干货 Elasticsearch 知识点整理二

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• root object
• mate-field 元数据字段
  • _all
  • _field_names
  • _id
  • _index
  • _routing
  • _source
  • _type
  • _uid
• mapping-parameters
  • copy_to
• 动态mapping(dynamic mapping)
  • 定制dynamic mapping 策略
• 核心的数据类型
  • 数字类型
  • 日期类型
  • boolean类型
  • 二进制类型
  • 范围
  • 复杂数据类型
  • Geo-type
  • Arrays 和 Multi-field
  • 查看某个index下的某个type的mapping
  • 定制type field
  • mapping复杂数据类型再底层的存储格式

## mapping

root object

mapping json中包含了诸如properties,matadata(_id,_source,_type),settings(analyzer)已经其他的settings

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "my_index": {
      "properties": {
        "my_field1": {
          "type": "integer"
        },
        "my_field2": {
          "type": "float"
        },
        "my_field2": {
          "type": "scaled_float",
          "scaling_factor": 100
        }
      }
    }
  }
}

mate-field 元数据字段

_all

当我们往ES中插入一条document时,它里面包含了多个field, 此时,ES会自动的将多个field的值,串联成一个字符串,作为_all属性,同时会建立索引,当用户再次检索却没有指定查询的字段 时,就会在这个_all中进行匹配

_field_names

按照指定的field进行检索,所有含有指定field并且field不为空的document全部会被检索出来

示例:

# Example documents
PUT my_index/_doc/1
{
  "title": "This is a document"
}

PUT my_index/_doc/2?refresh=true
{
  "title": "This is another document",
  "body": "This document has a body"
}

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "_field_names": [ "title" ] 
    }
  }
}

禁用:

PUT tweets
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "_field_names": {
        "enabled": false
      }
    }
  }
}

_id

document的唯一标识信息

_index

标识当前的doc存在于哪个index中,并且ES支持跨域index进行检索,详情见官网 点击进入官网

_routing

路由导航需要的参数,这是它的计算公式shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards

可以像下面这样定制路由规则

PUT my_index/_doc/1?routing=user1&refresh=true 
{
  "title": "This is a document"
}

GET my_index/_doc/1?routing=user1

_source

这个元数据中定义的字段,就是将要返回给用户的doc的中字段,比如说一个type = user类型的doc中存在100个字段,但是前端并不是真的需要这100个字段,于是我们使用_source去除一些字段,注意和filter是不一样的,filter不会影响相关性得分

禁用

PUT tweets
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "_source": {
        "enabled": false
      }
    }
  }
}

_type

这个字段标识doc的类型,是一个逻辑上的划分, field中的value在顶层的lucene建立索引的时候,全部使用的opaque bytes类型,不区分类型的lucene是没有type概念的, 在document中,实际上将type作为一个document的field,什么field呢? _type

ES会通过_type进行type的过滤和筛选,一个index中是存放的多个type实际上是存放在一起的,因此一个index下,不可能存在多个重名的type

_uid

在ES6.0中被弃用

mapping-parameters

首先一点,在ES5中允许创建多个index,这在ES6中继续被沿用,但是在ES7将被废弃,甚至在ES8中将被彻底删除

其次:在一开始我们将ElasticSearch的index比作Mysql中的database, 将type比作table,其实这种比喻是错误的,因为在Mysql中不同表之间的列在物理上是没有关系的,各自占有自己的空间,但是在ES中不是这样,可能type=Student中的name和type=Teacher中的name在存储在完全相同的字段中,换句话说,type是在逻辑上的划分,而不是在物理上的划分

copy_to

这个copy_to实际上是在允许我们自定义一个_all字段, 程序员可以将多个字段的值复制到一个字段中,然后再次检索时目标字段就使用我们通过copy_to创建出来的_all新字段中

它解决了一个什么问题呢? 假设我们检索的field的value="John Smith",但是doc中存放名字的field却有两个,分别是firstName和lastName中,就意味着cross field检索,这样一来再经过TF-IDF算法一算,可能结果就不是我们预期的样子,因此使用copy_to 做这件事

