Elastic Search 入门 & DSL应用

Reference

1. 6.4最新版英文：https://www.elastic.co/guide/...
2. 中文：https://www.elastic.co/guide/...
3. 5.4中文：http://cwiki.apachecn.org/pag...

Basic Concepts

• Near Realtime （NRT 近实时）：数据写入后到能够被查询会有轻微的延迟（一般为1s）
• Cluster （集群）：一个或者多个节点（ Node ）的集合，以cluster name集群名做为惟一标识
• Node （节点）：一个ES实例就是一个node，大多数状况下每一个node运行在一个独立的环境或虚拟机上。
• Index （索引）：一系列documents的集合。相似于数据库中的db概念
• Type（类型）：一个类型是索引中一个逻辑的种类/分区，相似于数据库中的table概念。
• Document（文档）：索引信息的基本单位

• Shards & Replicas （分片和副本）

  Shards：每一个索引有一个或多个分片，索引的数据被分配到各个分片上，至关于一桶水用了N个杯子装
  Replicas：副本，备份分片。每一个主分片都有一个备份分片在另外一个节点上，此时容许挂掉任意一个节点。

Defination

DSL（Domain Specific Language）:Elasticsearch 定义的查询语言

ES字段类型：https://blog.csdn.net/chengyu...

Elasticsearch vs 传统数据库

Elasticsearch	关系型数据库	NOSQL数据库
索引（index）	数据库（database）	数据库（database）
文档（document）	行（row）	文档（document）
字段（fields）	字段（columns）	字段（fields）

ElasticSearch相较于传统数据库的缺陷
· 不支持事务性操做
· 读写延时（NTR）
· 不适合频繁的update等操做
· 安全性可靠性

API

• Settings API: 获取索引设置

  GET es-index_*/_settings
  {
    "es-index_*": {
      "settings": {
        "index": {
          "mapping": {
            "ignore_malformed": "true"
          },
          "refresh_interval": "10s",
          "translog": {
            "durability": "async"
          },
          "max_result_window": "10000",
          "creation_date": "1551295476399",
          "requests": {
            "cache": {
              "enable": "true"
            }
          },
          "unassigned": {
            "node_left": {
              "delayed_timeout": "6h"
            }
          },
          "priority": "5",
          "number_of_replicas": "1",
          "uuid": "-JvfCJ3-TCaMMxqnOiOfNA",
          "version": {
            "created": "2030399"
          },
          "codec": "best_compression",
          "routing": {},
          "search": {
            "slowlog": {
              "threshold": {
                "fetch": {
                  "warn": "1s",
                  "trace": "200ms",
                  "debug": "500ms",
                  "info": "800ms"
                },
                "query": {
                  "warn": "10s",
                  "trace": "500ms",
                  "debug": "1s",
                  "info": "5s"
                }
              }
            }
          },
          "number_of_shards": "12",
          "merge": {
            "scheduler": {
              "max_thread_count": "1"
            }
          }
        },
        "tribe": {
          "name": "olap"
        }
      }
    }
  }

• Stats API: 获取索引统计信息（http://cwiki.apachecn.org/pag...）

  GET es-index_*/_stats
  {
    "_shards": {
      "total": 622,
      "successful": 622,
      "failed": 0
    },
   //返回的统计信息是索引级的聚合结果，具备primaries和total的聚合结果。其中primaries只是主分片的值，total是主分片和副本分片的累积值。
    "_all": {
      "primaries": {
        "docs": {  //文档和已删除文档（还没有合并的文档）的数量。注意，此值受刷新索引的影响。
          "count": 2932357017,
          "deleted": 86610
        },
        "store": { //索引的大小。
          "size_in_bytes": 2573317479532,
        }, 
        "indexing": {}, //索引统计信息，能够用逗号分隔的type列表组合，以提供文档级统计信息。
        "get": {}, // get api调用统计
        "search": {}, // search api 调用统计
       },
    
      "total": {
      }
    }
  }

• Search API（两种形式）

  1. using a simple query string as a parameter

     GET es-index_*/_search?q=eventid:OMGH5PageView

  2. using a request body

     GET es-index_*/_search
     {
       "query": {
         "term": {
           "eventid": {
             "value": "OMGH5PageView"
           }
         }
       }
     }

