《极客时间教程 - Elasticsearch 核心技术与实战》笔记一

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《极客时间教程 - Elasticsearch 核心技术与实战》笔记一

第一章：概述

课程介绍（略）

课程综述及学习建议（略）

Elasticsearch 概述及其发展历史

Elasticsearch 是一款基于 Lucene 的开源分布式搜索引擎。

1.0（2014 年 1 月）
5.0（2016 年 10 月）
- Lucene 6.x
- 默认打分机制从 TD-IDF 改为 BM 25
- 支持 Keyword 类型
6.0（2017 年 10 月）
- Lucene 7.x
- 跨集群复制
- 索引生命周期管理
- SQL 的支持
7.0（2019 年 4 月）
- Lucene 7.x
- 移除 Type
- ECK （用于支持 K8S）
- 集群协调
- High Level Rest Client
- Script Score 查询

Elastic Stack 家族成员及其应用场景

Elasticsearch、Logstash、Kibana

Beats - 各种采集器

X-Pack - 商业化套件

第二章：安装上手

Elasticsearch 的安装与简单配置

【示例】

#启动单节点
bin/elasticsearch -E node.name=node0 -E cluster.name=geektime -E path.data=node0_data

#安装插件
bin/elasticsearch-plugin install analysis-icu

#查看插件
bin/elasticsearch-plugin list
#查看安装的插件
GET http://localhost:9200/_cat/plugins?v

#start multi-nodes Cluster
bin/elasticsearch -E node.name=node0 -E cluster.name=geektime -E path.data=node0_data
bin/elasticsearch -E node.name=node1 -E cluster.name=geektime -E path.data=node1_data
bin/elasticsearch -E node.name=node2 -E cluster.name=geektime -E path.data=node2_data
bin/elasticsearch -E node.name=node3 -E cluster.name=geektime -E path.data=node3_data

#查看集群
GET http://localhost:9200
#查看 nodes
GET _cat/nodes
GET _cluster/health

ES 安装指南open in new window

Kibana 的安装与界面快速浏览

#启动 kibana
bin/kibana

#查看插件
bin/kibana-plugin list

资料：

在 Docker 容器中运行 Elasticsearch,Kibana 和 Cerebro

Logstash 安装与导入数据

Elasticsearch 入门

基本概念 1 索引文档和 RESTAPI

基本概念：

Document
- Elasticsearch 是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位。
- Elasticsearch 中，文档会被序列化成 JSON 格式保存。无模式。
- 每个文档都有一个唯一性 ID，如果没有指定，ES 会自动生成。
Field - 文档包含一组字段。每个字段有对应类型（字符串、数值、布尔、日期、二进制、范围）
- 元数据（内置字段） - 以 _ 开头
  - _index - 文档所属索引
  - _type - 文档所属类型
  - _id - 文档的唯一 ID
  - _source - 文档的原始数据（JSON）
  - _all - 整合所有字段内容到该字段，已废弃
  - _version - 文档版本
  - _score - 相关性打分
Index - Document 的容器。
- Mapping - 定义文档字段类型
- Setting - 定义不同数据分布
Type - 7.0 移除 Type，每个 Index 只有一个名为 _doc 的 Type。
Node
Shard
Cluster

【示例】

#查看索引相关信息
GET kibana_sample_data_ecommerce

#查看索引的文档总数
GET kibana_sample_data_ecommerce/_count

#查看前 10 条文档，了解文档格式
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
}

#_cat indices API
#查看 indices
GET /_cat/indices/kibana*?v&s=index

#查看状态为绿的索引
GET /_cat/indices?v&health=green

#按照文档个数排序
GET /_cat/indices?v&s=docs.count:desc

#查看具体的字段
GET /_cat/indices/kibana*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs.count,mt