示例:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "first_name": {
          "type": "text",
          "copy_to": "full_name" 
        },
        "last_name": {
          "type": "text",
          "copy_to": "full_name" 
        },
        "full_name": {
          "type": "text"
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "first_name": "John",
  "last_name": "Smith"
}

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "full_name": { 
        "query": "John Smith",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

动态mapping(dynamic mapping)

ES使用_type来描述doc字段的类型,原来我们直接往ES中存储数据,并没有指定字段的类型,原因是ES存在类型推断,默认的mapping中定义了每个field对应的数据类型以及如何进行分词

null       --> no field add
true flase --> boolean
123        --> long
123.123    --> double
1999-11-11 --> date
"hello world" --> string
Object       --> object

定制dynamic mapping 策略

• ture: 语法陌生字段就进行dynamic mapping
• false: 遇到陌生字段就忽略
• strict: 遇到默认字段就报错

示例

PUT /my_index/
{
    "mappings":{
        "dynamic":"strict"
    }
}

• 禁用ES的日期探测

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "date_detection": false
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1 
{
  "create": "2015/09/02"
}

• 定制日期发现规则

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "dynamic_date_formats": ["MM/dd/yyyy"]
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "create_date": "09/25/2015"
}

• 定制数字类型的探测规则

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "numeric_detection": true
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "my_float":   "1.0", 
  "my_integer": "1" 
}

核心的数据类型

各种类型的使用及范围参见官网,点击进入

数字类型

long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float

示例:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "number_of_bytes": {
          "type": "integer"
        },
        "time_in_seconds": {
          "type": "float"
        },
        "price": {
          "type": "scaled_float",
          "scaling_factor": 100
        }
      }
    }
  }
}

日期类型

date

示例:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "date": {
          "type": "date" 
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{ "date": "2015-01-01" } 

boolean类型

string类型的字符串可以被ES解释成boolean

boolean

示例:

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "is_published": {
          "type": "boolean"
        }
      }
    }
  }
}

二进制类型

binary

示例

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "name": {
          "type": "text"
        },
        "blob": {
          "type": "binary"
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "name": "Some binary blob",
  "blob": "U29tZSBiaW5hcnkgYmxvYg==" 
}

范围

integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range

示例

PUT range_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 2
  },
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "expected_attendees": {
          "type": "integer_range"
        },
        "time_frame": {
          "type": "date_range", 
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        }
      }
    }
  }
}

PUT range_index/_doc/1?refresh
{
  "expected_attendees" : { 
    "gte" : 10,
    "lte" : 20
  },
  "time_frame" : { 
    "gte" : "2015-10-31 12:00:00", 
    "lte" : "2015-11-01"
  }
}

复杂数据类型

对象类型,嵌套对象类型

示例:

PUT my_index/_doc/1
{ 
  "region": "US",
  "manager": { 
    "age":     30,
    "name": { 
      "first": "John",
      "last":  "Smith"
    }
  }
}

在ES内部这些值被转换成这种样式

{
  "region":             "US",
  "manager.age":        30,
  "manager.name.first": "John",
  "manager.name.last":  "Smith"
}

Geo-type

ES支持地理上的定位点

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "location": {
          "type": "geo_point"
        }
      }
    }
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "text": "Geo-point as an object",
  "location": { 
    "lat": 41.12,
    "lon": -71.34
  }
}

PUT my_index/_doc/4
{
  "text": "Geo-point as an array",
  "location": [ -71.34, 41.12 ] 
}

Arrays 和 Multi-field

​ 更多内容参见官网**,点击进入

查看某个index下的某个type的mapping

GET /index/_mapping/type

定制type field

可以给现存的type添加field,但是不能修改,否则就会报错

PUT twitter
{
  "mappings": {
    "user": {
      "properties": {
        "name": { 
        "type": "text" , # 会被全部检索
        "analyzer":"english" # 指定当前field使用 english分词器
        },
        "user_name": { "type": "keyword" },
        "email": { "type": "keyword" }
      }
    },
    "tweet": {
      "properties": {
        "content": { "type": "text" },
        "user_name": { "type": "keyword" },
        "tweeted_at": { "type": "date" },
         "tweeted_at": { 
         "type": "date" 
         "index": "not_analyzeed" # 设置为当前field  tweeted_at不能被分词
         }
      }
    }
  }
}

mapping复杂数据类型再底层的存储格式

Object类型

{
    "address":{
        "province":"shandong",
        "city":"dezhou"
    },
    "name":"zhangsan",
    "age":"12"
}

