Elasticsearch学习笔记（二）Elasticsearch入门

其他 2018-10-08 22:09:56 阅读次数: 0

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elasticsearch术语简介

Elasticsearch是一个分布式的文档(document)存储引擎。它可以实时存储并检索复杂数据结构——序列化的JSON文档 
当然，我们不仅需要存储数据，还要快速的批量查询。虽然已经有很多NoSQL的解决方案允许我们以文档的形式存储对象，但它们依旧需要考虑如何查询这些数据，以及哪些字段需要被索引以便检索时更加快速。 
在Elasticsearch中，每一个字段的数据都是默认被索引的。也就是说，每个字段专门有一个反向索引用于快速检索。而且，与其它数据库不同，它可以在同一个查询中利用所有的这些反向索引，以惊人的速度返回结果。 
本文我们将探讨如何使用API来创建、检索、更新和删除文档

索引

在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing) 
在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中，我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库：

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows      -> Columns
Elasticsearch -> Indices   -> Types  -> Documents -> Fields
  • 1
  • 2

Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)（数据库），每一个索引可以包含多个类型(types)（表），每一个类型包含多个文档(documents)（行），然后每个文档包含多个字段(Fields)（列）。

倒排索引

传统数据库为特定列增加一个索引，例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。具体倒排索引后续再讲。

文档

什么是文档？简单来讲，一个文档就对应于关系型数据库中的一张表，field对应于数据库中的一个字段。可以参考《Elasticsearch学习笔记（二）Elasticsearch入门》中的对应关系。

  • 文档元数据

一个文档不只有数据。它还包含了元数据(metadata)——关于文档的信息。三个必须的元数据节点是：

节点 说明
_index 文档存储的地方
_type 文档代表的对象的类
_id 文档的唯一标识

来看一下之前存入数据库中的数据，在我们存入数据的基础上，Elasticsearch额外添加了这三个字段：

  1. 索引名字必须是全部小写，不能以下划线开头，不能包含逗号。事实上，我们的数据被存储和索引在分片(shards)中，索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。
  2. _type的名字可以是大写或小写，不能包含下划线或逗号
  3. 当创建一个文档，你可以自定义_id，也可以让Elasticsearch帮你自动生成。
  4. 元数据不仅仅只有3个，还有很多，后续再讲

创建索引

自定义ID

我们创建一个员工目录，我们将进行如下操作：

  • 为每个员工的文档(document)建立索引，每个文档包含了相应员工的所有信息。
  • 每个文档的类型为employee。
  • employee类型归属于索引megacorp。
  • megacorp索引存储在Elasticsearch集群中。

其实一条curl命令即可完成新建索引的工作：

curl -XPUT 'http://10.104.29.19:9211/megacorp/employee/1' -d '
{
    "first_name" : "John",
    "last_name" :  "Smith",
    "age" :        25,
    "about" :      "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}'

但是直接这样请求报错:index_not_found_exception,那我们就先创建一个index: 
curl -XPUT 'http://10.104.29.19:9211/megacorp/' 
结果：

[root@vm-29-19-pro01-bgp config]# curl -XPUT 'http://10.104.29.19:9211/megacorp/'
{"acknowledged":true}

然后在执行上面的创建索引命令即可。 
当然除了直接用curl命令，也可以使用head插件:

这里写图片描述

让我们来看下生成的索引： 
这里写图片描述
可以看到elasticsearch自动添加了一个_score，score是评分相关的，是搜索引擎中很重要的一个参数。关于score后续再讲。 
还有一个_version，Elasticsearch中每个文档都有版本号，每当文档变化（包括删除）都会使_version增加。后续我们将探讨如何使用_version号确保你程序的一部分不会覆盖掉另一部分所做的更改（多版本并发控制，线程安全）。

让ES自动生成ID

想让ES自动生成ID简单，只需要使用POST即可： 
这里写图片描述

自动生成的ID有22个字符长，URL-safe, Base64-encoded string universally unique identifiers, 或者叫 UUIDs。

查询索引

简单查询

可以使用curl命令直接查询

[root@vm-29-19-pro01-bgp config]# curl -i -XGET '10.104.29.19:9211/megacorp/employee/1'
HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json; charset=UTF-8
Content-Length: 205

{"_index":"megacorp","_type":"employee","_id":"1","_version":1,"found":true,"_source":{"first_name":"John","last_name":"Smith","age":25,"about":"I love to go rock climbing","interests":["sports","music"]}}