#How much memory is used per index?
GET /_cat/indices?v&h=i,tm&s=tm:desc

基本概念 2 - 集群、节点、分片、副本

集群的作用：高可用、可扩展

ES 集群通过集群名来区分。集群名通过配置文件或 -E cluster.name=xxx 来指定。

ES 节点通过配置文件或 -E node.name=xxx 指定。

每个 ES 节点启动后，会分配一个 UID，保存在 data 目录下

master 候选节点和 master 节点

每个节点启动后，默认就是一个 master 候选节点。候选节点可以通过选举，成为 master 节点。

集群中第一个节点启动时，会将自己选举为 master 节点。

每个节点上都保存了集群的状态，只有 master 节点才能修改集群的状态信息（通过集中式管理，保证数据一致性）。

集群状态信息：

所有的节点信息
所有的索引和相关 mapping、setting 信息
分片的路由信息

data node 和 coordinating node

data node - 保存数据的节点，叫做 data node。负责保存分片数据。
coordinating node - 负责接受 client 请求，将请求分发到合适节点，最终把结果汇聚到一起。每个节点默认都有 coordinating node 的职责。

其他节点类型

hot & warm 节点 - 不同硬件配置的 data node，用来实现 hot & warm 架构，降低集群部署成本。

机器学习节点 - 负责跑机器学习的 Job，用来做异常检测

tribe 节点 - 连接到不同的 ES 集群

分片

主分片 - 用于水平扩展，以提升系统可承载的总数据量以及吞吐量。

一个分片是一个运行 Lucene 实例
主分片数在索引创建时指定，后续不允许修改，除非 reindex

副分片（副本） - 用于冗余，解决高可用的问题。

副本数，可以动态调整
增加副本数，可以在一定程度上提高服务的可用性，以及查询的吞吐量。

生产环境的分片数，需要提前规划：

分片数过小：

无法通过增加节点实现水平扩展
单个分片的数据量太大，导致数据重新分配耗时

分片数过大：

影响搜索结果的相关性打分，影响统计结果的准确性
单个节点上过多的分片，会导致资源浪费，同时也会影响性能
7.0 开始，默认主分片数设置为 1，解决了 over-sharding 的问题

查看集群健康状态

GET _cluster/health 有三种结果：

Green - 主分片和副本都正常分配
Yellow - 主分片全部正常分配，有副本分片未能正常分配
Red - 有主分片未能分配

【示例】

get _cat/nodes?v
GET /_nodes/es7_01,es7_02
GET /_cat/nodes?v
GET /_cat/nodes?v&h=id,ip,port,v,m

GET _cluster/health
GET _cluster/health?level=shards
GET /_cluster/health/kibana_sample_data_ecommerce,kibana_sample_data_flights
GET /_cluster/health/kibana_sample_data_flights?level=shards

#### cluster state
The cluster state API allows access to metadata representing the state of the whole cluster. This includes information such as
GET /_cluster/state

#cluster get settings
GET /_cluster/settings
GET /_cluster/settings?include_defaults=true

GET _cat/shards
GET _cat/shards?h=index,shard,prirep,state,unassigned.reason

文档的基本 CRUD 和批量操作

文档的 CRUD

create - 创建文档，如果 ID 已存在，会失败
update - 增量更新文档，且文档必须已存在
index - 若文档不存在，则创建新文档；若文档存在，则删除现有文档，再创建新文档，同时 version+1
delete - DELETE <index>/_doc/1
read

【示例】

# create document. 自动生成 _id
POST users/_doc
{
 	"user" : "Mike",
    "post_date" : "2019-04-15T14:12:12",
    "message" : "trying out Kibana"
}

#create document. 指定 Id。如果 id 已经存在，报错
PUT users/_doc/1?op_type=create
{
    "user" : "Jack",
    "post_date" : "2019-05-15T14:12:12",
    "message" : "trying out Elasticsearch"
}

#create document. 指定 ID 如果已经存在，就报错
PUT users/_create/1
{
     "user" : "Jack",
    "post_date" : "2019-05-15T14:12:12",
    "message" : "trying out Elasticsearch"
}

### Get Document by ID
#Get the document by ID
GET users/_doc/1

###  Index & Update
#Update 指定 ID  （先删除，在写入）
GET users/_doc/1

PUT users/_doc/1
{
	"user" : "Mike"
}

#GET users/_doc/1
#在原文档上增加字段
POST users/_update/1/
{
  "doc": {
    "post_date": "2019-05-15T14:12:12",
    "message": "trying out Elasticsearch"
  }
}

### Delete by Id
# 删除文档
DELETE users/_doc/1

批量写

bulk API 支持四种类型：

index
create
update
delete

### Bulk 操作
#执行两次，查看每次的结果

#执行第 1 次
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test2", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

