Elasticsearch介绍和使用

一、Elasticsearch

强大的搜索和分析能力：
- Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎。它能够快速地对大量数据进行全文搜索、结构化搜索和复杂的数据分析操作。
- 对于大型数据集，它可以高效地处理各种查询需求，包括关键词搜索、范围查询、聚合分析等。例如，在电商领域，可以快速搜索商品名称、描述等信息，同时还能对销售数据进行聚合分析，如按时间段统计销售额、销量等。
分布式架构：
- Elasticsearch 设计为分布式系统，可以轻松地扩展到处理大规模数据集。它可以将数据分布在多个节点上，实现并行处理和高可用性。
- 当数据量不断增长时，可以通过添加更多的节点来扩展系统的存储和处理能力，而不会对系统的性能产生显著影响。
- 这种分布式架构还提供了自动故障转移和数据冗余功能，确保数据的安全性和可靠性。
实时性：
- Elasticsearch 支持实时索引和搜索，数据可以在写入后立即被搜索到。这对于需要实时分析数据的场景非常重要。
- 例如，在日志分析中，可以实时监控系统日志，及时发现问题并进行处理。在金融领域，可以实时分析交易数据，以便做出及时的决策。
易于使用和集成：
- Elasticsearch 提供了丰富的 API 和工具，使得开发人员可以轻松地与各种编程语言和技术进行集成。
- 它还具有友好的用户界面，如 Kibana，可以方便地进行数据可视化和分析。开发人员可以通过简单的配置和查询语句，快速实现复杂的搜索和分析功能。

二、Elasticsearch 结构

节点（Node）：
- Elasticsearch 集群由一个或多个节点组成。每个节点是一个独立的服务，可以存储数据、处理查询请求，并与其他节点进行通信。
- 节点可以分为主节点（Master Node）和数据节点（Data Node）。主节点负责管理集群的状态，如分配分片、处理节点加入和离开等。数据节点负责存储数据和执行查询操作。
索引（Index）：
- 索引是 Elasticsearch 中存储数据的逻辑空间。它类似于关系数据库中的数据库，可以包含多个类型（Type）的文档。
- 索引由一个或多个分片（Shard）组成，每个分片是一个独立的 Lucene 索引。分片可以分布在不同的节点上，实现数据的分布式存储和并行处理。
类型（Type）：
- 在一个索引中，可以定义多个类型。类型用于对具有相似结构的文档进行分类。例如，在一个电商索引中，可以定义商品类型和订单类型。
- 每个类型有自己的映射（Mapping），定义了文档的字段和数据类型。
文档（Document）：
- 文档是 Elasticsearch 中存储的基本单位。它是一个 JSON 格式的对象，包含了一组字段和对应的值。
- 文档通过唯一的 ID 进行标识，可以被索引、搜索和更新。
分片（Shard）：
- 分片是 Elasticsearch 中数据的最小存储单元。每个分片是一个独立的 Lucene 索引，可以分布在不同的节点上。
- 分片分为主分片（Primary Shard）和副本分片（Replica Shard）。主分片负责存储原始数据，副本分片用于提供数据的备份和高可用性。
映射（Mapping）：
- 映射定义了文档的字段和数据类型。它类似于关系数据库中的表结构定义。
- 映射可以在创建索引时指定，也可以在后期动态更新。它包括字段的名称、数据类型、分析器、索引选项等。

三、倒排索引
Elasticsearch 使用倒排索引来实现高效的搜索功能。下面详细介绍其倒排索引原理：

1、什么是倒排索引

倒排索引（Inverted Index）是一种用于快速检索的数据结构。与传统的正向索引（如书籍的目录，根据内容的位置来查找内容）不同，倒排索引是根据内容来查找其位置。在文本搜索领域，倒排索引将每个词（或称为“词条”“术语”）与包含该词的文档列表相关联。

2、Elasticsearch 倒排索引的构成

Elasticsearch 的倒排索引主要由以下几个部分组成：

词条（Terms）：
- 这是索引中的基本单元，通常是经过分词器处理后的单词或短语。例如，对于文本“Elasticsearch is a powerful search engine”，可能会被分解为“elasticsearch”“is”“a”“powerful”“search”“engine”等词条。
文档列表（Postings List）：
- 对于每个词条，都有一个对应的文档列表，记录了包含该词条的所有文档的信息。文档信息通常包括文档 ID、词频（Term Frequency，TF，该词条在文档中出现的次数）、位置信息（该词条在文档中的具体位置，例如在句子中的位置）等。
词典（Dictionary）：
- 词典是所有词条的集合，通常以某种数据结构（如哈希表、B 树等）进行存储，以便快速查找词条。词典的作用是将用户输入的查询词快速转换为对应的词条，然后查找倒排索引中的文档列表。

