elasticsearch简介

一、什么是elasticsearch

前言

观今宜鉴古，无古不成今。
在学习elasticsearch之前，我们要知道，elasticsearch是什么？为什么要学习elasticsearch？以及用它能干什么？

关于elasticsearch

现在，你还离得开搜索吗？无论是Google还是百度提供的搜索入口，还是项目自己的搜索，比如QQ提供的搜索入口等等，都大大的方便了我们的工作、生活。但是你有没有想过——搭建属于自己的搜索服务，应用于你的博客项目、公司项目……
无论你想不想，都要学习！因为随着公司业务的增长，数据也爆炸性增长。对于数据的处理、日志分析，如果还采用传统的方法，这恐怕是灾难性的。所以，我们是时候学习一个先进的搜索引擎了。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域，Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
你以为这些就完了？elasticsearch除了Lucene和全文搜索，我们还可以描述它：

• 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
• 分布式的实时分析搜索引擎
• 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据。

并且，这些功能都被集成到一个服务里面，elasticsearch也提供的与其它语言的接口，其中包括：

• Java
• JavaScript
• Groovy
• .NET
• PHP
• Perl
• Python
• Ruby
• 以及社区贡献的更多接口

使用我们喜欢的语言通过RESTful API接口，访问9200端口，就可以与elasticsearch玩耍了。
上手elasticsearch非常容易，它提供了许多合理的缺省值，并对初学者隐藏了复杂的搜索引擎理论。它开箱即用（安装即可使用），只需很少的学习既可在生产环境中使用。
随着越学越深入，还可以利用Elasticsearch更多高级的功能，整个引擎可以很灵活地进行配置。可以根据自身需求来定制属于自己的Elasticsearch。

elasticsearch的模糊历史

多年前，一个叫做Shay Banon的刚结婚不久的失业开发者，由于妻子要去伦敦学习厨师，他便跟着也去了。在他找工作的过程中，为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎，他开始构建一个早期版本的Lucene。
直接基于Lucene工作会比较困难，所以Shay开始抽象Lucene代码以便Java程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目，叫做“Compass”。

后来Shay找到一份工作，这份工作处在高性能和内存数据网格的分布式环境中，因此高性能的、实时的、分布式的搜索引擎也是理所当然需要的。然后他决定重写Compass库使其成为一个独立的服务叫做Elasticsearch。
第一个公开版本出现在2010年2月，在那之后Elasticsearch已经成为Github上最受欢迎的项目之一，代码贡献者超过300人。一家主营Elasticsearch的公司就此成立，他们一边提供商业支持一边开发新功能，不过Elasticsearch将永远开源且对所有人可用。
Shay的妻子依旧等待着她的食谱搜索……

elasticsearch：面向文档

我们知道，关系型数据库以记录和行的形式存储数据，但是在elasticsearch中，是以文档的形式存储数据。
但区别在于，文档要比数据表的行更加灵活。因为文档可以是多层次的，它（文档）鼓励你将属于一个逻辑实体的数据保存在同一个文档中，而不是散落在各个表的不同行中。这样查询效率很高，因为我们无需连接其他的表，我们学习关系型数据库时，一定知道连表查询（尤其是连接多张表）是多么的费时吧！
我们将在后续文章做更多的讲解。

没有成熟的案例？

之前有人说，elasticsearch的缺点之一是没有成熟的案例加持，那我们就来看看elasticsearch都有哪些成熟的案例：

• 维基百科使用Elasticsearch来进行全文搜做并高亮显示关键词，以及提供search-as-you-type、did-you-mean等搜索建议功能。
• 英国卫报使用Elasticsearch来处理访客日志，以便能将公众对不同文章的反应实时地反馈给各位编辑。
• StackOverflow将全文搜索与地理位置和相关信息进行结合，以提供more-like-this相关问题的展现。
• GitHub使用Elasticsearch来检索超过1300亿行代码，可以参考A Whole New Code Search
• 每天，Goldman Sachs使用它来处理5TB数据的索引，还有很多投行使用它来分析股票市场的变动。
• 苏宁在大数据平台使用es存储600TB数据，集群规模包括：搭建超过500+物理机，30万shards，80000index。参考
• 腾讯在日志实时分析中采用es，处理高并发100W/S，PE级数据。
• 更多参考

