .execute().actionGet();
        SearchHits searchHits = searchResponse.getHits();
        for (SearchHit searchHit : searchHits) {
            Integer id = (Integer) searchHit.getSource().get("id");
            ids.add(id);
        }
        return ids;
    }

    // 获取大量数据
    private List<Integer> getSearchDataByScrolls(QueryBuilder queryBuilder) {
        List<Integer> ids = new ArrayList<>();
        // 一次获取100000数据
        SearchResponse scrollResp = client.prepareSearch(IndexName)
                .setSearchType(SearchType.SCAN).setScroll(new TimeValue(60000))
                .setQuery(queryBuilder).setSize(100000).execute().actionGet();
        while (true) {
            for (SearchHit searchHit : scrollResp.getHits().getHits()) {
                Integer id = (Integer) searchHit.getSource().get(IDFieldName);
                ids.add(id);
            }
            scrollResp = client.prepareSearchScroll(scrollResp.getScrollId())
                    .setScroll(new TimeValue(600000)).execute().actionGet();
            if (scrollResp.getHits().getHits().length == 0) {
                break;
            }
        }

        return ids;
    }

这里的QueryBuilder是一个查询条件，ES支持分页查询获取数据，也能够一次性获取大量数据，须要使用Scroll Search。

五、聚合（Aggregation Facet）查询 

    // 获得某段时间内设备列表上每一个设备的数据分布状况<设备ID，数量>
    public Map<String, String> getDeviceDistributedInfo(String startTime,
            String endTime, List<String> deviceList) {

        Map<String, String> resultsMap = new HashMap<>();

        QueryBuilder deviceQueryBuilder = getDeviceQueryBuilder(deviceList);
        QueryBuilder rangeBuilder = getDateRangeQueryBuilder(startTime, endTime);
        QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.boolQuery()
                .must(deviceQueryBuilder).must(rangeBuilder);

        TermsBuilder termsBuilder = AggregationBuilders.terms("DeviceIDAgg").size(Integer.MAX_VALUE)
                .field(DeviceIDFieldName);
        SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch(IndexName)
                .setQuery(queryBuilder).addAggregation(termsBuilder)
                .execute().actionGet();
        Terms terms = searchResponse.getAggregations().get("DeviceIDAgg");
        if (terms != null) {
            for (Terms.Bucket entry : terms.getBuckets()) {
                resultsMap.put(entry.getKey(),
                        String.valueOf(entry.getDocCount()));
            }
        }
        return resultsMap;
    }

Aggregation查询能够查询相似统计分析这样的功能：如某个月的数据分布状况，某类数据的最大、最小、总和、平均值等。

详情参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/current/java-aggs.html

3、集群配置

配置文件elasticsearch.yml

集群名和节点名：

#cluster.name: elasticsearch

#node.name: "Franz Kafka"

是否参与master选举和是否存储数据

#node.master: true

#node.data: true

分片数和副本数

#index.number_of_shards: 5
#index.number_of_replicas: 1

容许其余网络访问:  

network.host: 0

master选举最少的节点数，这个必定要设置为整个集群节点个数的一半加1，即N/2+1

#discovery.zen.minimum_master_nodes: 1

discovery ping的超时时间，拥塞网络，网络状态不佳的状况下设置高一点

#discovery.zen.ping.timeout: 3s

注意，分布式系统整个集群节点个数N要为奇数个！！

如何避免ElasticSearch发生脑裂（brain split）：http://blog.trifork.com/2013/10/24/how-to-avoid-the-split-brain-problem-in-elasticsearch/

即便集群节点个数为奇数，minimum_master_nodes为整个集群节点个数一半加1，也难以免脑裂的发生，详情看讨论：https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/2488

4、经常使用查询

curl -X<REST Verb> <Node>:<Port>/<Index>/<Type>/<ID>

Index info:

curl -XGET 'localhost:9200'
curl -XGET 'localhost:9200/_stats?pretty'
curl -XGET 'localhost:9200/{index}/_stats?pretty'
curl -XGET 'localhost:9200/_cluster/health?level=indices&pretty=true'
curl -XGET 'localhost:9200/{index}?pretty'
curl -XGET 'localhost:9200/_cat/indices?v'
curl -XGET 'localhost:9200/{index}/_mapping/{type}?pretty'

Mapping info:
curl -XGET 'localhost:9200/subscriber/_mapping/subscriber?pretty'

Index search:
curl -XGET 'localhost:9200/subscriber/subscriber/_search?pretty'

Search by ID:
curl -XGET 'localhost:9200/subscriber/subscriber/5000?pretty'

Search by field:
curl -XGET 'localhost:9200/subscriber/subscriber/_search?q=ipAddress:63.141.15.45&&pretty'

Delete index:
curl -XDELETE 'localhost:9200/subscriber?pretty'

Delete document by ID:
curl -XDELETE 'localhost:9200/subscriber/subscriber/5000?pretty'

Delete document by query:
curl -XDELETE 'localhost:9200/subscriber/subscriber/_query?q=ipAddress:63.141.15.45&&pretty'

