Elasticsearch入门知识点总结

发布时间：2021-10-22 09:40:24 作者：iii
来源：亿速云阅读：209

# Elasticsearch入门知识点总结

## 一、Elasticsearch概述

### 1.1 什么是Elasticsearch
Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene构建的**开源分布式搜索和分析引擎**，具有以下核心特性：
- **近实时搜索**：数据索引后几乎立即可查（通常1秒内）
- **分布式架构**：支持水平扩展，可处理PB级数据
- **RESTful API**：所有操作通过HTTP接口完成
- **多数据类型支持**：结构化/非结构化文本、数字、地理空间数据等
- **丰富的查询DSL**：提供灵活的JSON格式查询语法

### 1.2 典型应用场景
| 场景类型       | 具体应用案例                     |
|----------------|----------------------------------|
| 全文搜索       | 电商商品搜索、新闻网站内容检索   |
| 日志分析       | ELK栈中的日志存储与分析          |
| 指标分析       | 应用性能监控(APM)数据聚合        |
| 安全分析       | SIEM系统中的威胁检测            |
| 地理空间分析   | 位置服务、轨迹分析               |

### 1.3 核心概念对比
```sql
-- 与传统关系型数据库概念对照
RDBMS        → Elasticsearch
Database     → Index
Table        → Type(7.x后已废弃)
Row          → Document
Column       → Field
Schema       → Mapping
SQL          → Query DSL

二、核心架构解析

2.1 节点角色类型

graph TD
    A[Node] --> B[Master-eligible]
    A --> C[Data]
    A --> D[Ingest]
    A --> E[ML]
    A --> F[Coordinating]

Master节点：负责集群状态管理，建议3个避免脑裂
Data节点：存储索引数据，承担CRUD操作
Coordinating节点：请求路由和结果聚合（所有节点默认具备）

2.2 分片机制

主分片(Primary Shard)：数据存储的基本单元，索引时确定且不可修改
副本分片(Replica Shard)：提供高可用和读扩展，数量可动态调整

// 创建索引时指定分片配置
PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

2.3 数据写入流程

客户端请求发送到Coordinating节点
通过文档ID路由到对应分片（hash(_id) % shards）
主分片处理写入请求后同步到副本分片
返回写入确认（可配置quorum级别）

三、索引与映射设计

3.1 索引管理操作

# 查看所有索引
GET /_cat/indices?v

# 创建索引（指定mapping）
PUT /products
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": { "type": "text" },
      "price": { "type": "double" },
      "tags": { "type": "keyword" }
    }
  }
}

# 删除索引
DELETE /old_index

3.2 字段数据类型

数据类型	说明	典型应用
text	全文检索字段，会被分词	商品描述、文章内容
keyword	精确值匹配，不分词	状态标签、分类ID
numeric	包括long,integer,double等	价格、销量
date	日期类型，支持多种格式	创建时间、日志时间戳
geo_point	经纬度坐标	位置搜索
nested	嵌套对象类型	订单中的商品列表

3.3 动态映射控制

// 禁用动态映射
PUT /strict_index
{
  "mappings": {
    "dynamic": false,
    "properties": {
      "user": { "type": "text" }
    }
  }
}

四、数据操作与查询

4.1 CRUD操作示例

// 插入文档（指定ID）
PUT /products/_doc/100
{
  "name": "无线蓝牙耳机",
  "price": 299.00,
  "tags": ["数码","蓝牙"]
}

// 更新文档（部分字段）
POST /products/_update/100
{
  "doc": {
    "price": 259.00
  }
}

// 批量操作
POST /_bulk
{ "index" : { "_index" : "products", "_id" : "101" } }
{ "name": "智能手表", "price": 899 }
{ "delete" : { "_index" : "products", "_id" : "102" } }

4.2 查询DSL详解

基本查询结构

GET /index/_search
{
  "query": { ... },      // 查询条件
  "aggs": { ... },       // 聚合分析
  "sort": [ ... ],       // 排序规则
  "from": 0,             // 分页起始
  "size": 10             // 返回条数
}

常用查询类型

// 1. 匹配查询（分词处理）
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "无线耳机"
    }
  }
}

// 2. 精确匹配
{
  "query": {
    "term": {
      "tags": "蓝牙"
    }
  }
}

// 3. 范围查询
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 200,
        "lte": 500
      }
    }
  }
}

// 4. 布尔组合
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "name": "耳机" } }
      ],
      "filter": [
        { "range": { "price": { "lte": 300 } } }
      ]
    }
  }
}

4.3 聚合分析示例

// 按价格区间分桶统计
GET /products/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "price_ranges": {
      "range": {
        "field": "price",
        "ranges": [
          { "to": 100 },
          { "from": 100, "to": 500 },
          { "from": 500 }
        ]
      }
    }
  }
}

五、集群管理与优化

5.1 健康状态监控

# 查看集群健康
GET /_cluster/health

# 输出示例：
{
  "cluster_name": "es-cluster",
  "status": "green",          # green/yellow/red
  "number_of_nodes": 5,
  "active_primary_shards": 10,
  "active_shards": 20
}

5.2 性能优化建议

索引设计优化
- 合理设置分片数（建议单个分片20-50GB）
- 冷热数据分离（使用ILM策略）
查询优化技巧
- 使用filter代替query进行条件过滤（利用缓存）
- 避免深度分页（推荐使用search_after）
- 索引字段数据建模时考虑查询模式

JVM配置建议

# jvm.options配置示例
-Xms4g
-Xmx4g
-XX:+UseG1GC

六、实战案例：电商搜索实现

6.1 商品索引设计

PUT /ecommerce
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" },
      "category": { "type": "keyword" },
      "price": { "type": "scaled_float", "scaling_factor": 100 },
      "specs": { "type": "nested" },
      "sales": { "type": "integer" }
    }
  }
}

6.2 典型搜索场景实现

场景1：关键词搜索+分类过滤

GET /ecommerce/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "智能手机" } }
      ],
      "filter": [
        { "term": { "category": "数码" } }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    { "sales": "desc" }
  ]
}

场景2：多条件组合搜索

{
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "bool": {
          "should": [
            { "match": { "title": "华为" }},
            { "match": { "specs.brand": "华为" }}
          ]
        }
      },
      "functions": [
        { "field_value_factor": { "field": "sales" }}
      ]
    }
  }
}

七、常见问题解决方案

7.1 性能问题排查

慢查询定位

// 开启慢查询日志
PUT /_settings
{
 "index.search.slowlog.threshold.query.warn": "10s"
}

热点分片识别

GET /_cat/shards?v&h=index,shard,prirep,docs,store,ip,node&s=store:desc

7.2 数据一致性问题

写入一致性策略：通过wait_for_active_shards参数控制
```
PUT /index/_doc/1?wait_for_active_shards=2
```
读一致性：使用preference参数控制读请求路由
```
GET /index/_search?preference=_primary
```

八、学习资源推荐

8.1 官方文档

8.2 进阶学习路径

认证体系：
- Elastic Certified Engineer (ECE)
技术栈扩展：
- Kibana数据可视化
- Logstash数据处理
- Beats数据采集

本文共约4500字，涵盖了Elasticsearch的核心概念、操作方法和实战技巧。建议读者结合官方文档和实际环境练习，逐步掌握这个强大的搜索分析引擎。随着版本更新，部分功能可能发生变化，请以最新官方文档为准。 “`

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