#执行第 2 次
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test2", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

批量读

mget
msearch

### mget 操作
GET /_mget
{
  "docs": [
    {
      "_index": "test",
      "_id": "1"
    },
    {
      "_index": "test",
      "_id": "2"
    }
  ]
}

#URI 中指定 index
GET /test/_mget
{
  "docs": [
    {
      "_id": "1"
    },
    {
      "_id": "2"
    }
  ]
}

GET /_mget
{
  "docs": [
    {
      "_index": "test",
      "_id": "1",
      "_source": false
    },
    {
      "_index": "test",
      "_id": "2",
      "_source": [
        "field3",
        "field4"
      ]
    },
    {
      "_index": "test",
      "_id": "3",
      "_source": {
        "include": [
          "user"
        ],
        "exclude": [
          "user.location"
        ]
      }
    }
  ]
}

### msearch 操作
POST kibana_sample_data_ecommerce/_msearch
{}
{"query":{"match_all":{}},"size":1}
{"index":"kibana_sample_data_flights"}
{"query":{"match_all":{}},"size":2}

### 清除测试数据
#清除数据
DELETE users
DELETE test
DELETE test2

倒排索引入门

什么是正排，什么是倒排？

** 正排 **：文档 ID 到文档内容和单词的关联
** 倒排 **：单词到文档 ID 的关系

倒排索引含两个部分

** 单词词典 ** - 记录所有文档的单词，记录单词到倒排列表的关联关系
** 倒排列表 ** - 记录了单词对应的文档结合，由倒排索引项组成。

倒排索引项：

文档 ID
词频 TF - 单词在文档中出现的次数，用于相关性评分
位置 - 单词文档中分词的位置。用于语句搜索
偏移 - 记录单词的开始结束位置，实现高亮显示

要点：

文档中每个字段都有自己的倒排索引
可以指定某些字段不做索引

【示例】

POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Mastering Elasticsearch"
}

POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Elasticsearch Server"
}

POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Elasticsearch Essentials"
}

通过分析器进行分词

** 分词 **：文本分析是把全文本转换一系列单词（term / token）的过程。

分析组件由如下三部分组成，它的执行顺序如下：

Character Filters -> Tokenizer -> Token Filters

说明：

Character Filters（字符过滤器） - 针对原始文本处理，例如去除特殊字符、过了 html 标签
Tokenizer（分词器） - 按照策略将文本切分为单词
Token Filters（分词过滤器） - 对切分的单词进行加工，如：转为小写、删除 stop word、增加同义词等

ES 内置分析器：

Standard Analyzeropen in new window - 默认分词器，按词切分，小写处理。
Simple Analyzeropen in new window - 按非字母切分（过滤符号），小写处理。
Whitespace Analyzeropen in new window - 按空格切分，不转小写。
Stop Analyzeropen in new window - 小写处理，停用词过滤。
Keyword Analyzeropen in new window - 不分词，直接将输入当做输出。
Pattern Analyzeropen in new window - 按正则分词，默认正则为 \W+。
Language Analyzersopen in new window - 提供 30 多种常见语言的分词器。
Fingerprint Analyzeropen in new window - 可用于重复检测的指纹。

中文分词

elasticsearch-analysis-ik

elasticsearch-thulac-plugin

【示例】

#查看不同的 analyzer 的效果
#standard
GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}

#simpe
GET _analyze
{
  "analyzer": "simple",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "stop",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}

#stop
GET _analyze
{
  "analyzer": "whitespace",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}

#keyword
GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "pattern",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}

#english
GET _analyze
{
  "analyzer": "english",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}

POST _analyze
{
  "analyzer": "icu_analyzer",
  "text": "他说的确实在理”"
}

POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "他说的确实在理”"
}

POST _analyze
{
  "analyzer": "icu_analyzer",
  "text": "这个苹果不大好吃"
}

SearchAPI 概览

ES Search 有两种类型：

URI 查询 - 在 URL 中使用查询
Request Body 查询 - 基于 JSON 格式的 DSL

语法	范围
`/_search`	集群上的所有索引
`/index1/_search`	index1
`/index1,index2/_search`	index1 和 index2
`/index*/_search`	以 index 开头的索引