转换

{
    "name" : [zhangsan],
    "name" : [12],
    "address.province" : [shandong],
    "address.city" : [dezhou]
}

Object数组类型

{
    "address":[
        {"age":"12","name":"张三"},
        {"age":"12","name":"张三"},
        {"age":"12","name":"张三"}
    ]
}

转换

{
    "address.age" : [12,12,12],
    "address.name" : [张三,张三,张三]
}

---

精确匹配与全文检索

精确匹配称为 : exact value

搜索时,输入的value必须和目标完全一致才算作命中

"query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } }, # 短语检索 address完全匹配 milllane才算命中,返回

全文检索 full text

全文检索时存在各种优化处理如下:

• 缩写: cn == china
• 格式转换 liked == like == likes
• 大小写 Tom == tom
• 同义词 like == love

示例

GET /_search
{
    "query": {
        "match" : {
            "message" : "this is a test"
        }
    }
}

---

倒排索引 & 正排索引

倒排索引 inverted index

倒排索引指向所有document分词的field

假设我们存在这样两句话

doc1 : hello world you and me
doc2 : hi world how are you

建立倒排索引就是这样

-	doc1	doc2
hello	*	-
world	*	*
you	*	*
and	*	-
me	*	-
hi	-	*
how	-	*
are	-	*

这时,我们拿着hello world you 来检索,经过分词后去上面索引中检索,doc12都会被检索出,但是doc1命中了更多的词,因此doc1得分会更高

---

正排索引 doc value

doc value实际上指向所有不分词的document的field

ES中,进行搜索动作时需要借助倒排索引,但是在排序,聚合,过滤时,需要借助正排索引,所谓正排索引就是其doc value在建立正排索引时一遍建立正排索引一遍建立倒排索引, doc value会被保存在磁盘上,如果内存充足也会将其保存在内存中

正排索引大概长这样

document	name	age
doc1	张三	12
doc2	李四	34

正排索引也会写入磁盘文件 中,然后os cache会对其进行缓存,以提成访问doc value的速度,当OS Cache中内存大小不够存放整个正排索引时,doc value中的值会被写入到磁盘中

关于性能方面的问题: ES官方建议,大量使用OS
Cache来进行缓存和提升性能,不建议使用jvm内存来进行缓存数据,那样会导致一定的gc开销,甚至可能导致oom问题,所以官方的建议是,给JVM更小的内存,给OS Cache更大的内存, 假如我们的机器64g,只需要给JVM 16g即可

doc value存储压缩 -- column压缩

为了减少doc value占用内存空间的大小,采用column对其进行压缩, 比如我们存在三个doc, 如下

doc 1: 550
doc 2: 550
doc 3: 500

合并相同值,doc1,doc2的值相同都是550,保存一个550标识即可

1. 所有值都相同的话,直接保留单位
2. 少于256的值,使用table encoding的模式进行压缩
3. 大于256的值,检查他们是否有公约数,有的话就除以最大公约数,并保留最大公约数

如: doc1: 24  doc2 :36
 除以最大公约数 6
    doc1: 4   doc2 : 6  保存下最大公约数6

4. 没有最大公约数就使用 offset结合压缩方式

禁用doc value

假设,我们不使用聚合等操作,为了节省空间,在创建mappings时,可以选择禁用doc value

PUT /index
{
    "mappings":{
        "my_type":{
            "properties":{
                "my_field":{
                    "type":"text",
                    "doc_values":false # 禁用doc value
                }
            }
        }
    }
}

---

相关性评分与 TF-IDF算法

relevance score 相关度评分算法, 直白说就是算出一个索引中的文本和搜索文本之间的相似程度

Elasticsearch使用的是 TF-IDF算法 (term-frequency / inverser document frequency)

