一，概述

1. Elasticsearch是一个基于Lucene开发的一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎。
2. Cluster：集群。
3. Node：节点,一个节点就是Elasticsearch的一个实例。
4. Shard：分片（主分片），es数据存储的最小单元，创建索引的时候指定，不可更改，路由算法：shard = hash(routing) % number_of_primary_shards。Routing默认是文档id。
5. Replica：副本，一个副本就是一个主分片的拷贝，可以动态扩展，提高容灾能力，分担主分片查询压力。
6. Index：Elasticsearch的Index相当于数据库的Table。
7. Type：这个在新的7.X版本已经废除。
8. Document：Document相当于数据库的一行记录。
9. Field：相当于数据库的Column的概念。
10. Mapping：索引的数据结构，定义索引里字段的名称，类型，是否分词等。相当于数据库的Schema的概念，描述数据库的组织和结构。

二，数据类型

1.  常见类型: keyword,text,boolean,integer,long,double,date
2. 复杂类型: object(JSON对象)、join(嵌套类型)
3. 特殊类型: geo_point（经纬度"location": { "lat": 41.12, "lon": -71.34}）
4. keyword：
5.    1，作为整体不被分词，直接建立索引
6.     2，支持模糊查询（使用wildcard query 类似mysql的like *小*）和精准匹配
7.     3，这个类型的字段通常用于排序，聚合，
8. text：
9.     1，会进行分词，分词后建立索引（对分词建立索引而不是整个文本）
10.     2，支持模糊，支持精准匹配
11.     3，不支持聚合查询。

 三，分词器

1. standard： ES的默认分词器，会去除符号，并将大写转换为小写，然后根据空格进行分词。
2. simple： 按照非字母切分(符号被过滤)，小写处理，会去除数字
3. whitespace：分词器只根据空格进行分词,保留符号
4. stop：与standard相似，只是会过滤掉the，a，is等修饰词
5. keyword: 不分词，将内容当成一个整体
6. ik_smart: 最粗粒度的分词
7. Ik_max_word: 最细粒度的分词
    

 四，Node节点类型

1. Master Node:主节点的主要职责是负责集群层面的相关操作，创建或删除索引，创建Mapping,或者增加、删除节点。单一职责Master节点只需要较低配置CPU、较低配置内存和磁盘。
2. Data Node：数据节点，主要是存储数据的节点。需要存储数据并计算结果，所以需要高速大容量磁盘、高CPU、高RAM内存。
3. Ingest Node：数据预处理的节点，对索引请求进行预处理，比如doc写入文件前执行一条ingest pipeline(一个预处理管道)，比如改变某个field的值，添加一两个field等 ，还支持painless脚本对数据进行复杂加工（类似于Java中的过滤器）。每个节点默认都是Ingest Node
4. Coordinating Node：协调节点, 接收到客户端请求之后将创建（删除）索引的请求转发给Master节点，查询数据的请求转发给Data节点，对Data节点返回的数据进行缩减合并返回用户。需要高CPU和中等大小内存。
5. ES的默认值：node.master=true，node.data=true, node.ingest=true。如果三项都设置为false，那这个节点将只作为协调节点使用。
    

五，分片 Shard

1. 一个索引的数据可以分为多个主分片，每个主分片又可以设置多个副本分片冗余数据。
2. 主分片（primary shard）和副本分片（replica shard）

• 一个索引的主分片数量是在创建索引的时候固定的，不可变更，副本分片是可以动态修改的。主分片故障时副本分片会选出主分片，由此做到冗余数据，容灾。
• 主副分片都会处理查询请求，协调节点会随机选取主副分片其中一个发送请求。新增修改删除请求只能主分片处理，然后通过主从同步到副本分片。
• 同一个索引的primary shard、replica shard不能分配到同一个节点上。主要目的是防止节点挂掉导致备份不可用，
• 写操作时由协调节点发给主分片primary shard，主分片需要将所有操作发送给副本分片执行，全部执行完之后主分片返回给协调节点结果响应给客户端。