所以，elasticsearch可以灵活的应用于我们的项目中。

如何学好elasticsearch

除了万能的百度和Google 之外，我们还有一些其他的学习途径：

• elasticsearch官方文档：这个比较好点，可以多多参考
• elasticsearch博客：这个吧，看看就行
• elasticsearch社区：社区还是很好的
• elasticsearch视频：包括入门视频什么的
• elasticsearch实战：该书籍的质量还是不错的。
• elasticsearch权威指南：同样的，这个也不错。

最后，你一定很好奇，elasticsearch索引能处理多大的数据

一个很好地问题，不幸的是，单一索引的极限取决于存储索引的硬件、索引的设计、如何处理数据以及你为索引备份了多少副本。

通常来说，一个Lucene索引（也就是一个elasticsearch分片）不能处理多于21亿篇文档，或者多于2740亿的唯一词条。但达到这个极限之前，我们可能就没有足够的磁盘空间了！
当然，一个分片如何很大的话，读写性能将会变得非常差。

二、elasticsearch之Apache Lucene

前言

在介绍Lucene之前，我们来了解相关的历史。

有必要了解的Apache

Apache软件基金会（也就是Apache Software Foundation，简称为ASF）是专门为运作一个开源软件项目的Apache 的团体提供支持的非盈利性组织，这个开源软件的项目就是 Apache 项目。
最初，Apache基金会的开发爱好者开发并维护一个叫Apache的HTTP服务器。
后来，Apache服务器越来越火，就启动了更多的项目，比如PHP、Java Apache以及更多的子项目。比如Jakarta。

Jakarta

Jakarta是为了发展Java容器而启动的Java Apache的项目。后来随着Java的火爆而成为了囊括了众多基于Java语言开源软件子项目的项目。比如从这里孵化出了Tomcat、ant、Struts、Lucene。

Lucene

Lucene是Apache软件基金会4 jakarta项目的子项目。它是一个开源的全文检索引擎工具包。但它并不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。
最后，引用来自《Elasticsearch权威指南》书中关于Lucene的描述作为总结：

Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
但是，Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

常见的开源搜索引擎

基于Lucene的搜索引擎，Java开发，包括：

• Lucene
• Solr
• elasticsearch
• katta
• compass

基于C++开发的：

• Sphinx

你可以想想Lucene的强大。接下来简要的介绍各搜索引擎的特点。

Lucene

Lucene的开发语言是Java，也是Java家族中最为出名的一个开源搜索引擎，在Java世界中已经是标准的全文检索程序，它提供了完整的查询引擎和索引引擎，没有中文分词引擎，需要自己去实现，因此用Lucene去做一个搜素引擎需要自己去架构，另外它不支持实时搜索。
优点：

• 成熟的解决方案，有很多的成功案例。apache 顶级项目，正在持续快速的进步。庞大而活跃的开发社区，大量的开发人员。它只是一个类库，有足够的定制和优化空间：经过简单定制，就可以满足绝大部分常见的需求；经过优化，可以支持 10亿+ 量级的搜索

缺点：

• 需要额外的开发工作。所有的扩展，分布式，可靠性等都需要自己实现；非实时，从建索引到可以搜索中间有一个时间延迟，而当前的“近实时”(Lucene Near Real Time search)搜索方案的可扩展性有待进一步完善

Solr

Solr是一个企业级的高性能、采用Java开发，基于Lucene的全文搜索服务器。
文档通过Http利用XML加到一个搜索集合中。

查询该集合也是通过 http收到一个XML/JSON响应来实现。它的主要特性包括：高效、灵活的缓存功能，垂直搜索功能，高亮显示搜索结果，通过索引复制来提高可用性，提 供一套强大Data Schema来定义字段，类型和设置文本分析，提供基于Web的管理界面等。
优点：

