Elastic Search 介绍及入门

什么是全文搜索引擎？

数据的分类

结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。对于结构化数据，我们一般都是可以通过关系型数据库(mysql，oracle等)的 table 的方式存储和搜索，也可以建立索引。通过b-tree等数据结构快速搜索数据。
非结构化数据：全文数据，指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。对于非结构化数据，也即对全文数据的搜索主要有两种方法：顺序扫描法，全文搜索法。

顺序扫描

按字面意思，我们可以了解它的大概搜索方式，就是按照顺序扫描的方式查找特定的关键字。比如让你在一篇篮球新闻中，找出"科比"这个名字在哪些段落出现过。那你肯定需要从头到尾把文章阅读一遍，然后标记出关键字在哪些地方出现过。
这种方法毋庸置疑是最低效的，如果文章很长，有几万字，等你阅读完这篇新闻找到"科比"这个关键字，那得花多少时间。

全文搜索

对非结构化数据进行顺序扫描很慢，我们是否可以进行优化？把我们的非结构化数据想办法弄得有一定结构不就行了吗？将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对这些有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这种方式就构成了全文搜索的基本思路。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，我们称之索引。
我们以NBA中国网站为例，假设我们都是篮球爱好者，并且我们是科密，那如何快速找到有关科比的新闻呢？全文搜索的方式就是，将所有新闻中所有的关键字进行提取，比如"科比"，"詹姆斯"，"总冠军"，"MVP"等关键字，然后对这些关键字建立索引，通过索引我们就可以找到对应的该关键词出现的新闻了。

什么是全文搜索引擎

根据百度百科中的定义，全文搜索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的。

搜索引擎

Lucene
Solr
Elastic search

为什么不用mysql做全文搜索

有人可能会问，为什么一定要用搜索引擎呢？我们的所有数据不是都可以放在数据库里吗？而且 Mysql，Oracle，SQL Server 等数据库里不是也能提供查询搜索功能，直接通过数据库查询不就可以了吗？

确实，我们大部分的查询功能都可以通过数据库查询获得，如果查询效率低下，还可以通过新建数据库索引，优化SQL等方式进行提升效率，甚至通过引入缓存比如 redis，memcache 来加快数据的返回速度。如果数据量更大，还可以通过分库分表来分担查询压力。

那为什么还要全文搜索引擎呢？我们从几个角度来说

数据类型

全文索引搜索很好的支持非结构化数据的搜索，可以更好地快速搜索大量存在的任何单词非结构化文本。例如 Google，百度类的网站搜索，它们都是根据网页中的关键字生成索引，我们在搜索的时候输入关键字，它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回；还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本，关系型数据库搜索不是能很好的支持。

搜索性能

如果使用mysql做搜索，比如有个player表，这个表有user_name这个字段，我们要查找出user_name以james开头的球员，和含有James的球员。我们一般怎么做？数据量达到千万级别的时候怎么办？

灵活的搜索

如果我们想查出名字叫james的球员，但是用户输入了jame，我们想提示他一些关键字
如果我们想查出带有"冠军"关键字的文章，但是用户输入了"总冠军"，我们也希望能查出来。

索引的维护

一般传统数据库，全文搜索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存长文本字段，因为进行全文搜索的时候需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对SQL的语法进行优化，也是效果甚微。即使建立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。

适合全文索引引擎的场景

搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据。
文本数据量达到数十万或数百万级别，甚至更多。
支持大量基于交互式文本的查询。
需求非常灵活的全文搜索查询。
对安全事务，非文本数据操作的需求相对较少的情况。

常见的搜索引擎

Lucene

Lucene 是一个Java全文搜索引擎，完全用Java编写。Lucene不是一个完整的应用程序，而是一个代码库和API，可以很容易地用于向应用程序添加搜索功能。
通过简单的API提供强大的功能
- 可扩展的高性能索引
- 强大，准确，高效的搜索算法
- 跨平台解决方案
Apache软件基金会
- 在Apache软件基金会提供的开源软件项目的Apache社区的支持。
- 但是Lucene只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用java，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，熟练运用Lucene确实非常复杂。

Solr

Solr是一个基于Lucene的Java库构建的开源搜索平台。它以用户友好的方式提供Apache Lucene的搜索功能。它是一个成熟的产品，拥有强大而广泛的用户社区。它能提供分布式索引，复制，负载均衡查询以及自动故障转移和恢复。如果它被正确部署然后管理得好，它就能够成为一个高度可靠，可扩展且容错的搜索引擎。很多互联网巨头，如Netflix，eBay，Instagram和亚马逊都使用Solr，因为它能够索引和搜索多个站点。
强大的功能
- 全文搜索
- 突出
- 分面搜索
- 实时索引
- 动态群集
- 数据库集成
- NoSQL功能和丰富的文档处理

Elasticsearch

Elasticsearch 是一个开源，是一个基于Apache Lucene库构建的Restful搜索引擎.
Elasticsearch 是在Solr之后几年推出的。它提供了一个分布式，多租户能力的全文搜索引擎，具有HTTP Web界面（REST）和无架构JSON文档。Elasticsearch的官方客户端库提供Java，Groovy，PHP，Ruby，Perl，Python，.NET和Javascript。
主要功能
- 分布式搜索
- 数据分析
- 分组和聚合
应用场景
- 维基百科
- Stack Overflow
- GitHub
- 电商网站
- 日志数据分析
- 商品价格监控网站
- BI系统
- 站内搜索
- 篮球论坛

