es的使用和原理8 -- 初识es和esCRUD语法

为什么不能使用数据库做搜索？

1、比方说，每条记录的指定字段的文本，可能会很长，比如说“商品描述”字段的长度，有长达数千个，甚至数万个字符，这个时候，每次都要对每条记录的所有文本进行扫描。
你包不包含我指定的这个关键词（比如说“牙膏”）
2、还不能将搜索词拆分开来，尽可能去搜索更多的符合你的期望的结果，比如输入“生化机”，就搜索不出来“生化危机”
总的来说就是数据库来实现搜索，是不太靠谱的。通常来说，性能会很差的。
另外：
（1）数据量较大，es的分布式本质，可以帮助你快速进行扩容，承载大量数据
（2）数据结构灵活多变，随时可能会变化，而且数据结构之间的关系，非常复杂，如果我们用传统数据库，那是不是很坑，因为要面临大量的表
（3）对数据的相关操作，较为简单，比如就是一些简单的增删改查，用我们之前讲解的那些document操作就可以搞定
（4）NoSQL数据库，适用的也是类似于上面的这种场景

什么是全文检索和Lucene？

image.png

lucene，就是一个jar包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。我们就用java开发的时候，引入lucene jar，然后基于lucene的api进行去进行开发就可以了。
用lucene，我们就可以去将已有的数据建立索引，lucene会在本地磁盘上面，给我们组织索引的数据结构。另外的话，我们也可以用lucene提供的一些功能和api来针对磁盘上进行操作和查询。

什么是Elasticsearch？

 

image.png

Elasticsearch的功能，干什么的

（1）分布式的搜索引擎和数据分析引擎

搜索：百度，网站的站内搜索，IT系统的检索
数据分析：电商网站，最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些
分布式，搜索，数据分析

（2）全文检索，结构化检索，数据分析

全文检索：我想搜索商品名称包含牙膏的商品，select * from products where product_name like "%牙膏%"
结构化检索：我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些，select * from products where category_id='日化用品'
部分匹配、自动完成、搜索纠错、搜索推荐
数据分析：我们分析每一个商品分类下有多少个商品，select category_id,count(*) from products group by category_id

（3）对海量数据进行近实时的处理

分布式：ES自动可以将海量数据分散到多台服务器上去存储和检索
海联数据的处理：分布式以后，就可以采用大量的服务器去存储和检索数据，自然而然就可以实现海量数据的处理了
近实时：检索个数据要花费1小时（这就不要近实时，离线批处理，batch-processing）；在秒级别对数据进行搜索和分析

跟分布式/海量数据相反的：lucene，单机应用，只能在单台服务器上使用，最多只能处理单台服务器可以处理的数据量

elasticsearch的核心概念

（1）Near Realtime（RT）：近实时，数据被写入到es 到可以被搜索到这个时间 在一秒内可以完成。

（2）Cluster：集群，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常
（3）Node：节点，集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群
（4）Document&field：文档，es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，
每个index下的type中，都可以去存储多个document。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。
product document

1.  
   {
2.  
   "product_id": "1",
3.  
   "product_name": "高露洁牙膏",
4.  
   "product_desc": "高效美白",
5.  
   "category_id": "2",
6.  
   "category_name": "日化用品"
7.  
   }

（5）Index：索引，包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。
（6）Type：类型，每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。
type，日化商品type，电器商品type，生鲜商品type

日化商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name
电器商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，service_period
生鲜商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，eat_period

每一个type里面，都会包含一堆document，类型于数据库中，这里的每一行数据就是一个document，

1.  
   {
2.  
   "product_id": "2",
3.  
   "product_name": "长虹电视机",
4.  
   "product_desc": "4k高清",
5.  
   "category_id": "3",
6.  
   "category_name": "电器",
7.  
   "service_period": "1年"
8.  
   }
9.  
   {
10.  
    "product_id": "3",
11.  
    "product_name": "基围虾",
12.  
    "product_desc": "纯天然，冰岛产",
13.  
    "category_id": "4",
14.  
    "category_name": "生鲜",
15.  
    "eat_period": "7天"
16.  
    }

（7）shard：单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。
（8）replica：任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。

image.png

elasticsearch核心概念 vs. 数据库核心概念

windows 下使用es

先安装java环境，至少JDK1.8，分别下载解压 elasticsearch-5.2.0.zip，kibana-5.2.0-windows-x86.zip，进入到各自bin目录下，启动elasticsearch.bat，kibana.bat脚本，
检验是否启动成功http://localhost:9200/?pretty
http://localhost:5601/

es中的数据与关系型db中的数据

对象数据存储到数据库中，只能拆解开来，变为扁平的多张表，每次查询的时候还得还原回对象格式，相当麻烦。ES是面向文档的，文档中存储的数据结构，与面向对象的数据结构是一样的，基于这种文档数据结构，es可以提供复杂的索引，全文检索，分析聚合等功能
如以下es 中的数据