5、基本原理

一、ES写数据原理

每一个doc，经过以下公式决定写到哪一个分片上：

shard= hash(routing) % number_of_primary_shards

Routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也能够自定义一个routing规则。

默认状况下，primary shard在写操做前，须要肯定大多数（a quorum, or majority）的shard copies是可用的。这样是为了防止在有网络分区（network partition）的状况下把数据写到了错误的分区。

A quorum是由如下公式决定：

int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1，number_of_replicas是在index settings中指定的复制个数。

肯定一致性的值有：one (只有primary shard)，all (the primary and all replicas)，或者是默认的quorum。

若是没有足够可用的shard copies，elasticsearch会等待直到超时，默认等待一分钟。

  • 一个新文档被索引以后，先被写入到内存中，可是为了防止数据的丢失，会追加一份数据到事务日志（trans log）中。 不断有新的文档被写入到内存，同时也都会记录到事务日志中。这时新数据还不能被检索和查询。
  • 当达到默认的刷新时间或内存中的数据达到必定量后，会触发一次 Refresh，将内存中的数据以一个新段形式刷新到文件缓存系统中并清空内存。这时虽然新段未被提交到磁盘，可是能够提供文档的检索功能且不能被修改。
  • 随着新文档索引不断被写入，当日志数据大小超过 512M 或者时间超过 30 分钟时，会触发一次 Flush。 内存中的数据被写入到一个新段同时被写入到文件缓存系统，文件系统缓存中数据经过 Fsync 刷新到磁盘中，生成提交点，日志文件被删除，建立一个空的新日志。

二、ES读数据原理

Elasticsearch中的查询主要分为两类，Get请求：经过ID查询特定Doc；Search请求：经过Query查询匹配Doc。

  • 对于Search类请求，查询的时候是一块儿查询内存和磁盘上的Segment，最后将结果合并后返回。这种查询是近实时（Near Real Time）的，主要是因为内存中的Index数据须要一段时间后才会刷新为Segment。
  • 对于Get类请求，查询的时候是先查询内存中的TransLog，若是找到就当即返回，若是没找到再查询磁盘上的TransLog，若是尚未则再去查询磁盘上的Segment。这种查询是实时（Real Time）的。这种查询顺序能够保证查询到的Doc是最新版本的Doc，这个功能也是为了保证NoSQL场景下的实时性要求。

全部的搜索系统通常都是两阶段查询，第一阶段查询到匹配的DocID，第二阶段再查询DocID对应的完整文档，这种在Elasticsearch中称为query_then_fetch，还有一种是一阶段查询的时候就返回完整Doc，在Elasticsearch中称做query_and_fetch，通常第二种适用于只须要查询一个Shard的请求。

除了一阶段，两阶段外，还有一种三阶段查询的状况。搜索里面有一种算分逻辑是根据TF（Term Frequency）和DF（Document Frequency）计算基础分，可是Elasticsearch中查询的时候，是在每一个Shard中独立查询的，每一个Shard中的TF和DF也是独立的，虽然在写入的时候经过_routing保证Doc分布均匀，可是无法保证TF和DF均匀，那么就有会致使局部的TF和DF不许的状况出现，这个时候基于TF、DF的算分就不许。为了解决这个问题，Elasticsearch中引入了DFS查询，好比DFS_query_then_fetch，会先收集全部Shard中的TF和DF值，而后将这些值带入请求中，再次执行query_then_fetch，这样算分的时候TF和DF就是准确的，相似的有DFS_query_and_fetch。这种查询的优点是算分更加精准，可是效率会变差。另外一种选择是用BM25代替TF/DF模型。

在新版本Elasticsearch中，用户无法指定DFS_query_and_fetch和query_and_fetch，这两种只能被Elasticsearch系统改写。

6、Elasticsearch插件

一、elasticsearch-head是一个elasticsearch的集群管理工具：./elasticsearch-1.7.1/bin/plugin -install mobz/elasticsearch-head

github地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

二、elasticsearch-sql：使用SQL语法查询elasticsearch：./bin/plugin -u https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/releases/download/1.3.5/elasticsearch-sql-1.3.5.zip --install sql

github地址：https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql

三、elasticsearch-bigdesk是elasticsearch的一个集群监控工具，能够经过它来查看ES集群的各类状态。

安装：./bin/plugin -install lukas-vlcek/bigdesk

访问：http://192.103.101.203:9200/_plugin/bigdesk/

github地址：https://github.com/hlstudio/bigdesk

四、elasticsearch-servicewrapper插件是ElasticSearch的服务化插件

https://github.com/elasticsearch/elasticsearch-servicewrapper 

DEPRECATED: The service wrapper is deprecated and not maintained. 该项目已再也不维护。 

 

例子代码在GitHub上：https://github.com/luxiaoxun/Code4Java

 

参考：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/java-api/current/index.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/distrib-write.html

http://stackoverflow.com/questions/10213009/solr-vs-elasticsearch

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