ElasticSearch学习一-小试牛刀

本文根据ElasticSearch官方文档整理所得，简单介绍ElasticSearch的概念以及一些简单的检索方法

首先下载ElasticSearch和Kibana到本地，注意这两个东西的版本号要一致，而后启动Kibana，打开http://localhost:5601/app/kibana便可进入GUI的管理界面，进入Dev Tools便可操做ES。

1. 索引

先看ES中，索引的两个概念：

存储数据到 Elasticsearch 的行为叫作 索引(动词) ，但在索引一个文档以前，须要肯定将文档存储在哪里。

一个 Elasticsearch 集群能够包含多个索引 (名词)，相应的每一个索引能够包含多个类型。这些不一样的类型存储着多个文档* 每一个文档又有多个属性 。

能够看到上述语句不是很通顺，主要是因为这里的索引有两个意思:

1. 名词，这里的索引就像一个数据库同样。
2. 动词，索引（动词）一个文档就是存储一个文档到一个索引（名词）中以便它能够被检索和查询到。就像SQL中的Insert同样。

例子：

PUT /megacorp/employee/1
{
    "first_name" : "John",
    "last_name" :  "Smith",
    "age" :        25,
    "about" :      "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}
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路径/megacorp/employee/1包含了三部分的信息：megacorp就是索引名称（像数据库）,employee(像一张表),1(特定employee，就像标识每一行的主键)。接下来的JSON就是储存的内容了。

2.检索文档

检索文档就像HTTP请求同样，执行一个GET请求便可取回JSON文档：

GET /megacorp/employee/1

相似的GET还能够改成HEAD、DELETE等。

2.1轻量搜索

搜索全部雇员：

GET /megacorp/employee/_search

查询JSON中的任意指定字段：

GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith

使用查询表达式搜索，它支持构建更加复杂和健壮的查询，使用请求体。：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "last_name" : "Smith"
        }
    }
}
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2.2复杂的查询：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "bool": {
            "must": {
                "match" : {
                    "last_name" : "smith" 
                }
            },
            "filter": {
                "range" : {
                    "age" : { "gt" : 30 } 
                }
            }
        }
    }
}
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2.3 全文搜索

全文搜索能够完成传统关系型数据库很难作到的事情，如搜索全部喜欢攀岩的雇员：

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    }
}
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这彷佛与以前没什么不一样啊？可是请看返回结果：

"hits": [
      {
        "_index": "megacorp",
        "_type": "employee",
        "_id": "1",
        "_score": 0.53484553,
        "_source": {
          "first_name": "John",
          "last_name": "Smith",
          "age": 25,
          "about": "I love to go rock climbing",
          "interests": [
            "sports",
            "music"
          ]
        }
      },
      {
        "_index": "megacorp",
        "_type": "employee",
        "_id": "2",
        "_score": 0.26742277,
        "_source": {
          "first_name": "Jane",
          "last_name": "Smith",
          "age": 32,
          "about": "I like to collect rock albums",
          "interests": [
            "music"
          ]
        }
      }
    ]
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Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每一个文档跟查询的匹配程度。第一个最高得分的结果很明显：John Smith 的 about 属性清楚地写着 “rock climbing” 。可是Jane也返回了，可是因为他的关键字里并无彻底匹配，因此他的相关性没有John的高，排在后面。而传统的关系型数据库则是要么匹配要么彻底不匹配。

2.3 短语匹配

那若是我想像关系型数据库同样只匹配彻底符合的怎么办呢？就是用短语匹配的查询：match_phrase

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match_phrase" : {
            "about" : "rock climbing"
        }
    }
}
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则只会返回彻底匹配的John的文档。

2.4 分析查询

在使用聚合agg以前须要先对查询的字段加上fileddata=true,由于文档中写道

Fielddata can consume a lot of heap space, especially when loading high cardinality text fields.

fileddata会消耗大量的堆空间，因此默认是关闭的，在这里要手动打开。

PUT megacorp/_mapping/employee/
{
  "properties": {
    "interests": { 
      "type":     "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}
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有点像Group By：如找出Employee中最受欢迎的兴趣爱好：

GET /megacorp/employee/_search
{
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": { "field": "interests" }
    }
  }
},
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在输出中能够看到,每一个interest按照人数排序：

{
   ...
   "hits": { ... },
   "aggregations": {
      "all_interests": {
         "buckets": [
            {
               "key":       "music",
               "doc_count": 2
            },
            {
               "key":       "forestry",
               "doc_count": 1
            },
            {
               "key":       "sports",
               "doc_count": 1
            }
         ]
      }
   }
}
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这个aggs字段还能够做为query字段的子查询。如：

GET /megacorp/employee/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "smith"
    }
  },
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": {
        "field": "interests"
      }
    }
  }
}
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还支持分级汇总，如查询每一个兴趣的员工平均年龄:

GET /megacorp/employee/_search
{
    "aggs" : {
        "all_interests" : {
            "terms" : { "field" : "interests" },
            "aggs" : {
                "avg_age" : {
                    "avg" : { "field" : "age" }
                }
            }
        }
    }
}
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3. 分布式特性

Elasticsearch 尽量地屏蔽了分布式系统的复杂性。这里列举了一些在后台自动执行的操做：

• 分配文档到不一样的容器 或分片中，文档能够储存在一个或多个节点中
• 按集群节点来均衡分配这些分片，从而对索引和搜索过程进行负载均衡
• 复制每一个分片以支持数据冗余，从而防止硬件故障致使的数据丢失
• 将集群中任一节点的请求路由到存有相关数据的节点
• 集群扩容时无缝整合新节点，从新分配分片以便从离群节点恢复