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Elasticsearch常见用法-入门

前台启动
默认是只有本地可以访问

./bin/elasticsearch

远程访问

修改elasticsearch.yml，把network.host(注意配置文件格式不是以 # 开头的要空一格， :后要空一格)
为 network.host: 0.0.0.0

在后台以守护进程模式运行

添加 -d 参数

./bin/elasticsearch -d

查看状态

curl 'http://localhost:9200/?pretty'

{
  "name": "node-1",
  "cluster_name": "my-application",
  "cluster_uuid": "x6eQJV6nR6SLjm3cvqSJ6A",
  "version": {
    "number": "7.5.0",
    "build_flavor": "default",
    "build_type": "tar",
    "build_hash": "e9ccaed468e2fac2275a3761849cbee64b39519f",
    "build_date": "2019-11-26T01:06:52.518245Z",
    "build_snapshot": false,
    "lucene_version": "8.3.0",
    "minimum_wire_compatibility_version": "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version": "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline": "You Know, for Search"
}

集群和节点

节点(node)是一个运行着的Elasticsearch实例。集群(cluster)是一组具有相同 cluster.name 的节点集合，他们协同工作，共享数据并提供故障转移和扩展功能，当然一个节点也可以组成一个集群。可以通过修改 config/ 目录下的 elasticsearch.yml 文件，然后启ELasticsearch来做到这一点。

关闭ES
当Elasticsearch在前台运行，可以使用 Ctrl-C 快捷键终止，或者你可以调
用 shutdown API来关闭：

curl -XPOST 'http://localhost:9200/_shutdown'

与Elasticsearch交互
如何与Elasticsearch交互取决于你是否使用Java。

Java API
Elasticsearch为Java用户提供了两种内置客户端：
- 节点客户端(node client)：
  节点客户端以无数据节点(none data node)身份加入集群，换言之，它自己不存储任何数据，但是它知道数据在集群中的具体位置，并且能够直接转发请求到对应的节点上。
- 传输客户端(Transport client)：这个更轻量的传输客户端能够发送请求到远程集群。它自己不加入集群，只是简单转发请求给集群中的节点。
  两个Java客户端都通过9300端口与集群交互，使用Elasticsearch传输协议(Elasticsearch Transport Protocol)。集群中的节点之间也通过9300端口进行通信。如果此端口未开放，你的节点将不能组成集群。

TIP
Java客户端所在的Elasticsearch版本必须与集群中其他节点一致，否则，它们可能互相
无法识别。

基于HTTP协议，以JSON为数据交互格式的RESTful API
其他所有程序语言都可以使用RESTful API，通过9200端口的与Elasticsearch进行通信，你可以使用你喜欢的WEB客户端，事实上，如你所见，你甚至可以通过 curl 命令与Elasticsearch通信。

向Elasticsearch发出的请求的组成部分与其它普通的HTTP请求是一样的：
curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'

VERB: HTTP方法： GET , POST , PUT , HEAD , DELETE
PROTOCOL: http或者https协议（只有在Elasticsearch前面有https代理的时候可用）
HOST: Elasticsearch集群中的任何一个节点的主机名，如果是在本地的节点，那么就叫localhost
PORT: Elasticsearch HTTP服务所在的端口，默认为9200
PATH: API路径（例如_count将返回集群中文档的数量），PATH可以包含多个组件，例如_cluster/stats或者_nodes/stats/jvm
QUERY_STRING: 一些可选的查询请求参数，例如 ?pretty 参数将使请求返回更加美观易读的JSON数据
BODY: 一个JSON格式的请求主体（如果请求需要的话）

举例说明，为了计算集群中的文档数量，我们可以这样做：

curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}'

Elasticsearch返回一个类似 200 OK 的HTTP状态码和JSON格式的响应主体（除了 HEAD 请求）。上面的请求会得到如下的JSON格式的响应主体：

{
  "count" : 5507,
  "_shards" : {
    "total" : 9,
    "successful" : 9,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  }
}

我们看不到HTTP头是因为我们没有让 curl 显示它们，如果要显示，使用 curl 命令后跟 -i 参数:

curl -i -XGET 'localhost:9200/'

以后将简写 curl 请求中重复的部分，例如主机名和端口，还有 curl 命令本身。
一个完整的请求形如：

curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}'

将简写成这样：

GET /_count
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing)，在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中。对比图来类比传统关系型数据库：

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields

Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)（数据库），每一个索引可以包含多个类型(types)（表），每一个类型包含多个文档(documents)（行），然后每个文档包含多个字段(Fields)（列）。
(新版本中每一个索引只能包含一种类型)

索引含义的区分

索引（名词）一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库，它是相关文档存储的地方，index的复数是indices 或indexes。

