ES学习之基础入门(二) - 好文

本文主要内容： 1、ES的特点 2、索引文档、检索文档、轻量级查询、表达式查询、结构化搜索、全文检索短语检索、高亮搜索、分析聚合 3、ES分布式特性
ES和关系型数据库差别：
在应用程序中对象很少只是一个简单的键和值的列表。通常，它们拥有更复杂的数据结构，可能包括日期、地理信息、其他对象或者数组等。

也许有一天你想把这些对象存储在数据库中。使用关系型数据库的行和列存储，这相当于是把一个表现力丰富的对象挤压到一个非常大的电子表格中：你必须将这个对象扁平化来适应表结构–通常一个字段>对应一列–而且又不得不在每次查询时重新构造对象。

ES特征：
Elasticsearch 是面向文档的，意味着它存储整个对象或文档。Elasticsearch 不仅存储文档，而且索引
每个文档的内容使之可以被检索。在 Elasticsearch 中，你
对文档进行索引、检索、排序和过滤–而不是对行列数据。这是一种完全不同的思考数据的方式，也是 Elasticsearch 能支持复杂全文检索的原因。
Elasticsearch 使用 JavaScript Object Notation 或者 JSON 作为文档的序列化格式。JSON
序列化被大多数编程语言所支持，并且已经成为 NoSQL 领域的标准格式。它简单、简洁、易于阅读。

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索引（名词）：
一个索引类似于传统关系数据库中的一个数据库，是一个存储关系型文档的地方。索引 (index) 的复数词为 indices 或 indexes 。
索引（动词）：
索引一个文档就是存储一个文档到一个索引（名词）中以便它可以被检索和查询到。这非常类似于 SQL 语句中的 INSERT
关键词，除了文档已存在时新文档会替换旧文档情况之外。
倒排索引：
关系型数据库通过增加一个索引比如一个 B树（B-tree）索引到指定的列上，以便提升数据检索速度。Elasticsearch 和 Lucene
使用了一个叫做倒排索引的结构来达到相同的目的。
一个文档中的每一个属性都是被索引的（有一个倒排索引）和可搜索的。一个没有倒排索引的属性是不能被搜索到的。

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为了对 Elasticsearch 能实现什么及其上手容易程度有一个基本印象，让我们从一个简单的教程开始并介绍索引、搜索及聚合等基础概念。

例子：

我们受雇于 Megacorp 公司，作为 HR 部门新的 “热爱无人机” （“We love our drones!”
）激励项目的一部分，我们的任务是为此创建一个雇员目录。该目录应当能培养雇员认同感及支持实时、高效、动态协作，因此有一些业务需求：

* 支持包含多值标签、数值、以及全文本的数据
* 检索任一雇员的完整信息
* 允许结构化搜索，比如查询 30 岁以上的员工
* 允许简单的全文搜索以及较复杂的短语搜索
* 支持在匹配文档内容中高亮显示搜索片段
* 支持基于数据创建和管理分析仪表盘
1、索引文档：
PUT /megacorp/employee/1 { "first_name" : "John", "last_name" : "Smith", "age"
:25, "about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ]
} PUT /megacorp/employee/2 { "first_name" : "Jane", "last_name" : "Smith", "age"
:32, "about" : "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } PUT
/megacorp/employee/3 { "first_name" : "Douglas", "last_name" : "Fir", "age" : 35
,"about": "I like to build cabinets", "interests": [ "forestry" ] }
2、检索文档：
GET /megacorp/employee/1
3、轻量级查询：
//查询所有文档 GET /megacorp/employee/_search //查询姓为Smith的文档 GET
/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
4、使用查询表达式：
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match" : { "last_name" : "Smith"
} } }
5、结构化搜索：
//年龄>30且姓smith GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "bool": { "must": {
"match" : { "last_name" : "smith" } }, "filter": { "range" : { "age" : { "gt" :
30 } } } } } }
6、全文搜索：
//喜欢攀岩 GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match" : { "about" :
"rock climbing" } } }
该笔搜索结果如下：
{ ... "hits": { "total": 2, "max_score": 0.16273327, "hits": [ { ... "_score":
0.16273327, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25,
"about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, {
... "_score": 0.016878016, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name":
"Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [
"music" ] } } ] } }
Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每个文档跟查询的匹配程度。第一个最高得分的结果很明显：John Smith 的 about
属性清楚地写着“rock climbing” 。

但为什么 Jane Smith 也作为结果返回了呢？原因是她的 about 属性里提到了 “rock” 。因为只有 “rock” 而没有 “climbing”
，所以她的相关性得分低于 John 的。

这是一个很好的案例，阐明了 Elasticsearch 如何在全文属性上搜索并返回相关性最强的结果。Elasticsearch中的相关性
概念非常重要，也是完全区别于传统关系型数据库的一个概念，数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配。

7、短语搜索：
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match_phrase" : { "about" :
"rock climbing" } } }
该笔返回结果如下：
{ ... "hits": { "total": 1, "max_score": 0.23013961, "hits": [ { ... "_score":
0.23013961, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25,
"about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } } ]
} }
8、高亮搜索：
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match_phrase" : { "about" :
"rock climbing" } }, "highlight": { "fields" : { "about" : {} } } }
当执行该查询时，返回结果与之前一样，与此同时结果中还多了一个叫做 highlight 的部分。这个部分包含了 about 属性匹配的文本片段，并以 HTML
标签 封装：
{ ... "hits": { "total": 1, "max_score": 0.23013961, "hits": [ { ... "_score":
0.23013961, "_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 rock climbing" ] } }
] } }
9、分析聚合：
lasticsearch 有一个功能叫聚合（aggregations），允许我们基于数据生成一些精细的分析结果。聚合与 SQL 中的 GROUP BY
类似但更强大。

分布式特性：

我们提到过 Elasticsearch 可以横向扩展至数百（甚至数千）的服务器节点，同时可以处理PB级数据。我们的教程给出了一些使用
Elasticsearch 的示例，但并不涉及任何内部机制。Elasticsearch 天生就是分布式的，并且在设计时屏蔽了分布式的复杂性。

Elasticsearch
在分布式方面几乎是透明的。教程中并不要求了解分布式系统、分片、集群发现或其他的各种分布式概念。可以使用笔记本上的单节点轻松地运行教程里的程序，但如果你想要在
100 个节点的集群上运行程序，一切依然顺畅。

Elasticsearch 尽可能地屏蔽了分布式系统的复杂性。这里列举了一些在后台自动执行的操作：

* 分配文档到不同的容器或分片中，文档可以储存在一个或多个节点中
* 按集群节点来均衡分配这些分片，从而对索引和搜索过程进行负载均衡
* 复制每个分片以支持数据冗余，从而防止硬件故障导致的数据丢失
* 将集群中任一节点的请求路由到存有相关数据的节点
* 集群扩容时无缝整合新节点，重新分配分片以便从离群节点恢复

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