ElasticSearch入门(一)

一、什么是ElasticSearch？

Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年首次发布。Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件；Elastic Stack 是适用于数据采集、充实、存储、分析和可视化的一组开源工具。人们通常将 Elastic Stack 称为 ELK Stack（代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana），目前 Elastic Stack 包括一系列丰富的轻量型数据采集代理，这些代理统称为 Beats，可用来向 Elasticsearch 发送数据。

二、Elasticsearch 的用途是什么？

Elasticsearch 在速度和可扩展性方面都表现出色，而且还能够索引多种类型的内容，这意味着其可用于多种用例：

  • 应用程序搜索
  • 网站搜索
  • 企业搜索
  • 日志处理和分析
  • 基础设施指标和容器监测
  • 应用程序性能监测
  • 地理空间数据分析和可视化
  • 安全分析
  • 业务分析

三、Elasticsearch 的工作原理是什么？

原始数据会从多个来源（包括日志、系统指标和网络应用程序）输入到 Elasticsearch 中。数据采集指在 Elasticsearch 中进行索引之前解析、标准化并充实这些原始数据的过程。这些数据在 Elasticsearch 中索引完成之后，用户便可针对他们的数据运行复杂的查询，并使用聚合来检索自身数据的复杂汇总。在 Kibana 中，用户可以基于自己的数据创建强大的可视化，分享仪表板，并对 Elastic Stack 进行管理。

四、Elasticsearch 索引是什么？

Elasticsearch 索引指相互关联的文档集合。Elasticsearch 会以 JSON 文档的形式存储数据。每个文档都会在一组键（字段或属性的名称）和它们对应的值（字符串、数字、布尔值、日期、数值组、地理位置或其他类型的数据）之间建立联系。

Elasticsearch 使用的是一种名为倒排索引的数据结构，这一结构的设计可以允许十分快速地进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个特有词汇，并且可以找到包含每个词汇的全部文档。

在索引过程中，Elasticsearch 会存储文档并构建倒排索引，这样用户便可以近实时地对文档数据进行搜索。索引过程是在索引 API 中启动的，通过此 API 您既可向特定索引中添加 JSON 文档，也可更改特定索引中的 JSON 文档。

五、与关系型数据库的区别

RelationalDB(关系型数据库) Elasticsearch(搜索引擎)
Database Index
Table Type（6.0.0废弃）
Row Document
Column Field
Schema Papping
Index Everything isindexed
SQL DSL
SELECT * FROM table GET http://…
UPDATE table SET PUT http://…
DELETE DELETE http://…

我们选取我们熟知的对比一下：

关系型数据库 —> 数据库 —> 表 —> 行 —> 列

Relational DB —> Databases —> Tables —> Rows —> Columns

Elasticsearch —> 索引 —> 类型 —> 文档 —> 域（字段）

Elasticsearch —> Indices —> Types —> Documents —> Fields

六、Elasticsearch的基本概念

出处：https://www.jianshu.com/p/ec670097786d

1、全文搜索(Full-text Search)

全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。
在全文搜索的世界中，存在着几个庞大的帝国，也就是主流工具，主要有：

  • Apache Lucene
  • Elasticsearch
  • Solr
  • Ferret

2、倒排索引（Inverted Index）

该索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。Elasticsearch能够实现快速、高效的搜索功能，正是基于倒排索引原理。

如（该段摘录于https://www.zhihu.com/question/23202010）：

（1）创建文档列表：

lucene首先对原始文档数据进行编号（DocID），形成列表，就是一个文档列表
1.png
（2）创建倒排索引列表

然后对文档中数据进行分词，得到词条。对词条进行编号，以词条创建索引。然后记录下包含该词条的所有文档编号（及其它信息）。
2.png
（3）搜索的过程：

当用户输入任意的词条时，首先对用户输入的数据进行分词，得到用户要搜索的所有词条，然后拿着这些词条去倒排索引列表中进行匹配。找到这些词条就能找到包含这些词条的所有文档的编号。

然后根据这些编号去文档列表中找到文档

3、节点 & 集群（Node & Cluster）

Elasticsearch 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个Elasticsearch实例。单个Elasticsearch实例称为一个节点（Node），一组节点构成一个集群（Cluster）。

4、索引（Index）

上面第四大点已经介绍

5、文档（Document）

Index里面单条的记录称为 Document（文档）。许多条 Document 构成了一个 Index。Document 使用 JSON 格式表示。同一个 Index 里面的 Document，不要求有相同的结构（scheme），但是最好保持相同，这样有利于提高搜索效率。

6、类型（Type）

Document 可以分组，比如employee这个 Index 里面，可以按部门分组，也可以按职级分组。这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document，类似关系型数据库中的数据表。
不同的 Type 应该有相似的结构（Schema），性质完全不同的数据（比如 products 和 logs）应该存成两个 Index，而不是一个 Index 里面的两个 Type（虽然可以做到）。

7、文档元数据（Document metadata）

文档元数据为_index, _type, _id, 这三者可以唯一表示一个文档，_index表示文档在哪存放，_type表示文档的对象类别，_id为文档的唯一标识。

8、字段（Fields）

每个Document都类似一个JSON结构，它包含了许多字段，每个字段都有其对应的值，多个字段组成了一个 Document，可以类比关系型数据库数据表中的字段。

七、总结

如同官网上的介绍：

You know, for search (and analysis)

您知道，用于搜索（和分析）

这里贴一篇写的很明白的文章。为什么我们要用es

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73585202