07_ElasticSearch03 - 《微服务阶段》

1. 数据聚合
2. 自动补全
3. 数据同步
4. 集群

1. 数据聚合

聚合的种类：
桶聚合（Bucket）：用来对文档做分组
TermAggregation：按照文档字段值分组，例如按照品牌值分组、按照国家分组
Date Histogram：按照日期阶梯分组，例如一周为一组，或者一月为一组
度量聚合（Metic）：用以计算一些值，比如：最大值、最小值、平均值等
Avg：求平均值 Max：求最大值 Min：求最小值
Stats：同时求max、min、avg、sum等
管道聚合（pipeline）：其它聚合的结果为基础做聚合

注意：参加聚合的字段必须是keyword、日期、数值、布尔类型

DSL实现聚合：

桶聚合（Bucket）

GET /hotel/_search
{
  "size": 0,  // 设置size为0，结果中不包含文档，只包含聚合结果
  "aggs": { // 定义聚合
    "brandAgg": { //给聚合起个名字
      "terms": { // 聚合的类型，按照品牌值聚合，所以选择term
        "field": "brand", // 参与聚合的字段
        "size": 20 // 希望获取的聚合结果数量
      }
    }
  }
}

聚合结果排序

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "order": {
          "_count": "asc" // 按照_count升序排列
        },
        "size": 20
      }
    }
  }
}

限定聚合范围

GET /hotel/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "lte": 200 
      }
    }
  }, 
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": {
      "terms": {
        "field": "brand",
        "size": 20
      }
    }
  }
}

度量聚合（Metic）

GET /hotel/_search
{
  "size": 0, 
  "aggs": {
    "brandAgg": { 
      "terms": { 
        "field": "brand", 
        "size": 20
      },
      "aggs": { // 是brands聚合的子聚合，也就是分组后对每组分别计算
        "score_stats": { // 聚合名称
          "stats": { // 聚合类型，这里stats可以计算min、max、avg等
            "field": "score" // 聚合字段，这里是score
          }
        }
      }
    }
  }
}

aggs代表聚合，与query同级，作用是限定聚合的的文档范围。
聚合三要素：聚合名称、聚合类型、聚合字段
聚合可配置属性：size：指定聚合结果数量 order：指定聚合结果排序方式 field：指定聚合字段

RestAPI实现聚合

聚合条件：

解析聚合结果：

2. 自动补全

拼音分词器（analyzer）
如何使用拼音分词器？

①下载pinyin分词器
②解压并放到elasticsearch的plugin目录
③重启即可

自定义分词器（analyzer）
如何自定义分词器？

①创建索引库时，在settings中配置，可以包含三部分
②character filter
③tokenizer
④filter

拼音分词器注意事项？

为了避免搜索到同音字，搜索时不要使用拼音分词器

自定补全查询

elasticsearch提供了Completion Suggester查询来实现自动补全功能。这个查询会匹配以用户输入内容开头的词条并返回。为了提高补全查询的效率，对于文档中字段的类型有一些约束：

参与补全查询的字段必须是completion类型。
字段的内容一般是用来补全的多个词条形成的数组。

3. 数据同步

elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。

常见的数据同步的方案：
1.同步调用（feign、restTemplate）：

基本步骤如下：

hotel-demo对外提供接口，用来修改elasticsearch中的数据
酒店管理服务在完成数据库操作后，直接调用hotel-demo提供的接口

特点：

优点：实现简单，粗暴
缺点：业务耦合度高

2.异步通知（Mq）：

流程如下：

hotel-admin对mysql数据库数据完成增、删、改后，发送MQ消息
hotel-demo监听MQ，接收到消息后完成elasticsearch数据修改

特点：

优点：低耦合，实现难度一般
缺点：依赖mq的可靠性

3.监听binlog：

流程如下：

给mysql开启binlog功能
mysql完成增、删、改操作都会记录在binlog中
hotel-demo基于canal监听binlog变化，实时更新elasticsearch中的内容

特点：

优点：完全解除服务间耦合
缺点：开启binlog增加数据库负担、实现复杂度高

4. 集群

单机的elasticsearch做数据存储，必然面临两个问题：海量数据存储问题、单点故障问题。

海量数据存储问题：将索引库从逻辑上拆分为N个分片（shard），存储到多个节点
单点故障问题：将分片数据在不同节点备份（replica ）

ES集群相关概念:

集群（cluster）：一组拥有共同的 cluster name 的节点。
节点（node) ：集群中的一个 Elasticearch 实例
分片（shard）：索引可以被拆分为不同的部分进行存储，称为分片。在集群环境下，一个索引的不同分片可以拆分到不同的节点中
解决问题：数据量太大，单点存储量有限的问题。

为了在高可用和成本间寻求平衡，我们可以这样做：