ElasticSearch入门

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ES概述

ElasticSearch是一个分布式，高性能、高可用、可伸缩、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。通常作为Elastic Stack的核心来使用，Elastic Stack大致是如下这样组成的：

在这里插入图片描述

ES是一个近实时（NRT）的搜索引擎，一般从添加数据到能被搜索到只有很少的延迟（大约是1s），而查询数据是实时的。一般我们可以把ES配合logstash,kibana来做日志分析系统，或者是搜索方面的系统功能，比如在网上商城系统里实现搜索商品的功能也会用到ES。

ES与Mysql的概念对比

ES	MySql
字段	列
文档	一行数据
类型（已废弃）	表
索引	数据库

ES面向文档

文档是所有可搜索数据的最小单元。ES的文档就像MySql中的一条记录，只是ES的文档会被序列化成json格式，保存在Elasticsearch中

这个json对象是由字段组成，字段就相当于Mysql的列，每个字段都有自己的类型（字符串、数值、布尔、二进制、日期范围类型）；
当我们创建文档时，如果不指定字段的类型，Elasticsearch会帮我们自动匹配类型；
每个文档都有一个ID，类似MySql的主键，咱们可以自己指定，也可以让Elasticsearch自动生成；

类型Type

7.0版本开始，一个索引就只能创建一个类型了（_doc）。

索引（Index）

索引就相当于MySql里的数据库，它是具有某种相似特性的文档集合。反过来说不同特性的文档一般都放在不同的索引里；
索引的名称必须全部是小写；
在单个集群中，可以定义任意多个索引；
索引具有mapping和setting的概念，mapping用来定义文档字段的类型，setting用来定义不同数据的分布。

分片（shard）

ES提供了将索引细分为多个碎片的功能，这就是分片。这里咱们可以简单去理解，在创建索引时，只需要咱们定义所需的碎片数量就可以了，其实每个分片都可以看作是一个完全功能性和独立的索引，可以托管在集群中的任何节点上。

通过分片技术，咱们可以水平拆分数据量，同时它还支持跨碎片（可能在多个节点上）分布和并行操作，从而提高性能/吞吐量；
ES可以完全自动管理分片的分配和文档的聚合来完成搜索请求，并且对用户完全透明；
主分片数在索引创建时指定，后续只能通过Reindex修改，但是较麻烦，一般不进行修改。

副本分片（replica shard）

遇到问题时实现分片的故障转移机制，ElasticSearch允许将索引分片的一个或多个复制成所谓的副本分片。

ES 与RESTful 风格

RESTful 的四个关键词：PUT（修改），POST（添加），DELETE（删除），GET（查询）。其中在ES里面PUT和POST的界限并不是很分明，有时候PUT也作为添加。

索引的基本操作（CRUD）

创建索引

PUT /ropledata
{
  "settings": { 
    "number_of_shards": "2", 
    "number_of_replicas": "0"
  } 
}

删除索引

DELETE /datatest

删除索引成功

修改副本

咱们如果对刚才创建的索引副本数量不满意，可以进行修改，注意：分片不允许修改

PUT ropledata/_settings 
{ 
  "number_of_replicas" : "2" 
}

插入数据

创建一个文档（即插入一行数据）

POST /ropledata/_doc/101 
{
  "id":1,
  "name":"风离的博客",
  "page":"https://flya.top/",
  "say":"风离的博客" 
}

修改数据

ES里的文档是不可以修改的，但是可以覆盖，所以ES修改数据本质上是对文档的覆盖。ES对数据的修改分为全局更新和局部更新

全局更新

局部更新

局部更新 version+1 （现在局部更新好像每次都会更新Version了）

局部更新的底层流程：
内部先获取到对应的文档；
将传递过来的字段更新到文档的json中(这一步实质上也是一样的);
将老的文档标记为deleted（到一定时候才会物理删除）;
将修改后的新的文档创建出来。
性能对比：
全局更新本质上是替换操作，即使内容一样也会去替换；
局部更新本质上是更新操作，只有遇到新的东西才更新，没有新的修改就不更新；
局部更新比全局更新的性能好，因此推荐使用局部更新。
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