六，节点分片示意图

七，分段 Segment

1. Elasticsearch 中的一个 Shard 是一个 Lucene 索引，一个 Lucene 索引被分解成段。段是存储索引数据的索引中的内部存储元素。
2. segment是不可变的，物理上你并不能从中删除信息，所以在删除文档的时候，是在文档上面打上一个删除的标记，然后在执行段合并的时候，进行删除
3. 索引segment段的个数越多，搜索性能越低且消耗内存更多
   

 八，基于Segment数据读写，更新过程

1. 新增：当有新的数据需要创建索引时，由于段不变性，所以选择新建一个段来存储新增的数据。
2. 删除：当需要删除数据时，由于数据所在的段只可读，不可写，所以Lucene在索引文件新增一个.del的文件，用来专门存储被删除的数据id。当查询时，被删除的数据还是可以被查到的，只是在进行文档链表合并时，才把已经删除的数据过滤掉。被删除的数据在进行段合并时才会被真正被移除。索引segment段的个数越多，搜索性能越低且消耗内存更多
3. 更新：更新的操作其实就是删除和新增的组合，先在.del文件中记录旧数据，再在新段中添加一条更新后的数据。
    

 九，倒排索引数据结构

1. Term（单词）：一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词，这一个一个的就叫做Term（直译为：单词）
2. Term Dictionary（单词字典）：可以理解为Term的集合，ES为了快速找到term,会将所有term排序，然后二分查找。
3. Term Index（单词索引）：为了更快的找到某个单词，我们为单词建立索引，结构类似“Trie 树”(前缀树/字典树)
4. Posting List（倒排列表）：倒排列表存储的是单词对应的文档id，还可以保存单词在某个文档中出现的次数，单词在文档中出现的位置
   

 十，倒排索引

1. 单词的倒排索引如下图
2. 文档频率：该单词在多少文档中出现过
3. DocId:单词出现的文档ID
4. TF:表示单词在该文档中出现次数
5. <POS>:表示单词出现的位置信息
   

 十一，整体结构示意图

 十二，单词查找过程

通过term index可以快速地定位到term dictionary的某个offset，然后从这个位置再往后顺序查找，确定term的在磁盘中的位置，找到单词对应的倒排项。
注：term index是通过FST （Finite State Transducer）的压缩技术进行压缩，保证term index可以被缓存到内存中，减少磁盘IO，提高效率。
FST有两个优点：1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；2）查询速度快。O(len(str))的查询时间复杂度。

 十三，ES数据写入过程

1. 客户端向 Node 1 发送新建、索引或者删除请求。
2. 节点使用文档的 _id 确定文档属于分片 0 。请求会被转发到 Node 3，因为分片 0 的主分片目前被分配在 Node 3 上。
3. Node 3 在主分片上面执行请求。如果成功了，它将请求并行转发到 Node 1 和 Node 2 的副本分片上。一旦所有的副本分片都报告成功, Node 3 将向协调节点报告成功，协调节点向客户端报告成功。
   

 十四，ES数据读取数据过程-查询阶段

1. 客户端发送查询请求到node3，node3此时作为协调节点。
2. node3以广播请求的方式请求索引中每一个节点的分片（可以是主分片也可以是副本分片）
3. 每个分片将构造一个本地优先队列。如果客户端要求返回的是from,size分页数据，则每个分片都会得到一个form+size大小的结果集，将轻量级的结果返回给协调节点，由node3进行合并排序。
   

 十五，ES数据读取数据过程-取回阶段

1. 协调节点node3，根据合并后的结果集，确定需要向那些分片发起请求。
2. 向各个分片发起请求，获取到文档完整数据返回给协调节点。
3. 协调节点返回给客户端

