ES
- 索引(Index)
ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合。类比传统的关系型数据库领域来说，索引相当于SQL中的一个数据库，或者一个数据存储方案(schema)。索引由其名称(必须为全小写字符)进行标识，并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。一个ES集群中可以按需创建任意数目的索引。 - 类型(Type)
类型是索引内部的逻辑分区(category/partition)，然而其意义完全取决于用户需求。因此，一个索引内部可定义一个或多个类型(type)。一般来说，类型就是为那些拥有相同的域的文档做的预定义。例如，在索引中，可以定义一个用于存储用户数据的类型，一个存储日志数据的类型，以及一个存储评论数据的类型。类比传统的关系型数据库领域来说，类型相当于“表”。 - 文档(Document)
文档是Lucene索引和搜索的原子单位，它是包含了一个或多个域的容器，基于JSON格式进行表示。文档由一个或多个域组成，每个域拥有一个名字及一个或多个值，有多个值的域通常称为“多值域”。每个文档可以存储不同的域集，但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。 - 映射(Mapping)
ES中，所有的文档在存储之前都要首先进行分析。用户可根据需要定义如何将文本分割成token、哪些token应该被过滤掉，以及哪些文本需要进行额外处理等等。另外，ES还提供了额外功能，例如将域中的内容按需排序。事实上，ES也能自动根据其值确定域的类型。 - 节点(Node)
运行了单个实例的ES主机称为节点，它是集群的一个成员，可以存储数据、参与集群索引及搜索操作。类似于集群，节点靠其名称进行标识，默认为启动时自动生成的随机Marvel字符名称。用户可以按需要自定义任何希望使用的名称，但出于管理的目的，此名称应该尽可能有较好的识别性。节点通过为其配置的ES集群名称确定其所要加入的集群。 - 分片(Shard)和副本(Replica)
ES的“分片(shard)”机制可将一个索引内部的数据分布地存储于多个节点，它通过将一个索引切分为多个底层物理的Lucene索引完成索引数据的分割存储功能，这每一个物理的Lucene索引称为一个分片(shard)。每个分片其内部都是一个全功能且独立的索引，因此可由集群中的任何主机存储。创建索引时，用户可指定其分片的数量，默认数量为5个。 Shard有两种类型：primary和replica，即主shard及副本shard。Primary shard用于文档存储，每个新的索引会自动创建5个Primary shard，当然此数量可在索引创建之前通过配置自行定义，不过，一旦创建完成，其Primary shard的数量将不可更改。Replica shard是Primary Shard的副本，用于冗余数据及提高搜索性能。每个Primary shard默认配置了一个Replica shard，但也可以配置多个，且其数量可动态更改。ES会根据需要自动增加或减少这些Replica shard的数量。ES集群可由多个节点组成，各Shard分布式地存储于这些节点上。ES可自动在节点间按需要移动shard，例如增加节点或节点故障时。简而言之，分片实现了集群的分布式存储，而副本实现了其分布式处理及冗余功能。 - 面向文档
结构化搜索bitset机制和caching机制
- 再倒排索引中查找搜索串，获取document list
- 为每个在倒排索引中搜索到的结果，构建一个bitset，就是一个二进制的数组，用来标识
- 遍历每个过滤条件对应的bitset，优先从最稀疏的开始搜索，查找满足所有条件的document
- caching bitset，跟踪query，在最近256个query中超过一定次数的过滤次数，次数不固定，就会自动缓存这个filter对应的bitset，filter比query好在会caching
- filter大部分情况在query之前执行过滤尽可能多数据，query会计算doc对搜索条件的relevance score，还会根据score排序，filter都不
- document更改时 cached bitset自动更新
- 以后只要有相同filter条件的，会直接来使用这个过滤条件对应的cached bitset
#索引
##查看集群中索引
GET /_cat/indices?v##mapping
GET /my_index/_mapping/my_type
##增加索引
PUT /es_index?pretty##删除索引
DELETE /test_index?pretty##创建索引
#############################################################
#Indices created in Elasticsearch 6.0.0 or later may only contain a single mapping type. Indices created in 5.x with multiple mapping types will continue to function as before in Elasticsearch 6.x. Mapping types will be completely removed in Elasticsearch 7.0.0.
