Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上。

用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目的是使全文检索变得简单，通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。

Elasticsearch 不仅仅只是一个全文搜索引擎。它可以被下面这样准确的形容：

一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索

一个分布式实时分析搜索引擎

能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据

ES的发展历程

Elasticsearch 后来作为一家公司（Elastic公司）进行运作，定位为数据搜索和分析平台。在2014年6月获得7000万美元融资，累积融资过亿美元。 ES现在可以与Java、Ruby、Python、PHP、Perl、.NET等多种客户端集成。也可与Hadoop、Spark等大数据分析平台进行集成，功能十分强大。

基于Elasticsearch衍生出了一系列开源软件，统称为 Elatic Stack（见下页）。

为避免版本混乱，从5.0开始，Elastic公司将各组件的版本号统一。使用时，各组件版本号应一致（版本号形式：x.y.z，z可以不同）。

Elasticsearch 当前最新版本6.2.4，于2018年4月17日发布。

Elatic Stack

Elasticsearch 分布式搜索引擎

Logstash 日志采集与解析工具

Kibana 可视化分析平台

Beats 数据采集工具家族（替换Logstash）

X-Pack 功能包

ES的流行度

DB-Engines（一家收集和统计数据库管理系统信息的机构，网址：https://db-engines.com/en/ranking/search+engine）上的搜索引擎排名

用作数据库的排名也不错：

ES的特性

看官网的介绍： https://www.elastic.co/cn/products/elasticsearch

速度快、易扩展、弹性、灵活、操作简单、多语言客户端、X-Pack、hadoop/spark强强联手、开箱即用。

分布式：横向扩展非常灵活

全文检索：基于lucene的强大的全文检索能力；

近实时搜索和分析：数据进入ES，可达到近实时搜索，还可进行聚合分析

高可用：容错机制，自动发现新的或失败的节点，重组和重新平衡数据

模式自由：ES的动态mapping机制可以自动检测数据的结构和类型，创建索引并使数据可搜索。

RESTful API：JSON + HTTP

ES的应用场景

站内搜索

NoSQL数据库

日志分析

数据分析

ES的架构

ES架构介绍

Gateway是ES用来存储索引的文件系统，支持多种类型。

Gateway的上层是一个分布式的lucene框架。

Lucene之上是ES的模块，包括：索引模块、搜索模块、映射解析模块等

ES模块之上是 Discovery、Scripting和第三方插件。Discovery是ES的节点发现模块，不同机器上的ES节点要组成集群需要进行消息通信，集群内部需要选举master节点，这些工作都是由Discovery模块完成。支持多种发现机制，如 Zen 、EC2、gce、Azure。Scripting用来支持在查询语句中插入javascript、python等脚本语言，scripting模块负责解析这些脚本，使用脚本语句性能稍低。ES也支持多种第三方插件。

再上层是ES的传输模块和JMX.传输模块支持多种传输协议，如 Thrift、memecached、http，默认使用http。JMX是java的管理框架，用来管理ES应用。

最上层是ES提供给用户的接口，可以通过RESTful接口和ES集群进行交互。

ES的核心概念

Near Realtime（NRT）近实时。数据提交索引后，立马就可以搜索到。

Cluster 集群，一个集群由一个唯一的名字标识，默认为“elasticsearch”。集群名称非常重要，具体相同集群名的节点才会组成一个集群。集群名称可以在配置文件中指定。

Node 节点：存储集群的数据，参与集群的索引和搜索功能。像集群有名字，节点也有自己的名称，默认在启动时会以一个随机的UUID的前七个字符作为节点的名字，你可以为其指定任意的名字。通过集群名在网络中发现同伴组成集群。一个节点也可是集群。

Index 索引: 一个索引是一个文档的集合（等同于solr中的集合）。每个索引有唯一的名字，通过这个名字来操作它。一个集群中可以有任意多个索引。

Type 类型：指在一个索引中，可以索引不同类型的文档，如用户数据、博客数据。从6.0.0 版本起已废弃，一个索引中只存放一类数据。

Document 文档：被索引的一条数据，索引的基本信息单元，以JSON格式来表示。

Shard 分片：在创建一个索引时可以指定分成多少个分片来存储。每个分片本身也是一个功能完善且独立的“索引”，可以被放置在集群的任意节点上。分片的好处：

允许我们水平切分/扩展容量 分片数创建索引时指定，创建后不可改了。备份数可以随时改。

可在多个分片上进行分布式的、并行的操作，提高系统的性能和吞吐量。

Replication 备份: 一个分片可以有多个备份（副本）。备份的好处：

高可用 主分片、副本分片

扩展搜索的并发能力、吞吐量。搜索可以在所有的副本上并行运行。

索引作动词时，指索引数据、或对数据进行索引。

对比RDBMS

RDBMS	Elasticsearch
数据库（database）	索引（index）
表（table）	类型（type）(6.0.0 废弃)
行（row）	文档（document）
列（column）	字段（field）
表结构（schema）	映射（mapping）
索引	反向索引
SQL	查询DSL
SELECT * FROM table	GET http://....
UPDATE table SET	PUT http://....
DELETE	DELETE http://...

