ElasticSearch必知必会-基础篇

商业发展与职能技术部-体验保障研发组 康睿 姚再毅 李振 刘斌 王北永

说明：以下全部均基于eslaticsearch 8.1 版本
一.索引的定义

官网文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/indices.html

索引的全局认知

ElasticSearchMysqlIndexTableType废弃Table废弃DocumentRowFieldColumnMappingSchemaEverything is indexedIndexQuery DSLSQLGET http://...select * fromPOST http://...update table set ...Aggregationsgroup by\sum\sumcardinality去重 distinctreindex数据迁移索引的定义

定义： 相同文档结构（Mapping）文档的结合 由唯一索引名称标定 一个集群中有多个索引 不同的索引代表不同的业务类型数据 注意事项： 索引名称不支持大写 索引名称最大支持255个字符长度 字段的名称，支持大写，不过建议全部统一小写
索引的创建


​
index-settings 参数解析

官网文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/index-modules.html

注意： 静态参数索引创建后，不再可以修改，动态参数可以修改 思考： 一、为什么主分片创建后不可修改？ A document is routed to a particular shard in an index using the following formula:  the defalue value userd for _routing is the document`s _id es中写入数据，是根据上述的公式计算文档应该存储在哪个分片中，后续的文档读取也是根据这个公式，一旦分片数改变，数据也就找不到了 简单理解 根据ID做Hash 然后再 除以 主分片数 取余，被除数改变，结果就不一样了 二、如果业务层面根据数据情况，确实需要扩展主分片数，那怎么办？ reindex 迁移数据到另外一个索引 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/docs-reindex.html

​
索引的基本操作


​
二.Mapping-Param之dynamic

官网文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/dynamic.html

核心功能

自动检测字段类型后添加字段 也就是哪怕你没有在es的mapping中定义该字段，es也会动态的帮你检测字段类型
初识dynamic

1. // 删除test01索引，保证这个索引现在是干净的
2. DELETE test01
4. // 不定义mapping，直接一条插入数据试试看,
5. POST test01/_doc/1
6. {
7.   "name":"kangrui10"
8. }
10. // 然后我们查看test01该索引的mapping结构 看看name这个字段被定义成了什么类型
11. // 由此可以看出，name一级为text类型，二级定义为keyword，但其实这并不是我们想要的结果，
12. // 我们业务查询中name字段并不会被分词查询，一般都是全匹配(and name = xxx)
13. // 以下的这种结果，我们想要实现全匹配 就需要 name.keyword = xxx  反而麻烦
14. GET test01/_mapping
15. {
16.   "test01" : {
17.     "mappings" : {
18.       "properties" : {
19.         "name" : {
20.           "type" : "text",
21.           "fields" : {
22.             "keyword" : {
23.               "type" : "keyword",
24.               "ignore_above" : 256
25.             }
26.           }
27.         }
28.       }
29.     }
30.   }
31. }

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dynamic的可选值

可选值说明解释trueNew fields are added to the mapping (default).创建mapping时，如果不指定dynamic的值，默认true，即如果你的字段没有收到指定类型，就会es帮你动态匹配字段类型falseNew fields are ignored. These fields will not be indexed or searchable, but will still appear in the _source field of returned hits. These fields will not be added to the mapping, and new fields must be added explicitly.若设置为false，如果你的字段没有在es的mapping中创建，那么新的字段，一样可以写入，但是不能被查询，mapping中也不会有这个字段，也就是被写入的字段，不会被创建索引strictIf new fields are detected, an exception is thrown and the document is rejected. New fields must be explicitly added to the mapping.若设置为strict，如果新的字段，没有在mapping中创建字段，添加会直接报错，生产环境推荐，更加严谨。示例如下,如要新增字段，就必须手动的新增字段动态映射的弊端

• 字段匹配相对准确，但不一定是用户期望的
  
• 比如现在有一个text字段，es只会给你设置为默认的standard分词器，但我们一般需要的是ik中文分词器
  
• 占用多余的存储空间
  
• string类型匹配为text和keyword两种类型，意味着会占用更多的存储空间
  
• mapping爆炸
  
• 如果不小心写错了查询语句，get用成了put误操作，就会错误创建很多字段
  

三.Mapping-Param之doc_values

官网文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/doc-values.html

核心功能

DocValue其实是Lucene在构建倒排索引时，会额外建立一个有序的正排索引（基于document => field value的映射列表） DocValue本质上是一个序列化的 列式存储，这个结构非常适用于聚合（aggregations）、排序（Sorting）、脚本（scripts access to field）等操作。而且，这种存储方式也非常便于压缩，特别是数字类型。这样可以减少磁盘空间并且提高访问速度。 几乎所有字段类型都支持DocValue，除了text和annotated_text字段。
何为正排索引