3、倒排索引的构建过程

文本分析（Text Analysis）：
- 当向 Elasticsearch 中添加文档时，首先会对文档的内容进行文本分析。这个过程包括分词、去除停用词、词干提取等操作。
- 分词是将文本分割成一个个独立的词条。例如，“I love Elasticsearch”可能会被分割成“i”“love”“elasticsearch”三个词条。
- 去除停用词是指去除一些常见的、对搜索意义不大的词，如“a”“the”“is”等。
- 词干提取是将单词还原为其基本形式，例如将“loves”“loving”“loved”都还原为“love”。
词条生成与存储：
- 经过文本分析后，得到的词条会被添加到倒排索引中。如果词条已经存在于词典中，则将当前文档的信息添加到该词条的文档列表中；如果词条不存在，则在词典中创建新的词条，并为其创建一个新的文档列表。
文档列表更新：
- 对于每个词条的文档列表，会记录文档 ID、词频和位置信息等。当有新的文档包含该词条时，文档列表会被更新。例如，如果新文档的 ID 为 100，并且包含词条“elasticsearch”，则会在“elasticsearch”的文档列表中添加文档 ID 为 100 的记录，并更新词频和位置信息。

4、倒排索引的搜索过程

查询分析：
- 当用户输入查询时，Elasticsearch 会对查询进行与文档添加时类似的文本分析操作，将查询转换为一系列词条。
词条查找：
- 根据查询中的词条，在词典中查找对应的文档列表。
文档评分：
- 对于每个找到的文档，Elasticsearch 会根据一定的算法计算文档的相关性得分。得分通常考虑因素包括词频（TF，词条在文档中出现的次数）、逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF，衡量词条在整个索引中的稀有程度）、文档长度等。
- 例如，一个词条在某个文档中出现的次数越多，并且该词条在整个索引中出现的文档越少，那么这个文档的得分就越高，说明它与查询的相关性越大。
结果排序：
- 根据文档的得分，对搜索结果进行排序，得分高的文档排在前面。

5、倒排索引的优势

快速搜索：
- 倒排索引可以快速定位包含特定词条的文档，大大提高了搜索的效率。无论索引中有多少文档，都可以在很短的时间内返回搜索结果。
灵活的查询：
- 支持各种复杂的查询，如全文搜索、短语搜索、布尔查询等。可以根据用户的需求进行精确匹配、模糊匹配、范围查询等操作。
可扩展性：
- Elasticsearch 的分布式架构使得倒排索引可以轻松地扩展到处理大规模数据集。可以通过添加更多的节点来扩展索引的存储和处理能力，而不会影响搜索性能。

二、Elasticsearch 的范例
以下是一个使用 Elasticsearch 进行关键词搜索、范围查询和聚合分析的范例。

假设我们有一个电商商品索引，包含商品名称、价格、库存等字段。

一、关键词搜索

查找名称中包含“手机”的商品：

GET /ecommerce/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": "手机"
    }
  }
}

二、范围查询

查找价格在 1000 到 2000 元之间的商品：

GET /ecommerce/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "price": {
        "gte": 1000,
        "lte": 2000
      }
    }
  }
}

三、聚合分析

统计不同品牌的商品数量：

GET /ecommerce/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "brands": {
      "terms": {
        "field": "brand"
      }
    }
  }
}

计算平均价格：

GET /ecommerce/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "average_price": {
      "avg": {
        "field": "price"
      }
    }
  }
}

求中位数

假设已经有一个名为“products”的索引，包含“price”字段表示商品价格。可以使用以下命令添加一些示例数据：

POST /products/_doc/1
{
  "price": 10
}

POST /products/_doc/2
{
  "price": 20
}

POST /products/_doc/3
{
  "price": 30
}

POST /products/_doc/4
{
  "price": 40
}

POST /products/_doc/5
{
  "price": 50
}

使用聚合分析计算中位数

可以使用以下查询来计算价格的中位数：

GET /products/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "median_price": {
      "percentiles": {
        "field": "price",
        "percents": [50]
      }
    }
  }
}

在这个查询中，我们使用了百分位聚合，指定了要计算的字段为“price”，并且只计算 50%这个百分位，即中位数。

结果解析

返回的结果类似如下：

{
  "took": 12,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 5,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": null,
    "hits": []
  },
  "aggregations": {
    "median_price": {
      "values": {
        "50.0": 30
      }
    }
  }
}