ES学习资源

官网的文档是最好的学习资源，详细、全面，官网还提供有一些视频： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

官网中还提供一个中文的权威指南，可以学习，（版本稍老了点）： https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html

安装&配置

ES安装包

官网下载地址： https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch

JAVA要求

Java 版本： 1.8

在linux上安装示例

1.获取安装包

curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.2.4.tar.gz

2.解压到安装目录

tar -xvf elasticsearch-6.2.4.tar.gz -C /opt

3.配置

4.启动

cd /opt/elasticsearch-6.2.4/bin

./elasticsearch

在linux 虚拟机上运行可能的失败问题

1、内存不够用，默认es配置使用1G堆内存，如果的你学习用的虚拟机没有这么大的内存，请在config/jvm.options中调整。

2、可能会报如下的错误：

解决办法：

问题一：max file descriptors [4096] for elasticsearch process likely too low, increase to at least [65536]
解决：修改切换到root用户修改配置limits.conf 添加下面两行
命令:vi /etc/security/limits.conf
*        hard    nofile           65536
*        soft    nofile           65536

问题二：max number of threads [1024] for user [lish] likely too low, increase to at least [2048]
解决：切换到root用户，进入limits.d目录下修改配置文件。
vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf 
修改如下内容：
* soft nproc 1024
#修改为
* soft nproc 2048

问题三：max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] likely too low, increase to at least [262144]
解决：切换到root用户修改配置sysctl.conf
vi /etc/sysctl.conf 
添加下面配置：
vm.max_map_count=655360

并执行命令：
sysctl -p

切换到es的用户。
然后，重新启动elasticsearch，即可启动成功。

ES端口说明

1、9200 对外服务的http 端口

2、9300 节点间通信的tcp端口

后台运行ES

./elasticsearch -d

关闭ES

非后台运行的：ctrl + c

后台运行的：kill es进程

在windows中启动

elasticsearch .bat

ES软件目录说明

ES 配置说明

配置文件分离

yml 格式说明

ES 重要的配置参数

数据目录和日志目录，生成环境下应与软件分离

所属的集群名，默认为 elasticsearch ，可自定义

节点名，默认为 UUID前7个字符，可自定义

network.host IP绑定

http.port: 9200-9300

transport.tcp.port: 9300-9400

Discovery Config 节点发现配置

ES中默认采用的节点发现方式是 zen（基于组播（多播）、单播）。在应用于生产前有两个重要参数需配置：

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1","host2:port","host3[portX-portY]"] 单播模式下，设置具有master资格的节点列表，新加入的节点向这个列表中的节点发送请求来加入集群。

discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 这个参数控制的是，一个节点需要看到具有master资格的节点的最小数量，然后才能在集群中做操作。官方的推荐值是(N/2)+1，其中N是具有master资格的节点的数量。

transport.tcp.compress: false 是否压缩tcp传输的数据，默认false

http.cors.enabled: true 是否使用http协议对外提供服务，默认true

http.max_content_length: 100mb http传输内容的最大容量，默认100mb

node.master: true 指定该节点是否可以作为master节点，默认是true。ES集群默认是以第一个节点为master，如果该节点出故障就会重新选举master。

node.data: true 该节点是否存索引数据，默认true。

discover.zen.ping.timeout: 3s 设置集群中自动发现其他节点时ping连接超时时长，默认为3秒。在网络环境较差的情况下，增加这个值，会增加节点等待响应的时间，从一定程度上会减少误判。

discovery.zen.ping.multicast.enabled: false 是否启用多播来发现节点。

Jvm heap 大小设置

生产环境中一定要在jvm.options中调大它的jvm内存。

JVM heap dump path 设置

生产环境中指定当发生OOM异常时，heap的dump path，好分析问题。在jvm.options中配置：

-XX:HeapDumpPath=/var/lib/elasticsearch

还有重要的操作系统配置，请参照： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/system-config.html

安装Kibana

Kibana是ES的可视化管理工具。

下载安装包

https://www.elastic.co/downloads/kibana

安装

解压到安装目录即可

配置

在config/kibana.yml中配置 elasticsearch.url的值为 ES的访问地址

启动

./bin/kibana

集成Ikanalyzer

IKAnalyzer中文分词器集成

获取 ES-IKAnalyzer插件

地址： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

安装插件

将 ik 的压缩包解压到 ES安装目录的plugins/目录下（最好把解出的目录名改一下，防止安装别的插件时同名冲突），然后重启ES。

扩展词库

配置文件config/IKAnalyzer.cfg.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
	<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
	<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
	<entry key="ext_dict">custom/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.dic</entry>
	 <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
	<entry key="ext_stopwords">custom/ext_stopword.dic</entry>
 	<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
	<entry key="remote_ext_dict">location</entry>
 	<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
	<entry key="remote_ext_stopwords">http://xxx.com/xxx.dic</entry>
</properties>

测试 IK

1、创建一个索引

curl -XPUT http://localhost:9200/index

2、创建一个映射mapping

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping -H 'Content-Type:application/json' -d'

{

"properties": {

"content": {

"type": "text",

"analyzer": "ik_max_word",

"search_analyzer": "ik_max_word"

}

}

}'

3、索引一些文档

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/1 -H 'Content-Type:application/json' -d' {"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}'

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/2 -H 'Content-Type:application/json' -d' {"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}'

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/3 -H 'Content-Type:application/json' -d' {"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}'

4、试试搜索

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_search -H 'Content-Type:application/json' -d'

{

"query" : { "match" : { "content" : "中国" }},

"highlight" : {

"pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],

"post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],

"fields" : { "content" : {} }

}

}'

Elasticsearch学习笔记之（一）ES整体介绍以及安装上手示例

ES简介

ES是什么？