Query DSL

Leaf Query Clause: 叶查询子句
Compound Query Clause: 复合查询子句

DSL查询上下文

• query context
  在查询上下文中，回答的问题是：How well does this document match this query clause?
  除了判断一条数据记录(document)是否匹配查询条件之外，还要计算其相对于其余记录的匹配程度，经过_score进行记录。
• filter context**
  在过滤上下文中，回答的问题是：Does this document match this query clause?
  仅判断document是否匹配，不计算_score
  通常用来过滤结构化数据,
  e.g. timestamp是否在2017-2018范围内，status是不是published
  频繁使用的过滤器会被Elasticsearch自动缓存，可提升性能

** 查询时，可先使用filter过滤操做过滤数据，而后使用query查询匹配数据

查询结果字段过滤

fields：字段过滤
script_fields：可对原始数据进行计算

"fields": ["eh"],  //仅返回eh字段
"script_fields": {
   "test": {
      "script": "doc['eh'].value*2"
   }
} // 返回eh字段值*2的数据并命名为test字段

查询过滤：query

bool 组合过滤器

{
   "bool" : {
      "must" :     [], // 全部的语句都必须匹配，至关于SQL中的and
      "must_not" : [], // 全部的语句都不能匹配，至关于SQL中的not
      "should" :   [], // 至少有一个语句要匹配，至关于SQL中的OR
      "filter" :   [] || {
          "and": [],
          "or": [],
          "not": [],
      }, // 
   }
}

filtered过滤器

{
    "filtered": {
          "query": {},
          "filter": {} // 在filter中进行数据过滤，而后再去query中进行匹配
    }
}

match和term

match（模糊匹配）：先检查字段类型是不是analyzed，若是是，则先分词，再去去匹配token；若是不是，则直接去匹配token。
term（精确匹配）：直接去匹配token。

terms: 多项查询

{ terms : { user: ['tony', 'kitty' ] } }

range范围过滤

对于date类型字段的范围选择可使用 Date Math

{
     "range" : {
          "born" : {
              "gte": "01/01/2012",
              "lte": "2013",
              "format": "dd/MM/yyyy||yyyy" 
           }
       }
 }


{
     "range" : {
          "timestamp" : {
              "gte": "now-6d/d", // Date Math
              "lte": "now/d", // Date Math
              "time_zone": "+08:00"  // 时区
           }
       }
 }

exists 该条记录是否存在某个字段

{
     "exists" : { "field" : "user" }
}

wildcard: 通配符查询（对分词进行匹配查询）

Note that this query can be slow, as it needs to iterate over many terms. In order to prevent extremely slow wildcard queries, a wildcard term should not start with one of the wildcards * or ?
wildcard查询性能较差，尽可能避免使用*或？开头来进行wildcard匹配

prefix: 前缀查询
regexp： 正则表达式查询

Tips

value带-的特殊处理

value带了-，则默认会被切词，致使搜索结果不许确。解决办法之一就是在字段那里加个.raw

term: {status:'pre-active'} => term: {status.raw: 'pre-active'}

sort

GET es-index_*/_search
{
  "fields" : ["eventid", "logtime"],
  "query": {
    "term": {
      "eventid": {
        "value": "OMGH5PageView"
      }
    }
  },
  "sort": [
    {
      "logtime": {
        "order": "asc"
      }
    }
  ]
}

聚合aggregation

date_histogram

（和 histogram 同样）默认只会返回文档数目非零的 buckets。 即便 buckets
中没有文档咱们也想返回。能够经过设置两个额外参数来实现这种效果：

"min_doc_count" : 0,  // 这个参数强制返回空 buckets。
"extended_bounds" : {  // 强制返回全年
    "min" : "2014-01-01",
    "max" : "2014-12-31"
}

查询返回结果参数

took: 查询返回的时间（单位：毫秒）time_out: 查询是否超时_shards: 描述查询分片的信息，包括：查询了多少分片，成功的分片数量，失败的分片数量等hits：搜索的结果total: 知足查询条件的文档数max_score: hits: 知足条件的文档_score: 文档的匹配程度