• Solr有一个更大、更成熟的用户、开发和贡献者社区
• 支持添加多种格式的索引，如：HTML、PDF、微软 Office 系列软件格式以及 JSON、XML、CSV 等纯文本格式
• Solr比较成熟、稳定
• 不考虑建索引的同时进行搜索，速度更快

缺点：

• 建立索引时，搜索效率下降，实时索引搜索效率不高

Sphinx

Sphinx一个基于SQL的全文检索引擎，特别为一些脚本语言（PHP,Python，Perl，Ruby）设计搜索API接口。

Sphinx是一个用C++语言写的开源搜索引擎，也是现在比较主流的搜索引擎之一，在建立索引的时间方面比Lucene快50%，但是索引文件比Lucene要大一倍，因此Sphinx在索引的建立方面是空间换取时间的策略，在检索速度上，和lucene相差不大，但检索精准度方面Lucene要优于Sphinx，另外在加入中文分词引擎难度方面，Lucene要优于Sphinx.其中Sphinx支持实时搜索，使用起来比较简单方便.

Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成。当前系统内置MySQL和PostgreSQL 数据库数据源的支持，也支持从标准输入读取特定格式 的XML数据。通过修改源代码，用户可以自行增加新的数据源（例如：其他类型的DBMS 的原生支持）
Sphinx的特点：

• 高速的建立索引(在当代CPU上，峰值性能可达到10 MB/秒)
• 高性能的搜索(在2 – 4GB 的文本数据上，平均每次检索响应时间小于0.1秒)
• 可处理海量数据(目前已知可以处理超过100 GB的文本数据, 在单一CPU的系统上可 处理100 M 文档)
• 提供了优秀的相关度算法，基于短语相似度和统计（BM25）的复合Ranking方法
• 支持分布式搜索
• 支持短语搜索
• 提供文档摘要生成
• 可作为MySQL的存储引擎提供搜索服务
• 支持布尔、短语、词语相似度等多种检索模式
• 文档支持多个全文检索字段(最大不超过32个)
• 文档支持多个额外的属性信息(例如：分组信息，时间戳等)
• 支持断词

elasticsearch

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
优点：

• 分布式：节点对外表现对等，加入节点自动均衡
• elasticsearch完全支持Apache Lucene的接近实时的搜索
• 各节点组成对等的网络结构，当某个节点出现故障时会自动分配其他节点代替期进行工作
• 横向可扩展性，如果你需要增加一台服务器，只需要做点配置，然后启动就完事了
• 高可用：提供复制（replica）机制，一个分片可以设置多个复制，使得某台服务器宕机的情况下，集群仍旧可以照常运行，并会把由于服务器宕机丢失的复制恢复到其它可用节点上；这点也类似于HDFS的复制机制（HDFS中默认是3份复制）

缺点：

• 不支持事物
• 相对吃内存

三、elasticsearch的数据组织

前言

我们从之前的一堆铺垫中，也对elasticsearch有了基本了解。
为了理解elasticsearch是如何组织数据的，我们可以从以下两个方面来观察：

• 逻辑设计，我们可以把elasticsearch与关系型数据做个客观对比：

Relational DB	Elasticsearch
数据库（database）	索引（indices）
表（tables）	types
行（rows）	documents
字段（columns）	fields

elasticsearch（集群）中可以包含多个索引（数据库），每个索引中可以包含多个类型（表），每个类型下又包含多个文档（行），每个文档中又包含多个字段（列）。

• 物理设计，在elasticsearch后台是如何处理这些数据的呢？elasticsearch将每个索引划分为多个分片，每份分片又可以在集群中的不同服务器间迁移。