正排索引其实就是类似于数据库表，通过id和数据进行关联，通过搜索文档id，来获取对应的数据
doc_values可选值

• true：默认值，默认开启
  
• false：需手动指定，设置为false后，sort、aggregate、access the field from script将会无法使用，但会节省磁盘空间
  

真题演练

1. // 创建一个索引，test03，字段满足以下条件
2. //     1. speaker: keyword
3. //     2. line_id: keyword and not aggregateable
4. //     3. speech_number: integer
5. PUT test03
6. {
7.   "mappings": {
8.     "properties": {
9.       "speaker": {
10.         "type": "keyword"
11.       },
12.       "line_id":{
13.         "type": "keyword",
14.         "doc_values": false
15.       },
16.       "speech_number":{
17.         "type": "integer"
18.       }
19.     }
20.   }
21. }

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四.分词器analyzers

ik中文分词器安装

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

何为倒排索引


​
数据索引化的过程


​
分词器的分类

官网地址: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/analysis-analyzers.html

​
五.自定义分词

自定义分词器三段论

1.Character filters 字符过滤

官网文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/analysis-charfilters.html 可配置0个或多个
HTML Strip Character Filter：用途：删除HTML元素，如 ，并解 码HTML实体，如＆amp
<b>Mapping Character Filter：用途：替换指定字符
Pattern Replace Character Filter：用途：基于正则表达式替换指定字符
2.Tokenizer 文本切为分词

官网文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/analysis-tokenizers.html#_word_oriented_tokenizers 只能配置一个 用分词器对文本进行分词
3.Token filters 分词后再过滤

官网文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/analysis-tokenfilters.html 可配置0个或多个 分词后再加工，比如转小写、删除某些特殊的停用词、增加同义词等
真题演练

有一个文档，内容类似 dag & cat, 要求索引这个文档，并且使用match_parase_query, 查询dag & cat 或者 dag and cat,都能够查到 题目分析： 1.何为match_parase_query：match_phrase 会将检索关键词分词。match_phrase的分词结果必须在被检索字段的分词中都包含，而且顺序必须相同，而且默认必须都是连续的。 2.要实现 & 和 and 查询结果要等价，那么就需要自定义分词器来实现了，定制化的需求 3.如何自定义一个分词器：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/analysis-custom-analyzer.html 4.解法1核心使用功能点，Mapping Character Filter 5.解法2核心使用功能点，https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/analysis-synonym-tokenfilter.html
解法1

1. # 新建索引
2. PUT /test01
3. {
4.   "settings": {
5.     "analysis": {
6.       "analyzer": {
7.         "my_analyzer": {
8.           "char_filter": [
9.             "my_mappings_char_filter"
10.           ],
11.           "tokenizer": "standard",
12.         }
13.       },
14.       "char_filter": {
15.         "my_mappings_char_filter": {
16.           "type": "mapping",
17.           "mappings": [
18.             "& => and"
19.           ]
20.         }
21.       }
22.     }
23.   },
24.   "mappings": {
25.     "properties": {
26.       "content":{
27.         "type": "text",
28.         "analyzer": "my_analyzer"
29.       }
30.     }
31.   }
32. }
33. // 说明
34. // 三段论之Character filters，使用char_filter进行文本替换
35. // 三段论之Token filters，使用默认分词器
36. // 三段论之Token filters，未设定
37. // 字段content 使用自定义分词器my_analyzer
39. # 填充测试数据
40. PUT test01/_bulk
41. {"index":{"_id":1}}
42. {"content":"doc & cat"}
43. {"index":{"_id":2}}
44. {"content":"doc and cat"}
46. # 执行测试,doc & cat || oc and cat 结果输出都为两条
47. POST test01/_search
48. {
49.   "query": {
50.     "bool": {
51.       "must": [
52.         {
53.           "match_phrase": {
54.             "content": "doc & cat"
55.           }
56.         }
57.       ]
58.     }
59.   }
60. }

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解法2

1. # 解题思路，将& 和 and  设定为同义词，使用Token filters
2. # 创建索引
3. PUT /test02
4. {
5.   "settings": {
6.     "analysis": {
7.       "analyzer": {
8.         "my_synonym_analyzer": {
9.           "tokenizer": "whitespace",
10.           "filter": [
11.             "my_synonym"
12.           ]
13.         }
14.       },
15.       "filter": {
16.         "my_synonym": {
17.           "type": "synonym",
18.           "lenient": true,
19.           "synonyms": [
20.             "& => and"
21.           ]
22.         }
23.       }
24.     }
25.   },
26.   "mappings": {
27.     "properties": {
28.       "content": {
29.         "type": "text",
30.         "analyzer": "my_synonym_analyzer"
31.       }
32.     }
33.   }
34. }
35. // 说明
36. // 三段论之Character filters，未设定
37. // 三段论之Token filters，使用whitespace空格分词器，为什么不用默认分词器？因为默认分词器会把&分词后剔除了，就无法在去做分词后的过滤操作了
38. // 三段论之Token filters，使用synony分词后过滤器，对&和and做同义词
39. // 字段content 使用自定义分词器my_synonym_analyzer
41. # 填充测试数据
42. PUT test02/_bulk
43. {"index":{"_id":1}}
44. {"content":"doc & cat"}
45. {"index":{"_id":2}}
46. {"content":"doc and cat"}
48. # 执行测试
49. POST test02/_search
50. {
51.   "query": {
52.     "bool": {
53.       "must": [
54.         {
55.           "match_phrase": {
56.             "content": "doc & cat"
57.           }
58.         }
59.       ]
60.     }
61.   }
62. }