• term-frequency: 表示当前搜索的文本中的词条在field文本中出现了多少次,出现的次数越多越相关
• inverse document frequency : 表示搜索文本中的各个词条在整个index中所有的document中出现的次数,出现的次数越多越不相关
• field-length: field长度越长,越不相关

向量空间模式

ES会根据用户输入的词条在所有document中的评分情况计算出一个空间向量模型 vector model, 他是空间向量中的一个点

然后会针对所有的doc都计算出一个vector model出来, 将这个

如果存在多个term,那么就是一个多维空间向量之间的运算,但是我们假设是二维的,就像下面这张图

一目了然,Doc2和目标词条之间的弧度小,于是认为他们最相似,它的得分也就越高

---

分词器

点击进入ES官网,分词器模块

什么是分词器?

我们使用分词将将一段话拆分成一个一个的单词,甚至进一步对分出来的单词进行词性的转换,师太的转换,单复数的转换的操作, 为什么使用分词器? 就是为了提高检索时的召回率,让更多的doc被检索到

分词器的组成

character filter:

在一段文本在分词前先进行预处理,比如过滤html标签, 将特殊符号转换成123..这种阿拉伯数字等特殊符号的转换

tokenizer

进行分词,拆解句子,记录词条的位置(在当前doc中占第几个位置term position)及顺序

token filter

进行同义词的转换,去除同义词,单复数的转换等等

ES内置的分词器

• standard analyzer(默认)
• simple analyzer
• whitespace
• language analyzer(特定语言的分词器,English)

---

知识补充

• ES隐藏了复杂分布式机制,如分片,副本,负载均衡
• 增加或者减少节点时,ES会自动的进行rebalance,使数据平均分散在不同的节点中
• master节点: master节点用来管理集群中的元数据,默认会在集群中选出一个节点当成master节点,而且master节点并不会承载全部请求,所以不存在单点瓶颈
  • 元数据: 创建或者删除索引,增加或者删除节点
• 扩容方案: 更推荐横向扩容,这也符合ES分片的特定,购置大量的便宜的机器让他们成为replica shard加入集群中

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每一个分片地位相同,都能接受请求,处理请求,当当用户的一个请求发送到某一个shard中后,这个shard会自动就请求路由到真正存储数据的shard上去,但是最终总是由接受请求的节点响应请求

---

图解: master的选举,容错,以及数据的恢复

如上图为初始状态图

假如,图上的第一个节点是master节点,并且它挂掉,在挂掉的一瞬间,整个cluster的status=red,表示存在数据丢失了集群不可用

下面要做的第一步就是完成master的选举,自动在剩下的节点中选出一个节点当成master节点, 第二步选出master节点后,这个新的master节点会将Po在第三个节点中存在一个replica shard提升为primary shard,此时cluster 的 status = yellow,表示集群中的数据是可以被访问的但是存在部分replica shard不可用,第三步,重新启动因为故障宕机的node,并且将右边两个节点中的数据拷贝到第一个节点中,进行数据的恢复

并发冲突问题

ES的实现

ES内部的多线程异步并发修改时,是通过_version版本号进行并发控制的,每次创建一个document,它的_version内部版本号都是1,以后对这个doc的修改,删除都会使这个版本号增1

ES的内部需在Primary shard 和 replica shard之间同步数据,这就意味着多个修改请求其实是乱序的不一定按照先后顺序执行

相关语法:

PUT /index/type/2?version=1{
    "name":"XXX"
}

上面的命令中URL中的存在?version=1,此时,如果存在其他客户端将id=2的这条记录修改过,导致id=2的版本号不等于1了,那么这条PUT语句将会失败并有相应的错误提示

---

基于external的版本号控制,ES提供了一个Futrue,也就是说用户可以使用自己维护的版本号进行并发访问控制,比如:

PUT /index/type/2?version=1&version_type=external

假设当前ES中的版本号是1, 那么只有当用户提供的版本号大于1时,PUT才会成功

路由原理

• 什么是数据路由?

