【原】無腦操作：ElasticSearch學習筆記（01）

来源:https://www.cnblogs.com/iflytek/archive/2018/12/31/10192632.html
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開篇來自於經典的“保全的哲學三問”（你是誰，在哪兒，要幹嘛） 問題一、ElasticSearch是什麼？有什麼用處？ 答：截至2018年12月28日，從ElasticSearch官網（https://www.elastic.co/cn/products）上，得知：ElasticSearch是基於 J ...


開篇來自於經典的“保全的哲學三問”（你是誰，在哪兒，要幹嘛）

問題一、ElasticSearch是什麼？有什麼用處？

答：截至2018年12月28日，從ElasticSearch官網（https://www.elastic.co/cn/products）上，得知：ElasticSearch是基於 JSON 的分散式搜索和分析引擎，專為實現水平擴展、高可靠性和管理便捷性而設計。用於搜索、分析和存儲您的數據。

問題二、ElasticSearch的由來？

答：大約在2010年，一個叫Shay Banon的待業工程師跟隨他的新婚妻子來到倫敦，他的妻子想在倫敦學習做一名廚師。而他在倫敦尋找工作的期間，接觸到了Lucene的早期版本，他想為自己的妻子開發一個方便搜索菜譜的應用。直接使用Lucene構建搜索會有很多的坑以及重覆性的工作，所以Shay便在Lucene的基礎上不斷進行抽象來讓Java程式嵌入搜索變得更容易一些，經過一段時間的打磨，就誕生了他的第一個開源作品，他給自己的這個作品起了個名字，叫 “Compass”，中文即“指南針”的意思。之後，Shay找到了一份新工作，新工作是處在一個高性能分散式的開發環境中。他在工作中漸漸發現，越來越需要一個易用的高性能、實時、分散式搜索服務，於是他決定重寫Compass，將它從一個庫打造成了一個獨立的server，並將其改名為Elasticsearch。Elasticsearch發佈的第一個版本是在2010年的二月份，從那之後，Elasticsearch便成了Github上最受人矚目的項目之一，並且很快就有超過300名開發者加入進來貢獻了自己的代碼。後來Shay和另一位合伙人成立了公司專註打造Elasticsearch，他們對Elasticsearch進行了一些商業化的包裝和支持。但是，Elasticsearch承諾，永遠都將是開源並且免費的。不過悲劇的是，Shay承諾為妻子開發的菜譜搜索應用，到現在還沒做出來……（劃重點：ElasticSearch基於Lucene）

問題三、ElasticSearch有什麼功能？有什麼優勢？

答：截至2018年12月28日，從ElasticSearch官網（https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch）上，得知：Elasticsearch 是一個分散式、Restful風格的搜索和數據分析引擎，能夠解決不斷涌現出的各種用例。作為 Elastic Stack 的核心，它集中存儲您的數據，幫助您發現意料之中以及意料之外的情況。具備存儲、查詢和分析功能。具備速度、可擴展性、彈性、靈活性、操作友好、客戶端庫豐富等優勢，是開源的、分散式、基於 Restful API、支持 PB 甚至更高數量級的搜索引擎工具。

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1、ElasticSearch的安裝及結構

ElasticSearch支持Windows安裝，直接到官網的下載頁面（https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch）下載即可。

註意，如果使用ELK全家桶，官方建議ElasticSearch、Logstash、Kibana三個產品選擇同一版本號。截至2018年12月28日，ElasticSearch的最新版本是6.5.4。本篇筆記使用的是6.5.0。下載後放在D:\ELK目錄下。

bin：elasticsearch的啟動腳本等
config：配置文件目錄
data：當前節點的分片數據
lib：運行依賴的jar包
logs：日誌文件目錄
modules：模塊庫
plugins：插件目錄

2、ElasticSearch的運行

Windows版本的Elasticsearch運行還是很簡單的，直接在bin目錄下，找到elasticsearch.bat這個批處理文件，雙擊運行就可以了。當然也可以通過命令行視窗進入到該目錄下，輸入elasticsearch回車進行執行。

