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ES 基础知识点总结

开发技术 开发技术 4小时前 1次浏览

为什么使用 ES?

在传统的数据库中,如果使用某列记录某件商品的标题或简介。在检索时要想使用关键词来查询某个记录,那么是很困难的,假设搜索关键词 “小米”,那么 sql 语句就是 

select *  from product where title like concat("%","小米","%")

这样即使 title 列上包含索引索引也会失效。而如果使用全文索引,因为 B+ 树不支持全文索引,所以选择了全文索引就失去了 B+ 遍历高效的优点。所以 ES 就登场了,ES 之所以能高效检索,主要原因就是其倒排索引的特点。常规的索引,也就是正向索引,查询的过程是获取整条数据,然后从整条数据中来匹配关键词,如果包含就返回。而倒排索引是将数据拆分成多个关键词,每个关键词都作为一个倒排索引,然后查询时直接判断匹配,如果存在就返回该数据。这样因为使用了索引效率就极大的提高了。

 

概念

索引:相当于 MySQL 的库概念。

类型:相当于 MySQL 的表概念,在 ES7被移除。

文档:相当于 MySQL 的行记录概念。

字段:相当于 MySQL 的列概念。

分片:将某一类字段的文档拆分出来作为一个分片,查询时如果是这个字段的,直接去这个分片里查,可以提高系统整体的吞吐量。

副本:分片的复制,可以提高吞吐量(查询请求可以直接走副本)和分区容错性(分片所在的节点宕机后包含该分片副本的节点可以代替分片作用)

 

语法结构

query条件

Match:匹配查询

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Balance:用于匹配的字段(相当于列名),如果是一个字符串就是部分匹配,如果是一个数字类型,就是短语查询。比如address:”a   b  c”那么只要包含a,b,c三个中任意一个就算匹配(如果abc连在一起那么就是包含完整的abc)。短语匹配就相当于Match_phrase,完整匹配

 

Match_phrase:短语匹配

无论是数字还是字符串都是完整匹配,以 address:”abc” 为例,address 包含 “abc” 这个字符串就算匹配。

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字段后面加一个“.keyword”表示查询完全匹配的字段。以address:”abc”为例,address必须为abc才算匹配。

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Match_all:所有字段

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Multi_match:多字段匹配

多个字段只要有一个包含就满足,返回,同时也支持分词匹配

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Address、city列只要有一个包含 mill和movico其中一个就满足

 

Bool:复合查询(多条件复杂查询)

Must:必须满足的

  Match:匹配查询,字符串模糊查询,数字精确查询

Must_not:必须不满足

Should:可以满足可以不满足,满足的得分更高,排在前面。

Filter:与must一样,但是不会贡献得分

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Term:检索数字类型

作用与match一样,但是它只能检索数字类型,字符串类型不起作用。一般约定term用来检索数字,其他用match

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这里的 balance 是数字类型,双引号不需要加。

 

Terms:类似于 term,匹配多个值

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其他

分页,指定返回的字段 

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结果分析

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聚合

聚合就是在查询结果的基础上,进行分组统计,聚合可以迭代。

AVG:平均值聚合

Terms:类型聚合

…等等

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Aggs:表示是聚合,与query一样

  ageAgg:聚合名,

    Terms:类型聚合

      Field:字段名

      Size:取多少种

 

结果分析

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Key:年龄

Doc_count:结果数

ageAvg:子聚合

  Value:子聚合的值

 

Mapping 映射

映射主要指的是 ES 字段的单位。主要包括 Integer、long、keyword、text、nested(嵌入式,防止扁平化处理)。

查看某个索引下的映射

Get  /bank/_mapping 

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添加索引并指定其字段映射

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为某个索引添加新的字段并指定映射

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修改字段映射

不支持对已存在的索引进行映射修改。可以使用数据迁移来完成。

1、创建临时索引

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2、将之前的索引数据迁移到创建的临时索引中。

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Source:原来的索引, index 来指定索引名也可以在index后面指定type,但是因为7开始移除了类型(相当于数据库表),所以不需要指定了。