也可以使用head插件来查： 
这里写图片描述

GET请求返回的响应内容包括{"found": true}。这意味着文档已经找到。如果我们请求一个不存在的文档，依旧会得到一个JSON，不过found值变成了false。

我们通过HTTP方法GET来检索文档，同样的，我们可以使用DELETE方法删除文档，使用HEAD方法检查某文档是否存在。如果想更新已存在的文档，我们只需再PUT一次。

检查索引是否存在

一种方式是通过上面的查询返回结果中的found字段判断，另一种是通过查看curl的返回头部信息（其实当found=false时就会返回404错误码）：

[root@vm-29-19-pro01-bgp whatslive-api]# curl -i -XHEAD http://10.104.29.19:9211/website/blog/124
HTTP/1.1 404 Not Found
es.resource.id: website
es.resource.type: index_expression
es.index: website
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Length: 0

带参数查询

/megacorp/employee/_search

接下来除非特殊情况，就不截图了，还是直接列出请求和结果比较好。

请求curl -i -XGET '10.104.29.19:9211/megacorp/employee/_search' 
结果：

{
    "took": 9,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 3,
        "max_score": 1.0,
        "hits": [{
            "_index": "megacorp",
            "_type": "employee",
            "_id": "2",
            "_score": 1.0,
            "_source": {
                "first_name": "Jane",
                "last_name": "Smith",
                "age": 32,
                "about": "I like to collect rock albums",
                "interests": ["music"]
            }
        },
        {
            "_index": "megacorp",
            "_type": "employee",
            "_id": "1",
            "_score": 1.0,
            "_source": {
                "first_name": "John",
                "last_name": "Smith",
                "age": 25,
                "about": "I love to go rock climbing",
                "interests": ["sports",
                "music"]
            }
        },
        {
            "_index": "megacorp",
            "_type": "employee",
            "_id": "3",
            "_score": 1.0,
            "_source": {
                "first_name": "Douglas",
                "last_name": "Fir",
                "age": 35,
                "about": "I like to build cabinets",
                "interests": ["forestry"]
            }
        }]
    }
}

查询结果中有集群的信息shards和命中数，也就是查询结果数。

  • 搜索姓氏中包含“Smith”的员工 
    curl -XGET '10.104.29.19:9211/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith'

或head插件中：

这里写图片描述

DSL(Domain Specific Language特定领域语言)

DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。

DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。其实上面使用head插件截图的查询方式就是DSL。

复杂查询

复杂查询一般使用DSL来构建

我们查询“last_name=Smith并且30岁以上的员工”

{
  "query": {
    "filtered": {
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gt": 30
          }
        }
      },
      "query": {
        "match": {
          "last_name": "Smith"
        }
      }
    }
  }
}
  • 这部分查询属于区间过滤器(range filter),它用于查找所有年龄大于30岁的数据——gt为”greater than”的缩写。
  • 这部分查询与之前的match语句(query)一致。

结果：

{
    "took": 8,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 1,
        "max_score": 0.30685282,
        "hits": [{
            "_index": "megacorp",
            "_type": "employee",
            "_id": "2",
            "_score": 0.30685282,
            "_source": {
                "first_name": "Jane",
                "last_name": "Smith",
                "age": 32,
                "about": "I like to collect rock albums",
                "interests": ["music"]
            }
        }]
    }
}

只查询一部分字段

  • 只显示数据，不显示其他额外信息megacorp/employee/1/_source
{
    "first_name": "John",
    "last_name": "Smith",
    "age": 25,
    "about": "I love to go rock climbing",
    "interests": ["sports",
    "music"]
}
  • 只查询一部分字段megacorp/employee/1?_source=about,age
{
    "_index": "megacorp",
    "_type": "employee",
    "_id": "1",
    "_version": 1,
    "found": true,
    "_source": {
        "age": 25,
        "about": "I love to go rock climbing"
    }
}

全文搜索

在关系型数据库中想要进行全文搜索比较困难，当然现在MySQL最新版本已经支持全文索引了，不过性能还有待考究。

示例：搜索所有喜欢“rock climbing”的员工

{
  "query": {
    "match": {
      "about": "rock climbing"
    }
  }
}

查询出两条结果：

{
    "took": 25,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 2,
        "max_score": 0.16273327,
        "hits": [{
            "_index": "megacorp",
            "_type": "employee",
            "_id": "1",
            "_score": 0.16273327,
            "_source": {
                "first_name": "John",
                "last_name": "Smith",
                "age": 25,
                "about": "I love to go rock climbing",
                "interests": ["sports",
                "music"]
            }
        },
        {
            "_index": "megacorp",
            "_type": "employee",
            "_id": "2",
            "_score": 0.016878016,
            "_source": {
                "first_name": "Jane",
                "last_name": "Smith",
                "age": 32,
                "about": "I like to collect rock albums",
                "interests": ["music"]
            }
        }]
    }
}