#############################################################
PUT /my_index_v1
{
“settings”: {
“number_of_shards” : 5,
“number_of_replicas” : 1,
“analysis”: {
“analyzer”: {
“es_std”: {
“type”:“standard”
}
}
}
},
“mappings”: {
“my_type”: {
“properties”: {
“my_field”:{
“type” : “keyword”
},
“timestamp”: {
“type”: “date”,
“format”: “strict_date_optional_time”
},
“text”: {
“type”: “text”
},
“first_name”: {
“type”: “text”,
“copy_to”: “full_name”
},
“last_name”: {
“type”: “text”,
“copy_to”: “full_name”
},
“full_name”: {
“type”: “text”
}
}
}
}
}##索引别名
PUT /my_index_v1/_alias/my_index##查看别名
GET //_alias/my_index
GET /my_index_v1/_alias/##零停机迁移索引
POST /_aliases
{
“actions”: [
{ “remove”: { “index”: “my_index_v1”, “alias”: “my_index” }},
{ “add”: { “index”: “my_index_v2”, “alias”: “my_index” }}
]
}#数据输入输出
##增
PUT /es_index/es_type/es_id
{
“username”:“admin”,
“password”:“admin”
}##查
GET /es_index/es_type/es_id##改
POST /es_index/es_type/es_id/_update
{
“doc”:{
“password”:“P@5$W0RD”,
“id”:1
}
}##删
DELETE /es_index/es_type/es_id#测试用例数据
PUT /hdu?pretty
PUT /hdu/se/SJJG
{
“s_number”:44,
“t_name”:“XiaoWang”,
“class”:“6-111”,
“time”:[“1-34”,“4-345”,“5-89”]
}
GET /hdu/se/GJJG
PUT /hdu/se/JSJZCYL
{
“s_number”:33,
“t_name”:“XiaoWang”,
“class”:“11-121”,
“time”:[“2-89”,“4-12”]
}
PUT /hdu/se/SJKYL
{
“s_number”:22,
“t_name”:“XiaoWang”,
“class”:“12-111”,
“time”:[“1-67”]
}
PUT /hdu/se/JavaEE
{
“s_number”:55,
“t_name”:“XiaoChen”,
“class”:“6-111”,
“time”:[“1-67”,“3-345”,“4-89”]
}#Query String Search
##搜索全部
GET /hdu/se/_search搜索xx包含且按yy降序排序
GET /hdu/se/_search?q=t_name:XiaoWang&sort=s_number:desc
#QueryDSL
查询所有
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
}
}查询xx包含a且按yy降序排序
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“match”: {
“t_name”:“XiaoWang”
}
},
“sort”:
{“s_number”:“desc”}
}分页查询 从a个商品开始查 查b个
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“from”: 0,
“size”: 1
}投影运算
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“_source”:[“s_number”,“t_name”]
}#Query Filter
FIELE包含TEXT 且 FIELE 大于n
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: {
“match”: {
“t_name”:“XiaoWang”
}
},
“filter”: {
“range”:{
“s_number”:{“gt”,33}
}
}
}
}
}#Full-Text Search 全文检索
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“match”: {
“time”:“34 89”
}
}
}#Phrase Search 短语搜索
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“match_phrase”: {
“time”: “34”
}
}
}#Highlight Search 高亮搜索
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“match_all”: {}
},
“highlight”: {
“fields”: {
“t_name”: {}
}
}
}#聚合
##文本field的fielddata改为true
GET /hdu/_mapping/se
{
“properties”:{
“t_name”:{
“type”:“text”,
“fielddata”:true
}
}
}##计算field下的所有Value出现次数
GET /hdu/se/_search
{
“size”:0,
“aggs”: {
“name”: {
“terms”: {
“field”: “s_number”
}
}
}
}计算field为TEXT的每个field的Value出现次数
GET /hdu/se/_search
{
“size”: 0,
“query”: {
“match”: {
