Elasticsearch底子概念

Elasticsearch 是一款开源的,ESTful风格的 分布式搜索、存储、分析引擎;

常见的使用场景

• 网站搜索,代码搜索等
  
• 日志管理与分析,应用体系性能分析,安全指标监控等
  
• 数据库同步,将数据库某个表的数据同步到elasticsearch上然后提供搜索服务
  

ES基本概念

文档
我们向elasticsearch存储的一条数据,就是一个文档,类似于mysql 数据表中的一条数据.
每个文档都有一个id,可以本身指定,也可以让elasticsearch生成.
元数据

1. "_index" : "user",
2. "_id" : "l0D6UmwBn8Enzbv1XLz0",
3. "_score" : 1.6943597,
4. "_source" : {
5.     "user" : "mj",
6.     "sex" : "男",
7.     "age" : "18"
8. }

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• _index:文档所属的索引名称.
  
• _id:文档的唯一标识.
  
• _version:文档的版本信息.
  
• _score:文档的相干性打分.
  
• _source:文档的原始JSON内容.
  

索引
一个索引包罗多个文档,类似于mysql中的table,可以对文档元数据举行定义.
索引体现的是一种逻辑空间的概念,每个索引都应该有本身的Mapping定义,用于定义包罗文档的字段名和字段类型,索引的数据分布在分片上
集群
一个elasticsearch集群由多个节点构成，它的分布式架构支持存储程度扩容，而且依赖副本可用性也很高。

节点
一个节点就是一个elasticsearch实例，即一个java历程。节点根据功能可以划分多种角色，比如主节点、数据节点、和谐节点、ingest节点等。默认一个节点这些角色都承担。
分片（shard）

• 主分片:用于办理数据的程度扩展问题,通过主分片就数据分布在集群内的差别节点上,主分片在创建索引的时间就指定了,背面就不允许修改,除非重新定义Index.
  
• 副本:用于办理高可用的问题,分片是主分片的拷贝.副天职片数可以动态的调整,增长副本数量可以在一定的程度上提高服务的可用性.
  

1. "settings" : {
2.     "index" : {
3.         // 设置主分片数
4.         "number_of_shards" : "1",
5.         "auto_expand_replicas" : "0-1",
6.         "provided_name" : "kibana_sample_data_logs",
7.         "creation_date" : "1564753951554",
8.         // 设置副本分片数
9.         "number_of_replicas" : "1",
10.         "uuid" : "VVMLRyw6TZeSfUvvLNYXEw",
11.         "version" : {
12.             "created" : "7010099"
13.         }
14.     }
15. }

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倒排索引
Elasticsearch 使用一种称为 倒排索引 的结构，它适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中全部不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包罗它的文档列表。
借助官网的例子:假设我们有两个文档，每个文档的 content 域包罗如下内容:

1. 1. The quick brown fox jumped over the lazy dog
2. 2. Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer

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为了创建倒排索引，我们首先将每个文档的 content 域拆分成单独的 词（我们称它为 词条 或 tokens ），创建一个包罗全部不重复词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档。效果如下所示:

1. Term      Doc_1  Doc_2
2. -------------------------
3. Quick   |       |  X
4. The     |   X   |
5. brown   |   X   |  X
6. dog     |   X   |
7. dogs    |       |  X
8. fox     |   X   |
9. foxes   |       |  X
10. in      |       |  X
11. jumped  |   X   |
12. lazy    |   X   |  X
13. leap    |       |  X
14. over    |   X   |  X
15. quick   |   X   |
16. summer  |       |  X
17. the     |   X   |
18. ------------------------

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分词器
分词是将文本转化为一系列单词的过程。转化为单词后就可以形成倒排索引 分词是由分词器实现的

• Standard Analyzer:默认的分词器,按照词切分,并作大写转小写处理
  
• Simple Analyzer:按照非字母切分（符号被过滤）,并作大写转小写处理
  
• Stop Anayzer:停用词（the、is）切分,并作大写转小写处理
  
• Whitespace Anayzer:空格切分,不做大写转小写处理
  
• IK:中文分词器,需要插件安装
  
• ICU:国际化的分词器,需要插件安装
  
• jieba:时下盛行的一个中文分词器
  

Dynamic Mapping
Mapping可以简朴的理解为数据库中的Schema定义,用于定义索引中的字段的名称,定义字段的类型,字段的倒排索引,指定字段使用何种分词器等.Dynamic Mapping意思就是在我们创建文档的时间,如果索引不存在,就会主动的创建索引,同时主动的创建Mapping,ElasticSearch会主动的帮我们推算出字段的类型,固然,也会存在推算不准确的时间,就需要我们手动的设置.常用的字段类型如下:

• 简朴类型:Text、Date、Integer、Boolean等
  
• 复杂类型:对象类型和嵌套类型.
  

我们可以使用GET /shgx/_Mapping查询索引的Mapping的设置,需要注意的是以下几点:

• 当我们对索引中的文档新增字段时间,希望可以更新索引的Mapping就可以可以设置Dynamic:true.
  
• 对于已经有数据的字段,就不再允许修改其Mapping,由于Lucene生成的倒排索引后就不允许修改.
  

Dynamic Mapping可以设置三个值,分别是:

• true:文档可被索引,新增字段也可被索引,Mapping也会被更新.
  
• false:文档可被索引,新增字段不能被索引,Mapping不会被更新.
  
• strict:新增字段写入,直接报错.
  

1. * index:可以设置改字段是否需要被索引到.设置为false就不会生成倒排索引,节省啦磁盘开销
2. * null_value:可以控制NULL是否可以被索引
3. * cope_to:将字段值放在一个新的字段中,可以使用新的字段search,但这个字段不会出现在_source中.
4. * anaylzer:指定字段的分词器
5. * search_anaylzer:指定索引使用的分词器
6. * index_options:控制倒排索引的生成结构,有四种情况
7. * docs:倒排索引只记录文档ID
8. * freqs:记录文档ID和Term
9. * positions:记录文档ID、Term和Term Position
10. * offsets:记录文档ID、Term、Term Position和offsets
11. * PS:Text类型的字段默认的是Position,其它类型默认的是docs,记录的越多,占用的存储空间就越大.

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