【示例】

#URI Query
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search?q=customer_first_name:Eddie
GET kibana*/_search?q=customer_first_name:Eddie
GET /_all/_search?q=customer_first_name:Eddie

#REQUEST Body
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
	"profile": true,
	"query": {
		"match_all": {}
	}
}

URISearch 详解

使用 q 指定查询字符串（query string）

q - 指定查询语句，使用 Query String 语义
df - 默认字段
sort - 排序
from/size - 分页
profile - 显示查询是如何被执行的

指定字段 vs. 泛查询

q=title:2012 / q=2012

Term vs. Phrase

Beautiful Mind，等效于 Beautiful Or Mind
"Beautiful Mind"，等效于 Beautiful And Mind

分组与引号

title:(Beautiful And Mind)
title="Beautiful Mind"

布尔操作

AND / OR / NOT 或 && / || / !
必须大写
title:(matrix NOT reloaded)

分组

+ 表示 must
- 表示 must_not
title:(+matrix -reloaded)

范围查询

区间表示：[] 闭区间，{} 开区间

year:{2019 TO 2018}
year:{* TO 2018}

算数符号

year:>2010
year:(>2010 && <=2018)
year:(+>2010 +<=2018)

通配符查询（通配符查询效率低，占用内存大，不建议使用。特别是放在最前面）

? 表示 1 个字符；* 表示任意个字符

title:mi?d
title:be*

正则表达式

title:[bt]oy

模糊匹配与近似查询

title:befutifl~1
title:"lord rings"~2


#基本查询
GET /movies/_search?q=2012&df=title&sort=year:desc&from=0&size=10&timeout=1s

#带 profile
GET /movies/_search?q=2012&df=title
{
	"profile":"true"
}

#泛查询，正对 _all, 所有字段
GET /movies/_search?q=2012
{
	"profile":"true"
}

#指定字段
GET /movies/_search?q=title:2012&sort=year:desc&from=0&size=10&timeout=1s
{
	"profile":"true"
}

# 查找美丽心灵，Mind 为泛查询
GET /movies/_search?q=title:Beautiful Mind
{
	"profile":"true"
}

# 泛查询
GET /movies/_search?q=title:2012
{
	"profile":"true"
}

#使用引号，Phrase 查询
GET /movies/_search?q=title:"Beautiful Mind"
{
	"profile":"true"
}

#分组，Bool 查询
GET /movies/_search?q=title:(Beautiful Mind)
{
	"profile":"true"
}

#布尔操作符
# 查找美丽心灵
GET /movies/_search?q=title:(Beautiful AND Mind)
{
	"profile":"true"
}

# 查找美丽心灵
GET /movies/_search?q=title:(Beautiful NOT Mind)
{
	"profile":"true"
}

# 查找美丽心灵
GET /movies/_search?q=title:(Beautiful %2BMind)
{
	"profile":"true"
}

#范围查询 , 区间写法
GET /movies/_search?q=title:beautiful AND year:[2002 TO 2018%7D
{
	"profile":"true"
}

#通配符查询
GET /movies/_search?q=title:b*
{
	"profile":"true"
}

// 模糊匹配 & 近似度匹配
GET /movies/_search?q=title:beautifl~1
{
	"profile":"true"
}

GET /movies/_search?q=title:"Lord Rings"~2
{
	"profile":"true"
}

RequestBody 与 QueryDSL 简介

DSL
from / size（分页）
sort（排序）
_source（原文本查询）
script_fields（脚本）
match
match_phrase
simple_query_string

curl -XGET "http://localhost:9200/kibana_sample_data_ecommerce/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}'

#ignore_unavailable=true，可以忽略尝试访问不存在的索引“404_idx”导致的报错
#查询 movies 分页
POST /movies,404_idx/_search?ignore_unavailable=true
{
  "profile": true,
	"query": {
		"match_all": {}
	}
}

POST /kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "from":10,
  "size":20,
  "query":{
    "match_all": {}
  }
}

#对日期排序
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "sort":[{"order_date":"desc"}],
  "query":{
    "match_all": {}
  }

}

#source filtering
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "_source":["order_date"],
  "query":{
    "match_all": {}
  }
}

#脚本字段
GET kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
  "script_fields": {
    "new_field": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": "doc['order_date'].value+'hello'"
      }
    }
  },
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

POST movies/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "last christmas"
    }
  }
}