Elastic Search 核心概念的介绍

我们在学习 elastic search 的核心概念之前，回顾下我们使用传统数据库查询数据的时候应该怎么做的？假设我们用使用mysql数据库存储一些数据，我们的操作步骤是怎样的？

建立数据库->建表->插入数据->查询

我们用mysql的概念类比 elastic search 的概念

索引(index)

一个索引可以理解成一个关系型数据库。

类型(type)

一种type就像一类表，比如user表，order表。
ES 5.x中一个index可以有多种type。
ES 6.x中一个index只能有一种type。
ES 7.x以后已经移除type这个概念。

映射(mapping)

mapping定义了每个字段的类型等信息。相当于关系型数据库中的表结构。

文档(document)

一个document相当于关系型数据库中的一行记录。

字段(field)

相当于关系型数据库表的字段

集群(cluster)

集群由一个或多个节点组成，一个集群有一个默认名称"elasticsearch"。

节点(node)

集群的节点，一台机器或者一个进程

分片和副本(shard)

副本是分片的副本。分片有主分片(primary Shard)和副本分片(replica Shard)之分。一个Index数据在物理上被分布在多个主分片中，每个主分片只存放部分数据。每个主分片可以有多个副本，叫副本分片，是主分片的复制。

Elasticsearch 使用 Restful 风格 api 来设计的

HEAD：只获取某个资源的头部信息
GET：获取资源
POST：创建或更新资源
PUT：创建或更新资源
DELETE：删除资源

索引的介绍和使用

新增索引（使用 PUT 请求）：localhost:9200/索引名称
获取索引（使用 GET 请求）：localhost:9200/索引名称
删除索引（使用 DELETE 请求）：localhost:9200/索引名称
批量获取索引（使用 GET请求）：localhost:9200/索引名称1,索引名称2
获取所有索引（使用 GET请求）：关闭索引（使用 POST 请求）：localhost:9200/索引名称/_close
- localhost:9200/_all
- localhost:9200/_cat/indices?v
开启索引（使用 POST 请求）：localhost:9200/索引名称/_open
判断索引是否存在（使用 HEAD 请求）：localhost:9200/索引名称

映射的介绍和使用

新增 mapping（使用 PUT 请求）：localhost:9200/索引名称/_mapping 注意：没有删除和修改原本就有的mapping的功能
获取 mapping（使用 GET 请求）：localhost:9200/索引名称/_mapping
批量获取 mapping（使用 GET 请求）：localhost:9200/索引名称1,索引名称2/_mapping
获取所有 mapping（使用 GET 请求）：
- localhost:9200/_mapping
- localhost:9200/_all/_mapping

{
    "properties":{
        "name":{
            "type":"text"
        },
        "team_name":{
            "type":"text"
        },
        "position":{
            "type":"keyword"
        },
        "play_year":{
            "type":"keyword"
        },
        "jerse_no":{
            "type":"keyword"
        }
    }
}

文档的增删改查

1）新增文档（指定id）

（使用 PUT 请求）：localhost:9200/索引名称/_doc/id

2）新增文档（不指定id）

（使用 POST 请求）：localhost:9200/索引名称/_doc 注意：不指定id，会生成随机id

3）自动创建索引

查看 auto_create_index 开关状态，请求 http://localhost:9200/_cluster/settings
当索引不存在并且 auto_create_index 为 true 的时候，新增文档时会自动创建索引
修改 auto_create_index 状态

PUT localhost:9200/_cluster/settings

{
    "persistent":{
        "action.auto_create_index":"false"
    }
}

当 auto_create_index=false 时，指定一个不存在的索引，新增文档

- （使用 PUT 请求）：localhost:9200/不存在的索引名称/_doc/id

4）指定操作类型

（使用 PUT 请求）：localhost:9200/索引名称/_doc/id?op_type=create

如果不指定类型，那么就会修改原本存在的文档

5）查看文档

（使用 GET 请求）：localhost:9200/索引名称/_doc/id

查看多个文档

（使用 POST 请求）：localhost:9200/_mget

{
    "docs":[
        {
            "_index":"nba",
            "_type":"_doc",
            "_id":"1"
        },
        {
            "_index":"nba",
            "_type":"_doc",
            "_id":"2"
        }
    ]
}

（使用 POST 请求）：localhost:9200/索引名称/_mget

（使用 POST 请求）：localhost:9200/索引名称/_doc/_mget

POST localhost:9200/nba/_mget

参数：
{
    "docs":[
        {
            "_type":"_doc",
            "_id":"1"
        },
        {
            "_type":"_doc",
            "_id":"2"
        }
    ]
}


POST localhost:9200/nba/doc/mget

参数1
{
    "docs":[
        {
            "_id":"1"
        },
        {
            "_id":"2"
        }
    ]
}

参数2
{
    "ids" : ["1", "2"]
}