一个index被分成了多个shard,文档被随机的存在某一个分片上,客户端一个请求打向index中的一个分片,但是请求的doc可能不存在于这个分片上,接受请求的shard会将请求路由到真正存储数据的shard上,这个过程叫做数据路由

其中接受到客户端请求的节点称为coordinate node,协调节点,比如现在是客户端往服务端修改一条消息,接受A接受到请求了,那么A就是 coordnate node协调节点,数据存储在B primary shard 上,那么协调节点就会将请求路由到B primary shard中,B处理完成后再向 B replica shard同步数据,数据同步完成后,B primary shard响应 coordinate node, 最后协调节点响应客户端结果

• 路由算法,揭开primary_shard数量不可变的面纱

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

其实这个公式并不复杂,可以将上面的routing当成doc的id,无论是用户执行的还是自动生成的,反正肯定是唯一,既然是唯一的经过每次hash得到的结果也是一样的, 这样一个唯一的数对主分片的数进行取余数,得到的结果就会在0-最大分片数之间

可以手动指定routing value的值,比如PUT /index/type/id?routing=user_id ,在保证这类doc一定被路由到指定的shard上,而且后续进行应用级负载均衡时会批量提升读取的性能

写一致性及原理

我们在发送任何一个增删改查时,都可以带上一个 consistency 参数,指明我们想要的写一致性是什么,如下

PUT /index/type/id?consistency=quorum

有哪些可选参数呢?

• one: 当我们进行写操作时,只要存在一个primary_shard=active 就能写入成功
• all: cluster中全部shard都为active时,可以写入成功
• quorum: 意味:法定的,也是ES的默认值, 要求大部分的replica_shard存活时系统才可用

quorum数量的计算公式: int((primary+number_of_replicas)/2)+1, 算一算,假如我们的集群中存在三个node,replica=1,那么cluster中就存在3+3*1=6个shard

int((3+1)/2)+1 = 3

结果显示,我们只有当quorum=3,即replica_shard=3时,集群才是可用的,但是当我们的单机部署时,由于ES不允许同一个server的primary_shard和replica_shard共存,也就是说我们的replica数目为0,为什么ES依然可以用呢? 这是ES提供了一种特殊的处理场景,即当number_of_replicas>1时才会生效

quorum不全时,集群进入wait()状态, 默认1分钟,,在等待期间,期望活跃的shard的数量可以增加,到最后都没有满足这个数量的话就会timeout

我们在写入时也可以使用timeout参数, 比如: PUT /index/type/id?timeout=30通过自己设置超时时间来缩短超时时间

运行流程

ES的底层运行流程探秘:

用户的写请求将doc写入内存缓冲区,写的动作被记录在translog日志文件中,每隔一秒中内存中的数据就会被刷新到index segment file中,index segment file中的数据随机被刷新到os cache中,然后index segement file处理打开状态,对外提供检索服务,ES会重复这个过程,每次重复这个过程时,都会先清空内存buffer,处理打开状态的 index segment file可以对外提供检索

直到translog日志文件体积太大了,就会进一步触发flush操作,这个flush操作会将buffer中全部数据刷新进新的segment file中,将index segment file刷新进os cache, 写一个commit point 到磁盘上,标注有哪些index segment,并将OS cache中的数据刷新到OS Disk中,完成数据的持久化

上面的flush动作,默认每隔30分钟执行一次,或者当translog文件体积过大时也会自动flush

数据恢复时,是基于translog文件和commit point两者判断,究竟哪些数据在日志中存在记录,却没有被持久化到OSDisk中,重新执行日志中的逻辑,等待下一次的flush完成持久化

merge segment file

看上面的图中,为了实现近实时的搜索,每1秒钟就会产生一个segment文件,文件数目会特别多,而恰巧对外提供搜索的就是这些segment文件,因此ES会在后台进行segement 文件的合并,在合并的时候,被标记deleted的docment会会被彻底的物理删除

每次merge的操作流程

1. 选择大小相似的segment文件,merge成一个大的segement文件
2. 将新的segment文件flush到磁盘上去
3. 写一个新的commit point,包括了新的segement,然后排除那些就的segment
4. 将新的segment打开提供搜索
5. 将旧的segement删除