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六.multi-fields

官网文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/multi-fields.html

1. // 单字段多类型,比如一个字段我想设置两种分词器
2. PUT my-index-000001
3. {
4.   "mappings": {
5.     "properties": {
6.       "city": {
7.         "type": "text",
8.         "analyzer":"standard",
9.         "fields": {
10.           "fieldText": {
11.             "type":  "text",
12.             "analyzer":"ik_smart",
13.           }
14.         }
15.       }
16.     }
17.   }
18. }

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七.runtime_field 运行时字段

官网文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/runtime.html

产生背景

假如业务中需要根据某两个数字类型字段的差值来排序，也就是我需要一个不存在的字段, 那么此时应该怎么办？ 当然你可以刷数，新增一个差值结果字段来实现，假如此时不允许你刷数新增字段怎么办？
解决方案


​
应用场景

• 在不重新建立索引的情况下，向现有文档新增字段
  
• 在不了解数据结构的情况下处理数据
  
• 在查询时覆盖从原索引字段返回的值
  
• 为特定用途定义字段而不修改底层架构
  

功能特性

• Lucene完全无感知，因没有被索引化，没有doc_values
  
• 不支持评分，因为没有倒排索引
  
• 打破传统先定义后使用的方式
  
• 能阻止mapping爆炸
  
• 增加了API的灵活性
  
• 注意，会使得搜索变慢
  

实际使用

• 运行时检索指定，即检索环节可使用（也就是哪怕mapping中没有这个字段，我也可以查询）
  
• 动态或静态mapping指定，即mapping环节可使用（也就是在mapping中添加一个运行时的字段）
  

真题演练1

1. # 假定有以下索引和数据
2. PUT test03
3. {
4.   "mappings": {
5.     "properties": {
6.       "emotion": {
7.         "type": "integer"
8.       }
9.     }
10.   }
11. }
12. POST test03/_bulk
13. {"index":{"_id":1}}
14. {"emotion":2}
15. {"index":{"_id":2}}
16. {"emotion":5}
17. {"index":{"_id":3}}
18. {"emotion":10}
19. {"index":{"_id":4}}
20. {"emotion":3}
22. # 要求：emotion > 5, 返回emotion_falg = '1',  
23. # 要求：emotion < 5, 返回emotion_falg = '-1',  
24. # 要求：emotion = 5, 返回emotion_falg = '0',  

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解法1

检索时指定运行时字段: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/runtime-search-request.html 该字段本质上是不存在的，所以需要检索时要加上 fields *

1. GET test03/_search
2. {
3.   "fields": [
4.     "*"
5.   ],
6.   "runtime_mappings": {
7.     "emotion_falg": {
8.       "type": "keyword",
9.       "script": {
10.         "source": """
11.           if(doc['emotion'].value>5)emit('1');
12.           if(doc['emotion'].value<5)emit('-1');
13.           if(doc['emotion'].value==5)emit('0');
14.           """
15.       }
16.     }
17.   }
18. }

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真题演练

1. # 创建索引并指定运行时字段
2. PUT test03_01
3. {
4.   "mappings": {
5.     "runtime": {
6.       "emotion_falg": {
7.         "type": "keyword",
8.         "script": {
9.           "source": """
10.           if(doc['emotion'].value>5)emit('1');
11.           if(doc['emotion'].value<5)emit('-1');
12.           if(doc['emotion'].value==5)emit('0');
13.           """
14.         }
15.       }
16.     },
17.     "properties": {
18.       "emotion": {
19.         "type": "integer"
20.       }
21.     }
22.   }
23. }
24. # 导入测试数据
25. POST test03_01/_bulk
26. {"index":{"_id":1}}
27. {"emotion":2}
28. {"index":{"_id":2}}
29. {"emotion":5}
30. {"index":{"_id":3}}
31. {"emotion":10}
32. {"index":{"_id":4}}
33. {"emotion":3}
34. # 查询测试
35. GET test03_01/_search
36. {
37.   "fields": [
38.     "*"
39.   ]
40. }

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