1.  
   {
2.  
   "email": "zhangsan@sina.com",
3.  
   "first_name": "san",
4.  
   "last_name": "zhang",
5.  
   "info": {
6.  
   "bio": "curious and modest",
7.  
   "age": 30,
8.  
   "interests": [ "bike", "climb" ]
9.  
   },
10.  
    "join_date": "2017/01/01"
11.  
    }

es存储的数据基本与客户端提交上来的面向对象数据一致，但是假设我们将这个数据持久化到mysql中，我们需要建立两张表 然后用一个字段来关联起来。

es API

• cat api
  GET /_cat/health?v

如何快速了解集群的健康状况？green、yellow、red？
green：每个索引的primary shard和replica shard都是active状态的
yellow：每个索引的primary shard都是active状态的，但是部分replica shard不是active状态，处于不可用的状态
red：不是所有索引的primary shard都是active状态的，部分索引有数据丢失了

• 快速查看集群中有哪些索引
  GET /_cat/indices?v

1.  
   health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
2.  
   yellow open .kibana Sonk96QMSgmP7seyOVhx8A 1 1 1 0 3.1kb 3.1kb

• （1）新增商品：新增文档，建立索引。 es会自动建立index和type，不需要提前创建，而且es默认会对document每个field都建立倒排索引，让其可以被搜索
  语法：
  PUT /index/type/id
  {
  "json数据"
  }

1.  
   PUT /ecommerce/product/1
2.  
   {
3.  
   "name" : "gaolujie yagao",
4.  
   "desc" : "gaoxiao meibai",
5.  
   "price" : 30,
6.  
   "producer" : "gaolujie producer",
7.  
   "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]
8.  
   }
9.  
   // 返回以下数据
10.  
    {
11.  
    "_index": "ecommerce",
12.  
    "_type": "product",
13.  
    "_id": "1",
14.  
    "_version": 1,
15.  
    "result": "created",
16.  
    "_shards": {
17.  
    "total": 2,
18.  
    "successful": 1,
19.  
    "failed": 0
20.  
    },
21.  
    "created": true
22.  
    }

• （2）查询商品：检索文档
  语法： GET /index/type/id

1.  
   GET /ecommerce/product/1
2.  
    
3.  
   {
4.  
   "_index": "ecommerce",
5.  
   "_type": "product",
6.  
   "_id": "1",
7.  
   "_version": 1,
8.  
   "found": true,
9.  
   "_source": {
10.  
    "name": "gaolujie yagao",
11.  
    "desc": "gaoxiao meibai",
12.  
    "price": 30,
13.  
    "producer": "gaolujie producer",
14.  
    "tags": [
15.  
    "meibai",
16.  
    "fangzhu"
17.  
    ]
18.  
    }
19.  
    }

• （3）修改商品：替换文档

1.  
   PUT /ecommerce/product/1
2.  
   {
3.  
   "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao",
4.  
   "desc" : "gaoxiao meibai",
5.  
   "price" : 30,
6.  
   "producer" : "gaolujie producer",
7.  
   "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]
8.  
   }

修改数据的时候 用这种方式，有一个容易出业务 bug 的地方是 其他字段会被清空。如下面的命令执行之后 这个数据就只剩下name 这一个filed了，其他没了。修改数据主post会比较好一点

1.  
   PUT /ecommerce/product/1
2.  
   {
3.  
   "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao"
4.  
   }

• （4）修改商品：更新文档 (推荐)，也叫 partial update 语法

1.  
   POST /ecommerce/product/1/_update
2.  
   {
3.  
   "doc": {
4.  
   "name": "jiaqiangban gaolujie yagao"
5.  
   }
6.  
   }

• （5）删除商品：删除文档
  语法 DELETE /ecommerce/product/1

1.  
   DELETE /ecommerce/product/1
2.  
    
3.  
   {
4.  
   "found": true,
5.  
   "_index": "ecommerce",
6.  
   "_type": "product",
7.  
   "_id": "1",
8.  
   "_version": 9,
9.  
   "result": "deleted",
10.  
    "_shards": {
11.  
    "total": 2,
12.  
    "successful": 1,
13.  
    "failed": 0
14.  
    }
15.  
    }

多种搜索方式

• 1、query string search --这种方式几乎不会用
  搜索商品名称中包含yagao的商品，而且按照售价降序排序：GET /ecommerce/product/_search?q=name:yagao&sort=price:desc
  query string search的由来，因为search参数都是以http请求的query string来附带的
• 2、query DSL ， DSL：Domain Specified Language，特定领域的语言 --这种方式更好用
  查询所有的商品

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "query": { "match_all": {} }
4.  
   }

查询名称包含yagao的商品，同时按照价格降序排序

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "query" : {
4.  
   "match" : {
5.  
   "name" : "yagao"
6.  
   }
7.  
   },
8.  
   "sort": [
9.  
   { "price": "desc" }
10.  
    ]
11.  
    }