索引（动词）「索引一个文档」表示把一个文档存储到索引（名词）里，以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的 INSERT 关键字，差别是，如果文档已经存在，新的文档将覆盖旧的文档。

倒排索引传统数据库为特定列增加一个索引，例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。

默认情况下，文档中的所有字段都会被索引（拥有一个倒排索引），只有这样他们才是可被搜索的。

添加索引数据

PUT /megacorp/_doc/1
{
    "first_name" : "John",
    "last_name" : "Smith",
    "age" : 25,
    "about" : "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}

返回结果:

{
  "_index" : "megacorp",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "result" : "create",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 4,
  "_primary_term" : 1
}

检索文档
执行HTTP GET请求并指出文档的“地址”——索引、类型和ID既可。根据这三部分信息，我们就可以返回原始JSON文档：

GET /megacorp/_doc/1

响应的内容中包含一些文档的元信息，John Smith的原始JSON文档包含在 _source 字段中。

{
  "_index" : "megacorp",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 0,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "first_name" : "John",
    "last_name" : "Smith",
    "age" : 25,
    "about" : "I love to go rock climbing",
    "interests" : [
      "sports",
      "music"
    ]
  }
}

通过HTTP方法 GET 来检索文档，同样的，可以使用 DELETE 方法删除文档，使用 HEAD 方法检查某文档是否存在。如果想更新已存在的文档，只需再 PUT 一次。

简单搜索
尝试一个最简单的搜索全部员工的请求：

GET /megacorp/_search

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 4,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "first_name" : "John",
          "last_name" : "Smith",
          "age" : 25,
          "about" : "I love to go rock climbing",
          "interests" : [
            "sports",
            "music"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "first_name" : "Jane",
          "last_name" : "Smith",
          "age" : 32,
          "about" : "I like to collect rock albums",
          "interests" : [
            "music"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "4",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "first_name" : "Douglas",
          "last_name" : "Fir",
          "age" : 35,
          "about" : "I like to build cabinets",
          "interests" : [
            "forestry"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "first_name" : "John",
          "last_name" : "Smith",
          "age" : 25,
          "about" : "I love to go rock climbing",
          "interests" : [
            "sports",
            "music"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

在结尾使用关键字 _search 来取代原来的文档ID。响应内容的 hits 数组中包含了我们所有的四个文档。
默认情况下搜索会返回前10个结果。

注意：响应内容不仅会告诉我们哪些文档被匹配到，而且这些文档内容完整的被包含在其中

搜索姓氏中包含“Smith”的员工。要做到这一点，我们将在命令行中使用轻量级的搜索方法。这种方法常被称作查询字符串(query string)搜索，因为我们像传递URL参数一样去传递查询语句：

GET /megacorp/_search?q=last_name:Smith

在请求中依旧使用 _search 关键字，然后将查询语句传递给参数 q= 。这样就可以得到所有姓氏为Smith的结果：

使用DSL语句查询
查询字符串搜索便于通过命令行完成特定(ad hoc)的搜索。Elasticsearch提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。
DSL(Domain Specific Language特定领域语言)以JSON请求体的形式出现。我们可以这样表示之前关于“Smith”的查询:

GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "last_name": "Smith"
    }
  }
}

这会返回与之前查询相同的结果。不再使用查询字符串(query string)做为参数，而是使用请求体代替。这个请求体使用JSON表示，其中使用了 match 语句

更复杂的搜索
添加过滤器(filter)

# 之前的语法
GET /megacorp/_search
{
    "query" : {
        "filtered" : {
            "filter" : {
                "range" : {
                    "age" : { "gt" : 30 } <1>
                }
            },
            "query" : {
                "match" : {
                    "last_name" : "smith" <2>
                }
            }
        }
    }
}

# 现在的语法
GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": {
        "range": {
          "age": {
            "gt": 30
          }
        }
      },
      "must": [
        {"match": {
          "last_name": "smith"
        }}
      ]
    }
  }
}

全文搜索
搜索所有喜欢“rock climbing”的员工：
match是把短语拆分开，一个词一个词的查询

GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "about": "rock climbing"
    }
  }
}

可以看到我们使用了之前的 match 查询，从 about 字段中搜索"rock climbing"，我们得到了两个匹配文档：

{
  "took" : 16,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0314757,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0314757,
        "_source" : {
          "first_name" : "John",
          "last_name" : "Smith",
          "age" : 25,
          "about" : "I love to go rock climbing",
          "interests" : [
            "sports",
            "music"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0314757,
        "_source" : {
          "first_name" : "John",
          "last_name" : "Smith",
          "age" : 25,
          "about" : "I love to go rock climbing",
          "interests" : [
            "sports",
            "music"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "3",
        "_score" : 0.35044178,
        "_source" : {
          "first_name" : "Jane",
          "last_name" : "Smith",
          "age" : 32,
          "about" : "I like to collect rock albums",
          "interests" : [
            "music"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