出現如下信息說明Elasticsearch已經啟動起來了，並且運行在本機的9200埠上。

在瀏覽器的地址欄中輸入：localhost:9200，如果能看到如下信息，說明啟動成功

{
  "name" : "HanF71F",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "kYp2rOofTwWN1-kj7Qjw_A",
  "version" : {
    "number" : "6.5.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "zip",
    "build_hash" : "816e6f6",
    "build_date" : "2018-11-09T18:58:36.352602Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "7.5.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

cluster_name: ElasticSearch配置的集群名稱，預設是elasticsearch，es服務會通過廣播方式自動連接在同一網段下的es服務，通過多播方式進行通信，同一網段下可以有多個集群，通過集群名稱這個屬性來區分不同的集群。

cluster_uuid：ElasticSearch配置的集群唯一編號
build_flavor：編譯特點
lucene_version：ElasticSearch基於lucene的，lucene的版本號

3、ElasticSearch的工具

① 結合Chrome瀏覽器的ElasticSearchHead插件使用

下載名為chromeFOR.COM_elasticsearch-head_v0.1.3.crx的Chrome插件，安裝後，在Chrome瀏覽器的右上角點擊Elastic Search Head這個圖標即可使用

② 結合Kibana工具使用

個人覺得Kibana是和ElasticSearch結合是很好的，畢竟都是一家的產品。Windows下的Kibana使用也很簡單，直接下載同ElasticSearch一樣版本的Kibana（https://www.elastic.co/downloads/kibana）

直接在bin目錄下，找到kibana.bat這個批處理文件，雙擊運行就可以了。當然也可以通過命令行視窗進入到該目錄下，輸入kibana回車進行執行。

出現如下信息說明Kibana已經啟動起來了，並且運行在本機的5601埠上。

在瀏覽器的地址欄中輸入：localhost:5601，如果能看到如下信息，說明Kibana啟動成功。

4、 ElasticSearch的基本術語

將ElasticSearch和關係型資料庫做一個類比

關係型資料庫 ⇒ 資料庫(Database) ⇒ 表(Table) ⇒ 行(Rows) ⇒ 列(Columns)
ElasticSearch ⇒ 索引(Index) ⇒ 類型(Type) ⇒ 文檔(Docments) ⇒ 欄位(Fields)

 

 

 

一個ElasticSearch集群可以包含多個索引(資料庫)，一個索引中可以包含多個類型(表)，一個類型中可以包含多個文檔(行)，一個文檔中可以包含多個欄位(列)。

Elasticsearch可以理解為是面向文檔型資料庫。數據用JSON作為文檔序列化的格式。

① Near Realtime（NRT）：近實時的意思，表示從寫入數據到數據可以被搜索有一個小延遲（大概1秒）；基於es執行搜索和分析可以達到秒級。

② Cluster：集群，包含多個節點，每個節點屬於哪個集群是通過配置（集群名稱，預設是elasticsearch）來決定的，對於中小型應用來說，開始階段常常一個集群對應一個節點。

③ Node：節點，集群中的一個節點，節點也有一個名稱（預設是隨機分配的），在執行運維管理操作時節點名稱很重要，預設節點會加入一個名稱為“elasticsearch”的集群，如果直接啟動一堆節點，那麼它們會自動組成一個elasticsearch集群，當然一個節點也可以組成一個elasticsearch集群。

④ Document&field：文檔，es中的最小數據單元，一個document可以是一條客戶數據，一條商品分類數據，一條訂單數據，通常用JSON數據結構表示，每個index下的type中，都可以去存儲多個document。一個document裡面有多個field，每個field就是一個數據欄位。

⑤ Index：索引，包含一堆有相似結構的文檔數據，比如可以有一個客戶索引，商品分類索引，訂單索引，索引有一個名稱。一個index包含很多document，一個index就代表了一類類似的或者相同的document。比如說建立一個product index，商品索引，裡面可能就存放了所有的商品數據，所有的商品document。

⑥ Type：類型，每個索引里都可以有一個或多個type，type是index中的一個邏輯數據分類，一個type下的document，都有相同的field，比如博客系統，有一個索引，可以定義用戶數據type，博客數據type，評論數據type。

⑦ Shard：單台機器無法存儲大量數據，es可以將一個索引中的數據切分為多個shard，分佈在多台伺服器上存儲。有了shard就可以橫向擴展，存儲更多數據，讓搜索和分析等操作分佈到多台伺服器上去執行，提升吞吐量和性能。每個shard都是一個lucene index。

