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Elasticsearch

1. es介绍

1.1 什么是es

    elasticsearch是一个基于Lucene的分布式全文检索服务器，它隐藏了Lucene的复杂性，对外提供Restful 接口来操作索引、搜索。

1.2 es原理

** 1. 索引结构**

     下图是ElasticSearch的索引结构，右边黑蓝色色部分是原始文档，左边黄色部分是逻辑结构，逻辑结构也是为了更好的去描述ElasticSearch的工作原理及去使用物理结构中的索引文件。

** 2. 倒排索引**

    正排索引：查字典时从第一页开始找，直到找到为止(文档--->关键字)

    倒排索引：也常被称为反向索引，倒排索引是**从关键字到文档**的映射（已知关键字求文档）。

    倒排索引表的组成：
         trem：关键字
         term------>document：页码
         document：文档

    分词列表的特点：
          1)不重复
          2)不搜索的field(图片)不参加分词
          3)“的、地、得、a、an、the” 语气词不参加分词

1.3 es的启动器

    elasticsearch-rest-high-level-client

2. es的安装和启动

2.1 安装

1. 设置虚拟机内存>1.5G，并重启
2. 创建admin账户，并把upload和local目录的拥有者设置为admin
   #从5.0开始，ElasticSearch 安全级别提高了，不允许采用root帐号启动，所以我们要添加一个用户。
     groupadd elk #创建elk 用户组
     useradd admin
     passwd admin
     usermod -G elk admin  #将admin用户添加到elk组
     chown -R admin:elk /usr/upload
     chown -R admin:elk /usr/local  #chown将指定文件的拥有者改为指定的用户或组 -R处理指定目录以及其子目录下的所有文件
     su admin
3. 解压安装包
     d /usr/upload
     tar -zxvf elasticsearch-6.2.3.tar.gz -C /usr/local
4. 修改elasticsearch.yml,用于配置Elasticsearch运行参数
     vim /usr/local/elasticsearch-6.2.3/config/elasticsearch.yml：
        cluster.name: power_shop
        node.name: power_shop_node_1
        network.host: 0.0.0.0
        http.port: 9200
        transport.tcp.port: 9300
        discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.204.132:9300", "192.168.204.133:9300"]
        path.data: /usr/local/elasticsearch-6.2.3/data
        path.logs: /usr/local/elasticsearch-6.2.3/logs
        http.cors.enabled: true
        http.cors.allow-origin: /.*/
5. 修改jvm.options,用于配置Elasticsearch JVM设置 
     vim /usr/local/elasticsearch-6.2.3/config/jvm.options：
        -Xms512m
        -Xmx512m
6. 修改文件创建权限，给admin用户增加权限
     su root
     vim /etc/security/limits.conf：#追加以下下内容
        * soft nofile 65536
        * hard nofile 65536
7. 修改虚拟内存大小，ES需要开辟一个262144字节以上空间的虚拟内存
     su root
     vim /etc/sysctl.conf：
        vm.max_map_count=655360 #限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量
     sysctl -p  #让sysctl.conf配置生效

2.2 启动和关闭

su admin
启动：
    ./elasticsearch
    #或
    ./elasticsearch -d
关闭：
    ps -ef | grep elasticsearch
    kill -9 pid

2.3 测试

#访问http://192.168.204.132:9200，返回以下结果：
{
  "name" : "power_shop_node_1", # node name 结点名称。随机分配的结点名称
  "cluster_name" : "power_shop", # cluster name 集群名称。 默认的集群名称
  "cluster_uuid" : "RqHaIiYjSoOyrTGq3ggCOA", # 集群唯一 ID
  "version" : {
    "number" : "6.2.3", #版本号
    "build_hash" : "c59ff00", 
    "build_date" : "2018-03-13T10:06:29.741383Z",#发布日期
    "build_snapshot" : false,#是否快照版本
    "lucene_version" : "7.2.1",#lucene版本号
    "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