默认情况下，Elasticsearch根据结果相关性评分来对结果集进行排序，所谓的「结果相关性评分」就是文档与查询条件的匹配程度。很显然，排名第一的 John Smith 的 about 字段明确的写到“rock climbing”。
但是为什么 Jane Smith 也会出现在结果里呢？原因是“rock”在她的 abuot 字段中被提及了。因为只有“rock”被提及而“climbing”没有，所以她的 _score 要低于John。

这个例子很好的解释了Elasticsearch如何在各种文本字段中进行全文搜索，并且返回相关性最大的结果集。

短语搜索
也就是说把查询条件作为一个整体来查询，不拆开进行查询。将 match 查询变更为 match_phrase 查询即可:

GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "about": "rock climbing"
    }
  }
}

毫无疑问，该查询返回John Smith的文档：

{
  "took" : 19,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0314757,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0314757,
        "_source" : {
          "first_name" : "John",
          "last_name" : "Smith",
          "age" : 25,
          "about" : "I love to go rock climbing",
          "interests" : [
            "sports",
            "music"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0314757,
        "_source" : {
          "first_name" : "John",
          "last_name" : "Smith",
          "age" : 25,
          "about" : "I love to go rock climbing",
          "interests" : [
            "sports",
            "music"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

高亮搜索
很多应用喜欢从每个搜索结果中高亮(highlight)匹配到的关键字，这样用户可以知道为什么这些文档和查询相匹配。在Elasticsearch中高亮片段是非常容易的。
在之前的语句上增加 highlight 参数：

GET /megacorp/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "about": "rock climbing"
    }
  },
  "highlight": {
    "fields": {
      "about": {}
    }
  }
}

在返回结果中会有一个新的部分叫做 highlight ，这里包含了来自 about 字段中的文本，并且用 <em></em> 来标识匹配到的单词。

{
  "took" : 112,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0314757,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0314757,
        "_source" : {
          "first_name" : "John",
          "last_name" : "Smith",
          "age" : 25,
          "about" : "I love to go rock climbing",
          "interests" : [
            "sports",
            "music"
          ]
        },
        "highlight" : {
          "about" : [
            "I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "megacorp",
        "_type" : "employee",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0314757,
        "_source" : {
          "first_name" : "John",
          "last_name" : "Smith",
          "age" : 25,
          "about" : "I love to go rock climbing",
          "interests" : [
            "sports",
            "music"
          ]
        },
        "highlight" : {
          "about" : [
            "I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

分析-聚合
Elasticsearch有一个功能叫做聚合(aggregations)，它允许你在数据上生成复杂的分析统计。它很像SQL中的 GROUP BY 但是功能更强大。

老版本用法如下：

GET /megacorp/_search
{
  "aggs": {

    "all_interests": {
      "terms": {
        "field": "interests"
      }
    }
  }
}

如果使用的是Elasticsearch 5版本以上的话，将会出现如下异常：

{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "illegal_argument_exception",
        "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [interests] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead."
      }
    ],
    "type": "search_phase_execution_exception",
    "reason": "all shards failed",
    "phase": "query",
    "grouped": true,
    "failed_shards": [
      {
        "shard": 0,
        "index": "megacorp",
        "node": "PiLgJiUqTHmF-CtvlliYVA",
        "reason": {
          "type": "illegal_argument_exception",
          "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [interests] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead."
        }
      }
    ],
    "caused_by": {
      "type": "illegal_argument_exception",
      "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [interests] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead.",
      "caused_by": {
        "type": "illegal_argument_exception",
        "reason": "Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [interests] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead."
      }
    }
  },
  "status": 400
}

大概的意思是：Fielddata可以消耗大量的堆空间，特别是在加载高基数文本字段时。一旦fielddata已经加载到堆中，它在该段的生存期内保持。此外，加载fielddata是一个昂贵的过程，可以导致用户体验延迟命中。
所以fielddata默认禁用。如果尝试对文本字段上的脚本进行排序，聚合或访问值，就会看到这个异常，具体使用可以参考手册。

分布式
Elasticsearch致力于隐藏分布式系统的复杂性。以下这些操作都是在底层自动完成的：

将你的文档分区到不同的容器或者分片(shards)中，它们可以存在于一个或多个节点中。
将分片均匀的分配到各个节点，对索引和搜索做负载均衡。
冗余每一个分片，防止硬件故障造成的数据丢失。
将集群中任意一个节点上的请求路由到相应数据所在的节点。
无论是增加节点，还是移除节点，分片都可以做到无缝的扩展和迁移。

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