es实战一：基本概念

基本概念

可以对照数关系型据库来理解Elasticsearch的有关概念。

Relational DB Elasticsearch
Databases Indices
Tables Types
Rows Documents
Columns Fields

在ES中，存储结构主要有四种，与传统的关系型数据库对比如下：

  • index（Indices）相当于一个database
  • type相当于一个table
  • document相当于一个row
  • properties（Fields）相当于一个column

关于type

6.*版本中type已过时，并且当前版本只能建一个type

7.*版本将删除type，所以在开发过程中弱化type的概念

索引的CRUD

创建索引

索引创建包括2个部分：

  1. mappings定义field字段的名称和类型。
  2. settings定义索引的分片和副本数量。

Mappings

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/mapping-intro.html

没有设置mapping, 则默认为文本，对其进行分词，

Mapping,就是对索引库中索引的字段名称及其数据类型进行定义，类似于mysql中的表结构信息。不过es的mapping比数据库灵活很多，它可以动态识别字段。一般不需要指定mapping都可以，因为es会自动根据数据格式识别它的类型，如果你需要对某些字段添加特殊属性（如：定义使用其它分词器、是否分词、是否存储等），就必须手动添加mapping。

mappings映射示例如下：

{
  "mappings": {
    "radware": {
      "properties": {
        "sourceIp": {
          "type": "ip"
        },
        "destinationIp": {
          "type": "ip"
        },
        "natIp": {
          "type": "ip"
        },
        "deviceIp": {
          "type": "ip"
        },
        "interfaceIp": {
          "type": "ip"
        },
        "receiveTime": {
          "type": "date",
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        },
        "startTime": {
          "type": "date",
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        },
        "endTime": {
          "type": "date",
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        },
        "sourcePort": {
          "type": "keyword"
        },
        "destinationPort": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

自动检测及动态映射Dynamic Mapping

动态映射编辑

当 Elasticsearch 遇到文档中以前 未遇到的字段，它用 dynamic mapping 来确定字段的数据类型并自动把新的字段添加到类型映射。

有时这是想要的行为有时又不希望这样。通常没有人知道以后会有什么新字段加到文档，但是又希望这些字段被自动的索引。也许你只想忽略它们。如果Elasticsearch是作为重要的数据存储，可能就会期望遇到新字段就会抛出异常，这样能及时发现问题。

幸运的是可以用 dynamic 配置来控制这种行为 ，可接受的选项如下：

true

动态添加新的字段--缺省

false

忽略新的字段

strict

如果遇到新字段抛出异常

此外还可以自定义动态映射，定义动态模板

Settings

settings是修改分片和副本数的。

settings修改索引库默认配置

　　例如：分片数量，副本数量

　　查看：curl -XGET http://192.168.80.10:9200/zhouls/_settings?pretty

　　操作不存在索引：

curl -XPUT '192.168.80.10:9200/liuch/' -d
'{"settings":{"number_of_shards":3,"number_of_replicas":0}}'

　　操作已存在索引：

curl -XPUT '192.168.80.10:9200/zhouls/_settings' -d
'{"index":{"number_of_replicas":1}}'

总结：就是，不存在索引时,可以指定副本和分片，如果已经存在,则只能修改副本。

　　在创建新的索引库时，可以指定索引分片的副本数。默认是1，这个很简单

关于分片和副本，后续将展开讲。es默认分片为5，副本为1。分片如果插入数据后，分片不能修改，副本数量可以修改。

关于Fields, 插入数据后，原有Fields不能修改，但可以新增Fields。

插入数据

curl -XPOST 'localhost:9200/customer/external?pretty' -d' {"name": "Jane Doe" }'

删除索引

DELETE xz-logs-10

更新索引

ES同样支持更新，但是更新的方式是通过一个提供的脚本进行的。ES的做法是，通过index找到相应的存放记录的节点，然后执行脚本，执行完之后，返回新的索引。实际上执行的是一个get和reindex的过程

get，reindex的含义是，ES先取出这条记录，然后根据新数据生成新记录，然后在把新记录放回到ES中（并不会覆盖老的记录）。

Documents in Elasticsearch are immutable; we cannot change them. Instead, if we need to update an existing document, we reindex or replace it.

PUT /website/blog/123
{
  "title": "My first blog entry",
  "text":  "I am starting to get the hang of this...",
  "date":  "2014/01/02"
}


{
  "_index" :   "website",
  "_type" :    "blog",
  "_id" :      "123",
  "_version" : 2,
  "created":   false 
}
  • 对于海量增长的数据，数据只要求保存有限的时间，es推荐按日期建索引，如果某段时间数据不需要保存，则删除对应时间的索引。以前的timestamp+ttl的方式已经不推荐了。

查询索引

GET /megacorp/employee/1

GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith

GET /megacorp/employee/_search
{
    "query" : {
        "match" : {
            "last_name" : "Smith"
        }
    }
}

多索引查询

/_search
在所有的索引中搜索所有的类型

/gb/_search
在 gb 索引中搜索所有的类型

/gb,us/_search
在 gb 和 us 索引中搜索所有的文档

/g,u/_search
在任何以 g 或者 u 开头的索引中搜索所有的类型

/gb/user/_search
在 gb 索引中搜索 user 类型

/gb,us/user,tweet/_search
在 gb 和 us 索引中搜索 user 和 tweet 类型

/_all/user,tweet/_search
在所有的索引中搜索 user 和 tweet 类型

Filed类型

往es写入时，有默认类型。在不同的应用场景，需显示定义类型，具体类型如下图所示：
iamge

Text vs. keyword

ElasticSearch数据类型--string类型已死, 字符串数据永生

ElasticSearch对字符串拥有两种完全不同的搜索方式. 你可以按照整个文本进行匹配, 即关键词搜索(keyword search), 也可以按单个字符匹配, 即全文搜索(full-text search). 对ElasticSearch稍有了解的人都知道, 前者的字符串被称为not-analyzed字符, 而后者被称作analyzed字符串.

text用于全文搜索的, 而keyword用于关键词搜索.

如果想做类似于sql中的like查询，可定义为keyword并使用通配符wildcard方式查询。

字符串将默认被同时映射成text和keyword类型

{
    "foo": {
        "type": "text",
        "fields": {
            "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
            }
        }
    }
}

基于这个映射你即可以在foo字段上进行全文搜索, 也可以通过foo.keyword字段实现关键词搜索及数据聚合.

禁用这个特性也很方便: 你只需要在定义mapping时显式声明字符串字段的类型或者使用一个动态模板(dynamic template)来匹配你所有的字符串字段即可. 例如通过下面的dynamic template就可以恢复到在ElasticSearch 2.x中使用的dynamic template的效果:

{
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"type": "text"
}
}

date

将字段定义为date类型，可自定义时间格式，此字段可按时间范围进行查询。

插件使用

kibana console

kibana的console，是验证restapi唯一选择。不推荐使用head插件的复合查询，因为其查询有误，但是head插件的其他功能还是可以使用。

elasticsearch-head

head插件提供如下功能：

  1. 集群状态：包括index占用空间/分片的状态
  2. 显示index中的数据
  3. 基本查询
  4. 复合查询（强烈不推荐使用）

参考文献

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原文地址：https://www.cnblogs.com/small-k/p/8516629.html