POST movies/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "last christmas",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

POST movies/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title":{
        "query": "one love"

      }
    }
  }
}

POST movies/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title":{
        "query": "one love",
        "slop": 1

      }
    }
  }
}

QueryString&SimpleQueryString 查询

PUT /users/_doc/1
{
  "name":"Ruan Yiming",
  "about":"java, golang, node, swift, elasticsearch"
}

PUT /users/_doc/2
{
  "name":"Li Yiming",
  "about":"Hadoop"
}

POST users/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "name",
      "query": "Ruan AND Yiming"
    }
  }
}

POST users/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "fields":["name","about"],
      "query": "(Ruan AND Yiming) OR (Java AND Elasticsearch)"
    }
  }
}

#Simple Query 默认的 operator 是 Or
POST users/_search
{
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "Ruan AND Yiming",
      "fields": ["name"]
    }
  }
}

POST users/_search
{
  "query": {
    "simple_query_string": {
      "query": "Ruan Yiming",
      "fields": ["name"],
      "default_operator": "AND"
    }
  }
}

GET /movies/_search
{
	"profile": true,
	"query":{
		"query_string":{
			"default_field": "title",
			"query": "Beafiful AND Mind"
		}
	}
}

# 多 fields
GET /movies/_search
{
	"profile": true,
	"query":{
		"query_string":{
			"fields":[
				"title",
				"year"
			],
			"query": "2012"
		}
	}
}

GET /movies/_search
{
	"profile":true,
	"query":{
		"simple_query_string":{
			"query":"Beautiful +mind",
			"fields":["title"]
		}
	}
}

DynamicMapping 和常见字段类型

什么是 Mapping

Mapping 类似数据库中 schema 的定义

Mapping 会将 JSON 文档映射成 Lucene 所需要的数据格式

一个 Mapping 属于一个索引的 Type

字段数据类型

简单类型
Text / Keyword
Date
Integer / Floating
Boolean
Ipv4 / Ipv6
复杂类型
对象类型 / 嵌套类型
特殊类型
get_point & geo_shape / percolator

什么是 Dynamic Mapping

在写入文档时，如果索引不存在，会自动创建索引

ES 会根据文档信息，自动推算出字段的类型

有时候，推算可能会不准确，当类型设置错误时，可能会导致一些功能无法正常运行。例如范围查询

能否更改 Mapping 的字段类型

Dynamic 设为 true 时，一旦有新增字段的文档写入，Mapping 也同时被更新

Dynamic 设为 false 时，Mapping 不会被更新，新增字段的数据无法被索引，但是信息会出现在 _source 中。

Dynamic 设为 stric 时，文档写入失败

对已有字段，一旦有数据写入，就不再支持修改字段的定义

如果希望改变字段类型，必须 reindex API，重建索引

【示例】

#写入文档，查看 Mapping
PUT mapping_test/_doc/1
{
  "firstName":"Chan",
  "lastName": "Jackie",
  "loginDate":"2018-07-24T10:29:48.103Z"
}

#查看 Mapping 文件
GET mapping_test/_mapping

#Delete index
DELETE mapping_test

#dynamic mapping，推断字段的类型
PUT mapping_test/_doc/1
{
    "uid" : "123",
    "isVip" : false,
    "isAdmin": "true",
    "age":19,
    "heigh":180
}

#查看 Dynamic
GET mapping_test/_mapping

#默认 Mapping 支持 dynamic，写入的文档中加入新的字段
PUT dynamic_mapping_test/_doc/1
{
  "newField":"someValue"
}

#该字段可以被搜索，数据也在 _source 中出现
POST dynamic_mapping_test/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "newField":"someValue"
    }
  }
}

#修改为 dynamic false
PUT dynamic_mapping_test/_mapping
{
  "dynamic": false
}

#新增 anotherField
PUT dynamic_mapping_test/_doc/10
{
  "anotherField":"someValue"
}