3. 安装kibana

3.1 kibana介绍

    Kibana是ES提供的一个基于Node.js的管理控制台, 可以很容易实现高级的数据分析和可视化，以图标的形式展现出来。解压即安装，下载地址：https://www.elastic.co/cn/

    kibana可以用来编辑请求语句的，方便学习操作es的语法。有时在进行编写程序，写到查询语句时，往往我会使用kibana进行书写，然后再粘贴到程序中。（不容易出错）

3.2 修改配置

server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0" #允许来自远程用户的连接
elasticsearch.url: http://192.168.204.132:9200 #Elasticsearch实例的URL

3.3 启动测试

    浏览器访问：http://127.0.0.1:5601

4. 安装head

4.1 head介绍

    head插件是ES的一个可视化管理插件，用来监视ES的状态，并通过head客户端和ES服务进行交互，比如创建映射、创建索引等。从ES6.0开始，head插件支持使得node.js运行。下载地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

4.2 启动测试

    运行： npm run start

    浏览器访问：http://127.0.0.1:9100/

5. es入门案例

5.1 index管理

** 1. 创建index**

索引库。包含若干相似结构的 Document 数据，相当于数据库的database。

语法：

PUT /index_name

如：

PUT /java06
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 2,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

** number_of_shards** - 表示一个索引库将拆分成多片分别存储不同的结点，提高了ES的处理能力

** number_of_replicas** - 是为每个 primary shard分配的replica shard数，提高了ES的可用性，如果只有一台机器，设置为0

** 2. 修改index**

注意：索引一旦创建，primary shard 数量不可变化，可以改变replica shard 数量。

语法：

PUT /index_name/_settings

如：

PUT /java06/_settings
{
  "number_of_replicas" : 1
}

ES 中对 shard 的分布是有要求的，有其内置的特殊算法：

Replica shard 会保证不和他的那个 primary shard 分配在同一个节点上；如过只有一个节点，则此案例执行后索引的状态一定是yellow。

** 3. 删除index**

DELETE /java06[, other_index]

5.2 mapping管理

    映射，创建映射就是向索引库中创建field（类型、是否索引、是否存储等特性）的过程，下边是document和field与关系数据库的概念的类比：

elasticsearch关系数据库index(索引库)database(数据库)type(类型)table(表)document(文档)row(记录)field(域)column(字段)
注意：6.0之前的版本有type（类型）概念，type相当于关系数据库的表，ES6.x 版本之后，type概念被弱化ES官方将在ES7.0版本中彻底删除type。

** 1. 创建mapping**

 语法：

POST /index_name/type_name/_mapping

如：

POST /java06/course/_mapping
{
  "properties": {
     "name": {
        "type": "text"
     },
     "description": {
        "type": "text"
     },
     "studymodel": {
        "type": "keyword"
     }
  }
}

效果：

** 2. 查询mapping**

查询所有索引的映射：GET /java06/course/_mapping

** 3.更新mapping**

映射创建成功可以添加新字段，已有字段不允许更新。

** 4.删除mapping**

通过删除索引来删除映射

5.3 document管理

** 1. 创建document**

** **ES中的文档相当于MySQL数据库表中的记录。

  • PSOT语法

      此操作为 ES 自动生成 id 的新增 Document 方式。

  语法：

POST /index_name/type_name/id

    如：

POST /java06/course/1
{
  "name":"python从入门到放弃",
  "description":"人生苦短，我用Python",
  "studymodel":"201002"
}

POST /java06/course
{
  "name":".net从入门到放弃",
  "description":".net程序员谁都不服",
  "studymodel":"201003"
}

  • PUT语法

      此操作为手工指定 id 的 Document 新增方式。

  语法：PUT/index_name/type_name/id{field_name:field_value}

  如：

PUT /java06/course/2
{
  "name":"php从入门到放弃",
  "description":"php是世界上最好的语言",
  "studymodel":"201001"
}

