es从入门到深入

ElasticSearch概述

Elaticsearch，简称为es ,es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。es也使用ava开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
据国际权威的数据库产品评测机构DB Engines的统计，在2016年1月，ElasticSearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用。

ElasticSearch与Solr对比

Elasticsearch简介

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。 它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。

它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用:

维基百科使用Elasticsearch提供全文搜索并高亮关键字,以及输入实时搜索(search-asyou-type)和搜索纠错(did-you-mean)等搜索建议功能。

英国卫报使用Elasticsearch结合用户日志和社交网络数据提供给他们的编辑以实时的反馈,以便及时了解公众对新发表的文章的回StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询,以及more-like-this功能来找到相关的问题和答案。

Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码。

但是Elasticsearch不仅用于大型企业,它还让像DataDog以及Klout这样的创业公司将最初的想法变成可扩展的解决方案。

Elasticsearch可以在你的笔记本上运行,也可以在数以百计的服务器上处理PB级别的数据。

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域, Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。

但是, Lucene只是一个库。 想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是, Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。

Solr简介

Solr是Apache下的一个顶级开源项目,采用Java开发,它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置、可扩展,并对索引、搜索性能进行了优化。

Solr可以独立运行,运行在Jetty、 Tomcat等这些Servlet容器中, Solr索弓|的实现方法很简单,用POST方法向Solr服务器发送一个描述Field及其内容的XML文档, Solr根据xml文档添加、删除、更新索引。Solr搜索只需要发送HTTP GET请求,然后对Solr返回Xml、json等格式的查询结果进行解析,组织页面布局。Solr不提供构建UI的功能, Solr提供了-一个管理界面,通过管理界面可以查询Solr的配置和运行情况。

solr是基于lucene开发企业级搜索服务器,实际上就是封装了lucene。

Solr是一 个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口。 用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的文件,生成索引;也可以通过提出查找请求,并得到返回结果。

Lucene简介

Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,但它不是一一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索弓|擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎(英文与德文两种西方语言)。

Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索弓|擎。Lucene是套一用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言,Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库,虽然与搜索引擎有关,但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆。

Lucene是一一个全文检索引擎的架构。那什么是全文搜索引擎br> 全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎，国外具代表性的有Google、Fast/AllTheWeb、 AltaVista、 Inktomi、 Teoma、 WiseNut等，国内著名的有百度( Baidu)。它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息(以网页文字为主)而建立的数据库中,检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户，因此他们是真正的搜索引擎。从搜索结果来源的角度，全文搜索引擎又可细分为两种，一种是拥有自己的检索程序( Indexer ) , 俗称”蜘蛛”( Spider )程序或”机器人”( Robot )程序,并自建网页数据库,搜索结果直接从自身的数据库中调用,如上面提到的7家引擎;另一种则是租用其他弓|擎的数据库,并按自定的格式排列搜索结果,如Lycos引擎。

ElasticSearch vs Solr比较

ElasticSearch vs Solr总结

1、es基本是开箱即用(解压就可以用! ) ,非常简单。Solr安装略微复杂一丢丢!

2、Solr 利用Zookeeper进行分布式管理,而Elasticsearch自身带有分布式协调管理功能。

3、Solr 支持更多格式的数据,比如SON、XML、CSV ,而Elasticsearch仅支持json文件格式。

4、Solr 官方提供的功能更多,而Elasticsearch本身更注重于核心功能,高级功能多有第三方插件提供,例如图形化界面需要kibana友好支撑!

5、Solr 查询快,但更新索弓时慢(即插入删除慢) , 用于电商等查询多的应用;

• ES建立索引快(即查询慢) ,即实时性查询快,用于facebook新浪等搜索。

• Solr 是传统搜索应用的有力解决方案,但Elasticsearch更适用于新兴的实时搜索应用。

6、Solr比较成熟,有一个更大,更成熟的用户、开发和贡献者社区,而Elasticsearch相对开发维护者较少,更新太快,学习使用,成本较高。

ElasticSearch的安装

要求

jdk1.8最低

下载地址

https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

安装

ELK三剑客，解压即用

访问

创建索引

Kibana简介

Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana ,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板( dashboard )实时显示Elasticsearch查询动态。设置Kibana非常简单。无需编码或者额外的基础架构，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。

官网

https://www.elastic.co/cn/kibana

注意：Kibana的版本要和es一致！

安装

解压即可

启动

开发工具

ES的核心概念

概述

在前面的学习中，我们已经掌握了es是什么，同时也把es的服务已经安装启动，那么es是如何去存储数据，数据结构是什么，又是如何实现搜索的呢们先来聊聊ElasticSearch的相关概念吧!

集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么/strong>

elasticsearch是面向文档，关系行数据库和elasticsearch客观的对比! elasticsearch存储数据都是json

逻辑设计

一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。当我们索引一篇文档时，可以通过这样的一个顺序找到它:索引->类型->文档ID，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。注意:ID不必是整数，实际上它是个字符串。

文档

之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个重要属性：

• 自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key:value !
• 可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的 ! 就是一个json对象，fastjson可以进行自动转换
• 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字
  段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。

类型

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映身，比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢lasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。

索引

索引是映射类型的容器，elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计︰节点和分片如何工作

上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。不过，等等，倒排索引是什么鬼/p>

倒排索引

简介

elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。例如，现在有两个文档，每个文裆包含如下内容:

为了创建倒排索引，我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens)，然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档:

例子

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件，现在，这两个包含关键字的文档都将返回。再来看一个示例，比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构:

重启elasticsearch

使用Kibana测试

查看不同的分词效果

ik_smart为最少切分！

问题

输入超级喜欢狂神说Java，发现狂神说被拆开了

解决

这种自己需要的词需要自己加到分词器的字典中

1、在ik分词器中增加自己的配置

3、再次测试狂神说，看效果

关于索引的基础操作

创建索引

那么name这个字段用不用指定类型呢。毕竟我们关系型数据库是需要指定类型的啊!

指定类型

• 字符串类型

  text ，keyword

• 数值类型

  long, integer, short, byte, double, float, half float, scaled float

• 日期类型

  date

• te布尔值类型

  boolean

• 二进制类型

  binary

  等等…

指定字段的类型

查看默认信息

创建索引

注意：类型名慢慢会被弃用，默认为_doc

修改索引

曾经的方法：还是使用PUT即可，进行覆盖！

删除索引

来源：柯柯不会Java