Dest:要转移的索引名, index 来指定索引名。以当前例子来看就是 newbank

3、将原索引删除,再创建新的索引,指定映射。

DELETE bank

4、最后将临时索引数据迁移到新创建的索引中。

 

扁平化

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由于扁平化的占用,在检索 first 为 John,last 为 white 的文档时,也会检索到。所以对于子类中包含两个或以上属性的,应该将父类字段映射设为 nested 类型来防止 ES 的扁平化处理。(默认空间的不会进行扁平化,也就是properties下第一层的不会)

例子如下:

映射:

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查询:

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聚合:

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映射结果分析

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分词

分词是 ES 的倒排索引,所以分词器就决定了 ES 的倒排索引是什么,默认的分词器是选择空格隔开的英文作为一个分词,中文的话每一个字都会是一个分词。测试分词效果:

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如果想使用常用的中文分词,可以使用 ik 分词器,可以满足绝大多数的中文分词,而对于一些特殊的分词,可以使用配置自定义的分词,然后将保存自定义分词的文件配置到 ik 分词器中。

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原理

ES架构

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ES 是一个开源的高拓展分布式全文搜索引擎,这句话表现出 ES 的两个重要特点,全文搜索和高拓展分布式。其中全文搜索可以通过倒排索引体现出,而高拓展的分布式则可以通过其架构体现出。上面就是一个 ES 集群的架构图,Node1、Node2、Node3 是三个节点服务器,其中 Node1 是主节点。在 ES 中配置了三个分片(P0、P1、P2,这三个分片保存着 ES 整个数据),同时,为了保证 ES 的分区容错性以及查询效率,每个分片还配置了一个副本(分别是 R0、R1、R2),原分片处理读和写操作,副本处理读操作。在分布中将副本与原分片拆开放置,避免某个节点宕机该分片的数据无法使用。并且在增加节点后,集群会自动分配分片和副本,保证均匀分布在不同的节点上。比如:

单节点:

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 二节点:

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三节点:

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操作过程

存储:根据存储数据的 hash 取余计算分配的节点位置,选择分片进行保存,随后再将保存数据更新到所有副本中。默认情况下当大多数副本都同步完成时,就返回存储完成的通知。这个可以通过 consistency 参数配置,all 表示必须所有的 副本都同步完成才返回存储完成的通知,one 表示只要主分片同步完成就返回存储完成的通知(检索结果可能会被还未同步的副本处理,造成未检索到),默认值是 quornum。

 

查询:轮询数据所在的分片和副本,发送请求。

 

更新:和存储一样,取余得到节点位置,找到分片后更新,再同步到其他副本,等到所有副本都同步完成后再返回更新成功的提示。

 

倒排索引的结构:倒排索引是无法修改的,好处是不用担心读写不一致的问题,但是缺点也非常明显,会大量的占用空间。为了减少空间占用,引入了段的概念,每个倒排索引都拥有一个段,在每次更新时都会将补充索引写入段中,然后检索时就会结合段中的数据和补充索引返回数据。

 

删除:每个段中都有一个 .del 文件,当该倒排索引被下达删除请求后,就会在 .del 文件进行标记,随后检索就会跳过当前段,也就是逻辑删除。当倒排索引特别多时,会进行合并,此时会将那些逻辑删除的段彻底删除。

 

持久化:ES 数据的保存和检索都在内存中,这也是它检索速度快的原因之一,而其也会定期持久化到磁盘。

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在分片执行更新、保存数据时,底层还伴随着定期持久化,在写入时,会先更新内存,随后写入内存中的 translog 里(避免断电导致内存数据丢失,类似于 mysql 中的 redo log)。然后进行 refresh(默认1s执行一次)到文件系统缓存,更新到系统缓存后数据才能被检索到。并且后台还会定期 flush(默认30min执行一次) ,将数据持久化到磁盘上。

 

 

 

本文主要参考某谷的ES视频


程序员灯塔
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