 十六，ES数据存储过程

1，一个文档被索引之后，就会被添加到内存缓冲区，并且 追加到了 translog

 2，分片每秒执行一次refersh，这些在内存缓冲区的文档被写入到一个新的segment中， 
   segment被打开，文档可被索引到，同时清空内存buffer

 3，这个进程继续工作，更多的文档被添加到内存缓冲区和追加到translog

 4，每间隔一段时间,或translog变得越来越大索引将被flush
     1）内存缓冲区的数据被写入新的segment
    2）缓冲区被清空
    3）文件系统缓存被刷入磁盘（flush操作）
    4）清空translog

 

 十七，ES数据存储原理

 

十八，基本语法

查看索引信息：GET /_cat/indices?v

查看集群节点信息：GET /_cat/nodes

删除索引：DELETE /my_index

创建索引： PUT /my_index?pretty

{
    "settings":{
        "number_of_shards":3,
        "number_of_replicas":1
    }
}

设置索引信息：PUT /my_index/_mappings
keyword 类型 ignore_above 指的是长度超过指定字符后，不会被索引，但是会被存储
text  类型的 ignore_above 指超过长度不能被整体索引，不会精确匹配到

{
    "properties": {
        "content_type": {
            "type": "integer"
        },
        "content_id": {
            "type": "long"
        },
        "user_name": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 5
        },
        "title": {
            "type": "text",
            "fields": {
                "key": {
                    "type": "keyword",
                    "ignore_above": 15
                }
            },
            "analyzer": "ik_smart",
            "search_analyzer": "ik_smart"
        },
        "desc": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_smart",
            "search_analyzer": "ik_smart"
        },
        "create_time": {
            "type": "date"
        }
    }
}

查看索引结构信息：GET /my_index

查看索引结构信息：GET /my_index/_mappings

删除文档：DELETE /my_index/_doc/1

创建文档：PUT /my_index/_doc/1001

{
    "content_id": 1001,
    "content_type": 1,
    "user_name": "小明",
    "create_time": "2020-11-01",
    "title": "一则小明的花边新闻",
    "desc": "小明昨天表白失败"
}
{
    "content_id": 1002,
    "content_type": 1,
    "user_name": "小红",
    "create_time": "2020-11-01",
    "title": "小红花边新闻",
    "desc": "小红昨天拒绝了小明的表白"
}
{
    "content_id": 1003,
    "content_type": 2,
    "user_name": "小胡",
    "create_time": "2020-11-02",
    "title": "小红和小胡的感情纠葛",
    "desc": "小红因为暗恋小胡拒绝了小明的追求"
}
{
    "content_id": 1004,
    "content_type": 2,
    "user_name": "小红小明小胡",
    "create_time": "2020-11-02",
    "title": "小红小明小胡的生死三角恋导致的诸多问题引发社会关心",
    "desc": "小红因为暗恋老王拒绝了小明的追求"
}

term 对搜索词不做分词，会将输入作为一个整体，在倒排索引中查找准确的词项：GET /my_index/_search

{
  "query": {
    "term": {
      "user_name": "小胡"
    }
  }
}
{
  "query": {
    "term": {
      "title": "小红"
    }
  }
}

match 用在一个分词字段上，他会分词去匹配。用在一个精确匹配的字段上或者数字、日期类型字段上他会精确查找：GET /my_index/_search

{
  "query": {
    "match": {
      "user_name": "小红"
    }
  }
}

加上分页

{
  "query": {
    "match": {
      "title": "小红和"
    }
  },
  "from":0,
  "size":"1"
}

range 范围查询：GET /my_index/_search

{
  "query": {
    "range": {
      "content_id": {
          "gte":1002,
          "lte":1004
      }
    }
  }
}

bool 多条件组合查询：GET /my_index/_search

{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "title": "小胡"
                    }
                },
                {
                    "range": {
                        "content_id": {
                            "gte": 1002,
                            "lte": 1004
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}