⑧ Replica：任何一個伺服器隨時可能故障或宕機，此時shard可能就會丟失，因此可以為每個shard創建多個replica副本。replica可以在shard故障時提供備用服務，保證數據不丟失，多個replica還可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引時一次設置，不能修改，預設5個），replica shard（隨時修改數量，預設1個），預設每個索引10個shard，5個primary shard，5個replica shard，最小的高可用配置，是2台伺服器。

5、ElasticSearch的基本使用（CRUD）

首先對Restful風格的動作有一個瞭解：GET（查詢操作），POST（新增/修改操作），PUT（修改操作），DELETE（刪除操作）

下列命令均在Kibana的DevTools中執行，DevTools中輸入關鍵字有相應的提示，很不錯。

① 檢查集群的健康狀況

GET /_cat/health?v
epoch      timestamp cluster       status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1546176515 13:28:35  elasticsearch green           1         1      1   1    0    0        0             0                  -                100.0%

② 查看集群中所有的索引

GET /_cat/indices?v
health status index     uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   .kibana_1 qqZcESKyTvCWJjF7ToyUWw   1   0          1            0      5.1kb          5.1kb

 ③ 創建索引（可以使用ElasticSearchHead插件的圖形化創建方式，也可以手寫命令）

PUT /study_elasticsearch?pretty
#! Deprecation: the default number of shards will change from [5] to [1] in 7.0.0; if you wish to continue using the default of [5] shards, 
you must manage this on the create index request or with an index template
{
  "acknowledged" : true,
  "shards_acknowledged" : true,
  "index" : "study_elasticsearch"
}

創建後再次執行查看索引的命令，可以看到這時有兩個索引存在了。

GET /_cat/indices?v
health status index               uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   .kibana_1           qqZcESKyTvCWJjF7ToyUWw   1   0          1            0      5.1kb          5.1kb
yellow open   study_elasticsearch P1yCgFQiS1Si2Nc0IlZflA   5   1          0            0      1.1kb          1.1kb

④ 刪除索引

DELETE /study_elasticsearch?pretty
{
  "acknowledged" : true
}

刪除後再次執行查看索引的命令，可以看到這時剩一個索引存在了。

GET /_cat/indices?v
health status index     uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   .kibana_1 qqZcESKyTvCWJjF7ToyUWw   1   0          1            0      5.1kb          5.1kb

⑤ 新增文檔

PUT /study_elasticsearch/person/1
{
  "name" : "zhang yang",
  "age" : 21,
  "job" : "boss"
}
{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "cluster_block_exception",
        "reason": "blocked by: [FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)];"
      }
    ],
    "type": "cluster_block_exception",
    "reason": "blocked by: [FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)];"
  },
  "status": 403
}

從錯誤信息清晰的看到是索引只讀的提示，所以考慮放開索引的只讀設置。

PUT _settings
{
  "index": {
    "blocks": {
      "read_only_allow_delete": "false"
    }
  }
}
{
  "acknowledged" : true
}

再次嘗試新增文檔

PUT /study_elasticsearch/person/1
{
  "name" : "zhang yang",
  "age" : 21,
  "job" : "boss"
}
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}
PUT /study_elasticsearch/person/2
{
  "name" : "zhang xiong jia",
  "age" : 20,
  "job" : "employee"
}
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "2",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}
PUT /study_elasticsearch/person/3
{
  "name" : "wu qing qing",
  "age" : 22,
  "job" : "manager"
}
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "3",
  "_version" : 1,
  "result" : "created",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1
}

註意，此時的文檔版本version為1

⑥ 查詢文檔數量

GET /study_elasticsearch/person/_count
{
  "count" : 3,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  }
}

⑦ 查詢文檔（不加任何查詢條件，本篇用的都是Search Lite API的寫法）

GET /study_elasticsearch/person/_search
{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 3,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "study_elasticsearch",
        "_type" : "person",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "zhang xiong jia",
          "age" : 20,
          "job" : "employee"
        }
      },
      {
        "_index" : "study_elasticsearch",
        "_type" : "person",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "zhang yang",
          "age" : 21,
          "job" : "boss"
        }
      },
      {
        "_index" : "study_elasticsearch",
        "_type" : "person",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "wu qing qing",
          "age" : 22,
          "job" : "manager"
        }
      }
    ]
  }
}