注意：当然，这里需要补充的是，从elasticsearch的第一个版本开始，每个文档都存储在一个索引中，并分配多个映射类型，映射类型用于表示被索引的文档或者实体的类型，但这也带来了一些问题（详情参见Removal of mapping types），导致后来在elasticsearch6.0.0版本中一个文档只能包含一个映射类型，而在7.0.0中，映射类型则将被弃用，到了8.0.0中则将完全被删除。

我们先从逻辑设计开始，即从程序视角开始。

逻辑设计：文档、类型、索引

一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。
当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到它：索引?类型?文档ID，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。
注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串。

文档

之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个重要属性：

• 自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含key:value
• 可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的
• 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。
• 文档是无模式的，也就是说，字段对应值的类型可以是不限类型的。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整型。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型（因此带来的问题），这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。

类型

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。
类型中对于字段的定义称为映射，比如name映射为字符串类型。
我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢？elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整型。
但是elasticsearch也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。后面在讨论更多关于映射的东西。

索引

索引是映射类型的容器，elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。
我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计：节点和分片

一个集群包含至少一个节点，而一个节点就是一个elasticsearch进程。节点内可以有多个索引。
默认的，如果你创建一个索引，那么这个索引将会有5个分片（primary shard，又称主分片）构成，而每个分片又有一个副本（replica shard，又称复制分片），这样，就有了10个分片。

那么这个索引是如何存储在集群中的呢？

上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。
实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。
不过，等等，倒排索引是什么鬼？

倒排索引

elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。
倒排列表（Posting List）记录了词条对应的文档集合，由倒排索引项（Posting）组成。

倒排索引项主要包含如下信息：

• 文档id，用于获取原始信息。
• 词条频率（TF，Term Frequency），记录该词条在文档中出现的次数，用于后续相关性算分。
• 位置（Position），记录词条在文档中的分词位置（多个），用于做短语搜索（Phrase Query）。
• 偏移（Offset），记录词条在文档的开始和结束位置，用于做高亮显示。

以搜索引擎为例：

文档id	文档内容
1	elasticsearch是最流行的搜索引擎
2	Python是世界上最好的语言
3	搜索引擎是如何诞生的

上述文档的倒排索引列表是这样的：

DocID	TF	Position	Offset
1	1	2	<18,22>
3	1	0	<0,4>

关于文档1，DocID是1无需多说，TF是1表示搜索引擎在文档内容中出现一次，Position指的是分词后的位置，首先要说文档内容会被分为elasticsearch、最流行、搜索引擎3部分，从0开始计算，搜索引擎的Position是2；Offset是搜索引擎这个字符在文档中的位置。

文档3中搜索引擎在文档中出现一次（TF:1），并且出现在文档的开始位置（Position：0），那么Offset的位置就是<0,4>无疑了。

再比如说，现在有两个文档， 每个文档包含如下内容：

Copy

Study every day, good good up to forever		# 文档1包含的内容
To forever, study every day, good good up	# 文档2包含的内容

为了创建倒排索引，我们首先要将每个文档拆分成独立的词（或称为词条或者tokens），然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档：

term	doc_1	doc_2
Study	√	×
To	×	√
every	√	√
forever	√	√
day	√	√
study	×	√
good	√	√
every	√	√
to	√	×
up	√	√

现在，我们试图搜索to forever，只需要查看包含每个词条的文档：

term	doc_1	doc_2
to	√	×
forever	√	√
total	2	1

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件，现在，这两个包含关键字的文档都将返回。

再来看一个示例，比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构：

如果要搜索含有python标签的文章，那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要查看标签这一栏，然后获取相关的文章ID即可。

elasticsearch的索引和Lucene的索引对比

在elasticsearch中，索引这个词被频繁使用，这就是术语的使用。
并且elasticsearch将索引被分为多个分片，每份分片是一个Lucene的索引。所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。别问为什么，谁让elasticsearch使用Lucene作为底层呢！
如无特指，说起索引都是指elasticsearch的索引。