“t_name”: “XiaoWang”
}
},
“aggs”: {
“NAME”: {
“terms”: {“field”: “s_number”}
}
}
}按FIELD1分组计算FIELD2的平均值,并排序
GET hdu/se/_search
{
“size”: 0,
“aggs”:{
“name”:{
“terms”: {
“field”: “t_name”,“order”: {
“_term”: “desc”
}
},
“aggs”:{
“name”:{
“avg”: {
“field”: “s_number”
}
}
}
}
}
}先取范围再分组再计算平均值
GET /hdu/se/_search
{
“size”: 0,
“aggs”: {
“NAME”: {
“range”: {
“field”:“s_number”,
“ranges”: [
{“from”: 0,“to”: 100}
]
},
“aggs”: {
“NAME”: {
“terms”: {
“field”: “t_name”
},
“aggs”:{
“name”:{
“avg”: {
“field”: “s_number”
}
}
}
}
}
}
}
}
}#结构化搜索Term Filter
根据Field的Value搜索
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“constant_score”: {
“filter”: {
“term”: {
“time”: “89”
}
}
}
}
}查看分词
GET /hdu/_analyze
{
“field”: “class”,
“text”: “1-111”
}not_analyzer 不分词
PUT /hdu
{
“mappings”: {
“se”: {
“properties”: {
“class”:{
“type” : “keyword”
}
}
}
}
}结构化搜索bool组合多个filter条件来搜索数据
搜索xx为aa或者yy为bb同时zz不为cc的type
GET /hdu/se/_search
{
“query”:{
“constant_score”:{
“filter”: {
“bool”: {
“should”:[
{“term”:{“t_name”:“XiaoWang”}},
{“term”:{“class”:“6-111”}}
],
“must_not”:{
“term”:{“class”:“7-111”
}
}
}
}
}
}
}结构化搜索 范围
GET /hdu/se/_search
{
“query” : {
“constant_score” : {
“filter” : {
“range” : {
“s_number” : {
“gte” : 20,
“lt” : 40
}
}
}
}
}
}结构化搜索 缺失搜索
GET /hdu/se/_search
{
“query” : {
“constant_score” : {
“filter”: {
“missing” : { “field” : “class” }
}
}
}
}#全文搜索 提高精度
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“match”: {
“time”: {
“query”:“4 345”,
“operator”: “and”
}
}
}
}#全文搜索 控制精度
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“match”: {
“time”: {
“query”:“1 4 67 89”,
“minimum_should_match”: “75%”
}
}
}
}全文搜索bool组合查询 控制精度
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: { “match”: { “class”: “6-111” }},
“must_not”: { “match”: { “t_name”: “XiaoChen” }},
“should”: [
{ “match”: { “time”:“1” }},
{ “match”: { “time”:“4” }},
{ “match”: { “time”:“67”}},
{ “match”: { “time”:“89”}}
],
“minimum_should_match”: 2
}
}
}全文搜索 查询语句提升权重
GET /_search
{
“query”: {
“bool”: {
“must”: {
“match”: {
“time”: {
“query”:“1 4”,
“operator”: “and”
}
}
},
“should”: [
{ “match”: {
“class”: {
“query”: “6-111”,
“boost”: 3
}
}},
{ “match”: {
“class”: {
“query”: “12-111”,
“boost”: 2
}
}}
]
}
}
}最大化查询（Disjunction Max Query）
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“dis_max”: {
“queries”: [
{ “match”: { “time”: “1 34” }},
{ “match”: { “class”:“6-111” }}
]
}
}
}Multi_Match （）
GET /hdu/se/_search
{
“query”:{
“multi_match”: {
“query”: “34”,
“type”: “best_fields”,
“fields”: [ “class”, “time” ],
“tie_breaker”: 0.3,
“minimum_should_match”: “30%”
}
}
}#近似匹配
##短语匹配 （相邻）
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“match_phrase”: {
“time”: “4 89”
}
}
}##slop 参数 （相隔多远时仍然能将文档视为匹配）
GET /hdu/se/_search
{
“query”: {
“match_phrase”: {
“time”: {
“query”: “4 89”,
“slop”: 1
}
}
}
}
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