註意：對某個索引（Index）下某個類型（Type）沒加任何條件的查詢，結果預設會展示出前20條文檔（Documents）

⑧ 查詢文檔（帶查詢條件，本篇用的都是Search Lite API的寫法）

直接通過id獲取文檔：

GET /study_elasticsearch/person/1
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "zhang yang",
    "age" : 21,
    "job" : "boss"
  }
}

通過查詢欄位的值獲取文檔：（按age賦值22查詢，找到了吳局）

GET /study_elasticsearch/person/_search?q=age:22
{
  "took" : 10,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 1,
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "study_elasticsearch",
        "_type" : "person",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "name" : "wu qing qing",
          "age" : 22,
          "job" : "manager"
        }
      }
    ]
  }
}

通過查詢欄位的值獲取文檔：（按name賦值zhang查詢，找到了名字中有zhang的大小張行長）

GET /study_elasticsearch/person/_search?q=name:zhang
{
  "took" : 3,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "study_elasticsearch",
        "_type" : "person",
        "_id" : "2",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "zhang xiong jia",
          "age" : 20,
          "job" : "employee"
        }
      },
      {
        "_index" : "study_elasticsearch",
        "_type" : "person",
        "_id" : "1",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "name" : "zhang yang",
          "age" : 21,
          "job" : "boss"
        }
      }
    ]
  }
}

⑨ 更新文檔（替換）

PUT /study_elasticsearch/person/1
{
  "name" : "hong zi jun",
  "age" : 21,
  "job" : "CEO"
}
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 1,
  "_primary_term" : 1
}

註意：此時id為1的這條文檔的版本version變成了2，文檔的內容也變成了洪行長

GET /study_elasticsearch/person/1
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "hong zi jun",
    "age" : 21,
    "job" : "CEO"
  }
}

這種替換的方式做更新，需要替換的內容和原先的內容欄位一致，如果不一致就會用替換內容替換掉原先的內容

PUT /study_elasticsearch/person/1
{
  "name" : "ye yu",
  "gender" : "female"
}
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 3,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 2,
  "_primary_term" : 1
}

再次查詢，發現person的欄位和內容均發生了變化，變成葉阿姨了。顯然，這種替換方式的缺點在於全量替換了，不想替換的也被替換了。

GET /study_elasticsearch/person/1
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 3,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "ye yu",
    "gender" : "female"
  }
}

⑩ 更新文檔（更新）

先把id為1的數據替換回去

PUT /study_elasticsearch/person/1
{
  "name" : "zhang yang",
  "age" : 21,
  "job" : "boss"
}
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 4,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 3,
  "_primary_term" : 1
}
GET /study_elasticsearch/person/1
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 4,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "zhang yang",
    "age" : 21,
    "job" : "boss"
  }
}

使用POST結合_update做更新

POST /study_elasticsearch/person/1/_update
{
  "doc" : {
    "job" : "CTO"
  }
}
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 5,
  "result" : "noop",
  "_shards" : {
    "total" : 0,
    "successful" : 0,
    "failed" : 0
  }
}

再查詢一下，發現id為1的文檔的job欄位發生了改變，其他的欄位及內容沒有變化

GET /study_elasticsearch/person/1
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 5,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "zhang yang",
    "age" : 21,
    "job" : "CTO"
  }
}

⑪ 刪除文檔

DELETE /study_elasticsearch/person/1
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "_version" : 6,
  "result" : "deleted",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 5,
  "_primary_term" : 1
}

再查詢一下，找不到該條文檔了

GET /study_elasticsearch/person/1
{
  "_index" : "study_elasticsearch",
  "_type" : "person",
  "_id" : "1",
  "found" : false
}

如果是想刪除所有的文檔，可以如下操作

POST /study_elasticsearch/person/_delete_by_query
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
{
  "took" : 42,
  "timed_out" : false,
  "total" : 2,
  "deleted" : 2,
  "batches" : 1,
  "version_conflicts" : 0,
  "noops" : 0,
  "retries" : {
    "bulk" : 0,
    "search" : 0
  },
  "throttled_millis" : 0,
  "requests_per_second" : -1.0,
  "throttled_until_millis" : 0,
  "failures" : [ ]
}

再查詢一下，發現沒有數據了

GET /study_elasticsearch/person/_search
{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 0,
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  }
}

至此，最簡單基本的操作就講完了，是不是特別無腦啊(*^_^*)


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