结果分析： 
默认情况下，Elasticsearch根据结果相关性评分来对结果集进行排序，所谓的「结果相关性评分」就是文档与查询条件的匹配程度[上面搜索结果中的_score字段]。很显然，排名第一的John Smith的about字段明确的写到“rock climbing”。 
但是为什么Jane Smith也会出现在结果里呢？原因是“rock”在她的abuot字段中被提及了。因为只有“rock”被提及而“climbing”没有，所以她的_score要低于John。

短语搜索

短语搜索的意思就是要求要搜索的短语完全匹配。上面的查询结果中id=2的员工就没有完全匹配，因为其about字段中并没有包含climbing。要想全部匹配只需要使用match_phrase即可

{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "about": "rock climbing"
    }
  }
}

搜索结果中只剩下了id=1的记录.

高亮我们的搜索

如果直接使用lucene进行高亮搜索的话，还要写一段代码来实现（当然这样做自由度更高），使用elasticsearch则只需要简单的命令即可

{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "about": "rock climbing"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "about": {}
    }
  }
}

在查询的时候添加highlight参数，再返回结果中会增加一个highlight字段，里面的内容是高亮的数据：增加了<em>标识。

{
    "took": 145,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 1,
        "max_score": 0.23013961,
        "hits": [{
            "_index": "megacorp",
            "_type": "employee",
            "_id": "1",
            "_score": 0.23013961,
            "_source": {
                "first_name": "John",
                "last_name": "Smith",
                "age": 25,
                "about": "I love to go rock climbing",
                "interests": ["sports",
                "music"]
            },
            "highlight": {
                "about": ["I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>"]
            }
        }]
    }
}

聚合aggregations

先忽略语法，简单看看输出结果，语法后续再讲

查询员工中相同共同点及人数

{
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": {
        "field": "interests"
      }
    }
  }
}

会在原有结果基础上添加一个aggregations字段：

"aggregations": {
    "all_interests": {
        "doc_count_error_upper_bound": 0,
        "sum_other_doc_count": 0,
        "buckets": [{
            "key": "music",
            "doc_count": 2
        },
        {
            "key": "forestry",
            "doc_count": 1
        },
        {
            "key": "sports",
            "doc_count": 1
        }]
    }
}

从上面结果可以看出，喜欢music的有2人，喜欢sports的有1人，喜欢forestry的有1人。

当然我们也可以添加其他查询条件，比如统计”last_name=smith”的员工中相同爱好及人数

{
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "smith"
    }
  },
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": {
        "field": "interests"
      }
    }
  }
}

此时查询结果中就只剩下last_name=smith的数据了。

"aggregations": {
    "all_interests": {
        "doc_count_error_upper_bound": 0,
        "sum_other_doc_count": 0,
        "buckets": [{
            "key": "music",
            "doc_count": 2
        },
        {
            "key": "sports",
            "doc_count": 1
        }]
    }
}

聚合也允许分级汇总。例如，让我们统计每种兴趣下职员的平均年龄：

{
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "smith"
    }
  },
  "aggs": {
    "all_interests": {
      "terms": {
        "field": "interests"
      },
      "aggs": {
        "avg_age": {
          "avg": {
            "field": "age"
          }
        }
      }
    }
  }
}

结果：

"aggregations": {
    "all_interests": {
        "doc_count_error_upper_bound": 0,
        "sum_other_doc_count": 0,
        "buckets": [{
            "key": "music",
            "doc_count": 2,
            "avg_age": {
                "value": 28.5
            }
        },
        {
            "key": "sports",
            "doc_count": 1,
            "avg_age": {
                "value": 25
            }
        }]
    }
}

可以看到返回结果中多了“avg_age”平均年龄字段。

请求参数中的avg_age是我们自己定义的

更新文档

记住lucene中文档是不可以被修改的，修改文档的过程其实是一个新建一个文档并且version+1，并将旧的文档标记为删除，之后会被清理掉。

我们把之前创建的文档id=1的年龄改为33岁： 
这里写图片描述

从上面的结果中可以看得version变为了2，并且created=false,因为之前应存在id=1的文档了

删除文档

这里写图片描述

这里我们把id=1的文档删除，注意返回结果中version又加了1，这是因为这里的删除和更新一样，并没有立即删除，而是做了个标记，之后才会真正被删除。

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