结果：

{
  "_index": "test_index", 新增的 document 在什么 index 中，
  "_type": "my_type", 新增的 document 在 index 中的哪一个 type 中。
  "_id": "1", 指定的 id 是多少
  "_version": 1, document 的版本是多少，版本从 1 开始递增，每次写操作都会+1
  "result": "created", 本次操作的结果，created 创建，updated 修改，deleted 删除
  "_shards": { 分片信息
      "total": 2, 分片数量只提示 primary shard
      "successful": 1, 数据 document 一定只存放在 index 中的某一个 primary shard 中
      "failed": 0
  },
  "_seq_no": 0, 
  "_primary_term": 1
}

通过head查询数据：

** 2. 查询document**

语法：

GET /index_name/type_name/id

 或  

GET /index_name/type_name/_search?q=field_name:field_value

如：根据课程id查询文档

GET /java06/course/1

如：查询所有记录

GET /java06/course/_search

如：查询名称中包括php 关键字的的记录

GET /java06/course/_search?q=name:门

结果：

{
  "took": 1, # 执行的时长。单位毫秒
  "timed_out": false, # 是否超时
  "_shards": { # shard 相关数据
    "total": 1, # 总计多少个 shard
    "successful": 1, # 成功返回结果的 shard 数量
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": { # 搜索结果相关数据
    "total": 3, # 总计多少数据，符合搜索条件的数据数量
    "max_score": 1, # 最大相关度分数，和搜索条件的匹配度
    "hits": [# 具体的搜索结果
      {
        "_index": "java06",# 索引名称
        "_type": "course", # 类型名称
        "_id": "1",# id 值
        "_score": 1, # 匹配度分数，本条数据匹配度分数
        "_source": { # 具体的数据内容
          "name": "php从入门到放弃",
          "description": "php是世界上最好的语言",
          "studymodel": "201001"
        }, {
            "_index": "java06",
            "_type": "course",
            "_id": "2",
            "_score": 0.13353139,
            "_source": {
                "name": "php从入门到放弃",
                "description": "php是世界上最好的语言",
                "studymodel": "201001"
            }
        }, {
            "_index": "java06",
            "_type": "course",
            "_id": "6ljFCnIBp91f7uS8FkjS",
            "_score": 0.13353139,
            "_source": {
                "name": ".net从入门到放弃",
                "description": ".net程序员谁都不服",
                "studymodel": "201003"
            }
        }
     ]
  }
}

** 3. 删除document**

 ES 中执行删除操作时，ES先标记Document为deleted状态，而不是直接物理删除。当ES 存储空间不足或工作空闲时，才会执行物理删除操作，标记为deleted状态的数据不会被查询搜索到（ES 中删除 index ，也是标记。后续才会执行物理删除。所有的标记动作都是为了NRT（近实时）实现）

语法：

DELETE /index_name/type_name/id

如：

DELETE /java06/course/3

5.4 es读写过程

** 1.documnet routing（数据路由）**

 当客户端创建document的时候，es需要确定这个document放在该index哪个shard上，这个过程就是document routing。

 路由过程：

路由算法：shard = hash(5) %number_of_primary_shards

id:document的_id，可能是手动指定,也可能是自动生成,决定一个document在哪个shard上

number_of_primary_shards：主分片数量。

** 2.为什么primary shard数量不可变？**

 原因：假如我们的集群在初始化的时候有5个primary shard，我们往里边加入一个document id=5，假如hash(5)=23,这时该document 将被加入 (shard=23%5=3)P3这个分片上。如果随后我们给es集群添加一个primary shard ，此时就有6个primary shard，当我们GET id=5 ，这条数据的时候，es会计算该请求的路由信息找到存储他的 primary shard（shard=23%6=5） ，根据计算结果定位到P5分片上。而我们的数据在P3上。所以es集群无法添加primary shard，但是可以扩展replicas shard。

** 3.luke查看ES的逻辑结构**

  • 拷贝elasticsearch-6.2.3/data到windows
  • 双击luke.bat，启动luke
  • 使用luke打开data\nodes\0\indices路径

标签： elasticsearch 大数据
本文转载自: https://blog.csdn.net/FightingBoy_/article/details/127941013
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