分页查询商品，总共3条商品，假设每页就显示1条商品，现在显示第2页，所以就查出来第2个商品

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "query": { "match_all": {} },
4.  
   "from": 1,
5.  
   "size": 1
6.  
   }

不查询所有列，指定特定的列 下面只查询name和price列

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "query": { "match_all": {} },
4.  
   "_source": ["name", "price"]
5.  
   }

• 3、query filter
  搜索商品名称包含yagao，而且售价大于25元的商品

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "query" : {
4.  
   "bool" : {
5.  
   "must" : {
6.  
   "match" : {
7.  
   "name" : "yagao"
8.  
   }
9.  
   },
10.  
    "filter" : {
11.  
    "range" : {
12.  
    "price" : { "gt" : 25 }
13.  
    }
14.  
    }
15.  
    }
16.  
    }
17.  
    }

• 4，full-text search（全文检索）这里与之前的区别是"match" 内的字段的值是两个词

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "query" : {
4.  
   "match" : {
5.  
   "producer" : "yagao producer"
6.  
   }
7.  
   }
8.  
   }

producer 这个字段，会先被拆解，建立倒排索引
special 4
yagao 4
producer 1,2,3,4
gaoluie 1
zhognhua 3
jiajieshi 2
可以看出 最终的结果第一条肯定是4 因为4既包含yagao也包含producer

• 5、phrase search（短语搜索）
  跟全文检索相对应，相反，全文检索会将输入的搜索串拆解开来，去倒排索引里面去一个一个地匹配，只要能匹配上任意一个拆解后的单词，就可以作为结果返回
  phrase search，要求输入的搜索串，必须在指定的字段文本中，完全包含一模一样的，才可以算匹配，才能作为结果返回

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "query" : {
4.  
   "match_phrase" : {
5.  
   "producer" : "yagao producer"
6.  
   }
7.  
   }
8.  
   }

• 6、highlight search（高亮搜索结果）

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "query" : {
4.  
   "match" : {
5.  
   "producer" : "producer"
6.  
   }
7.  
   },
8.  
   "highlight": {
9.  
   "fields" : {
10.  
    "producer" : {}
11.  
    }
12.  
    }
13.  
    }

嵌套聚合，下钻分析，聚合分析

• 1， 计算每个tag下的商品数量 根据tags字段分组显示其数量

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "size": 0,
4.  
   "aggs": {
5.  
   "all_tags": {
6.  
   "terms": { "field": "tags" }
7.  
   }
8.  
   }
9.  
   }

• 2，对名称中包含yagao的商品，计算每个tag下的商品数量 (先搜索再分析)

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "size": 0,
4.  
   "query": {
5.  
   "match": {
6.  
   "name": "yagao"
7.  
   }
8.  
   },
9.  
   "aggs": {
10.  
    "all_tags": {
11.  
    "terms": {
12.  
    "field": "tags"
13.  
    }
14.  
    }
15.  
    }
16.  
    }

• 3，先分组，再算每组的平均值，计算每个tag下的商品的平均价格

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "size": 0,
4.  
   "aggs" : {
5.  
   "group_by_tags" : {
6.  
   "terms" : { "field" : "tags" },
7.  
   "aggs" : {
8.  
   "avg_price" : {
9.  
   "avg" : { "field" : "price" }
10.  
    }
11.  
    }
12.  
    }
13.  
    }
14.  
    }

• 4，计算每个tag下的商品的平均价格，并且按照平均价格降序排序

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "size": 0,
4.  
   "aggs" : {
5.  
   "all_tags" : {
6.  
   "terms" : { "field" : "tags", "order": { "avg_price": "desc" } },
7.  
   "aggs" : {
8.  
   "avg_price" : {
9.  
   "avg" : { "field" : "price" }
10.  
    }
11.  
    }
12.  
    }
13.  
    }
14.  
    }

• 5，按照指定的价格范围区间进行分组，然后在每组内再按照tag进行分组，最后再计算每组的平均价格

1.  
   GET /ecommerce/product/_search
2.  
   {
3.  
   "size": 0,
4.  
   "aggs": {
5.  
   "group_by_price": {
6.  
   "range": {
7.  
   "field": "price",
8.  
   "ranges": [
9.  
   {
10.  
    "from": 0,
11.  
    "to": 20
12.  
    },
13.  
    {
14.  
    "from": 20,
15.  
    "to": 40
16.  
    },
17.  
    {
18.  
    "from": 40,
19.  
    "to": 50
20.  
    }
21.  
    ]
22.  
    },
23.  
    "aggs": {
24.  
    "group_by_tags": {
25.  
    "terms": {
26.  
    "field": "tags"
27.  
    },
28.  
    "aggs": {
29.  
    "average_price": {
30.  
    "avg": {
31.  
    "field": "price"
32.  
    }
33.  
    }
34.  
    }
35.  
    }
36.  
    }
37.  
    }
38.  
    }
39.  
    }

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