#该字段不可以被搜索，因为 dynamic 已经被设置为 false
POST dynamic_mapping_test/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "anotherField":"someValue"
    }
  }
}

get dynamic_mapping_test/_doc/10

#修改为 strict
PUT dynamic_mapping_test/_mapping
{
  "dynamic": "strict"
}

#写入数据出错，HTTP Code 400
PUT dynamic_mapping_test/_doc/12
{
  "lastField":"value"
}

DELETE dynamic_mapping_test

显式 Mapping 设置与常见参数介绍

index - 控制当前字段是否被索引
index_options - 控制倒排索引记录的内容
- docs - 记录 doc id
- freqs - 记录 doc id 和 term freqencies
- positions - 记录 doc id 和 term freqencies、term position
- offsets - 记录 doc id 和 term freqencies、term position、char offsets
null_value - 对 null 值实现搜索，只有 keyword 类型支持
copy_to - _all 在 ES 7.X 被 copy_to 替代

ES 不提供专门的数组类型。但是任何字段，都可以包含多个相同类型的数值。

#设置 index 为 false
DELETE users
PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "firstName": {
        "type": "text"
      },
      "lastName": {
        "type": "text"
      },
      "mobile": {
        "type": "text",
        "index": false
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "firstName":"Ruan",
  "lastName": "Yiming",
  "mobile": "12345678"
}

POST /users/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "mobile":"12345678"
    }
  }
}

#设定 Null_value
DELETE users
PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "firstName": {
        "type": "text"
      },
      "lastName": {
        "type": "text"
      },
      "mobile": {
        "type": "keyword",
        "null_value": "NULL"
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "firstName":"Ruan",
  "lastName": "Yiming",
  "mobile": null
}

PUT users/_doc/2
{
  "firstName": "Ruan2",
  "lastName": "Yiming2"
}

GET users/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "mobile": "NULL"
    }
  }
}

#设置 Copy to
DELETE users
PUT users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "firstName": {
        "type": "text",
        "copy_to": "fullName"
      },
      "lastName": {
        "type": "text",
        "copy_to": "fullName"
      }
    }
  }
}

PUT users/_doc/1
{
  "firstName": "Zhang",
  "lastName": "Peng"
}

GET users/_search?q=fullName:(Zhang Peng)

POST users/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "fullName": {
        "query": "Zhang Peng",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

#数组类型
PUT users/_doc/1
{
  "name":"onebird",
  "interests":"reading"
}

PUT users/_doc/1
{
  "name":"twobirds",
  "interests":["reading","music"]
}

POST users/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

GET users/_mapping

多字段特性及 Mapping 中配置自定义 Analyzer

ES 内置的分析器无法满足需求时，可以自定义分析器，通过组合不同组件来进行定制：

Character Filter - html strip、mapping、pattern replace
Tokenizer - whitespace、standard、uax_url_email、pattern、keyword、path hierarchy
Token Filter - lowercase、stop、synonym

【示例】

PUT logs/_doc/1
{
  "level": "DEBUG"
}

GET /logs/_mapping

POST _analyze
{
  "tokenizer":"keyword",
  "char_filter":["html_strip"],
  "text": "<b>hello world</b>"
}

POST _analyze
{
  "tokenizer":"path_hierarchy",
  "text":"/user/ymruan/a/b/c/d/e"
}

#使用 char filter 进行替换
POST _analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "char_filter": [
      {
        "type" : "mapping",
        "mappings" : [ "- => _"]
      }
    ],
  "text": "123-456, I-test! test-990 650-555-1234"
}

# char filter 替换表情符号
POST _analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "char_filter": [
      {
        "type" : "mapping",
        "mappings" : [ ":) => happy", ":( => sad"]
      }
    ],
    "text": ["I am felling :)", "Feeling :( today"]
}

# white space and snowball
GET _analyze
{
  "tokenizer": "whitespace",
  "filter": ["stop","snowball"],
  "text": ["The gilrs in China are playing this game!"]
}

# whitespace 与 stop
GET _analyze
{
  "tokenizer": "whitespace",
  "filter": ["stop","snowball"],
  "text": ["The rain in Spain falls mainly on the plain."]
}

# remove 加入 lowercase 后，The 被当成 stopword 删除
GET _analyze
{
  "tokenizer": "whitespace",
  "filter": ["lowercase","stop","snowball"],
  "text": ["The gilrs in China are playing this game!"]
}

# 正则表达式
GET _analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "char_filter": [
    {
      "type": "pattern_replace",
      "pattern": "http://(.*)",
      "replacement": "$1"
    }
  ],
  "text": "http://www.elastic.co"
}

IndexTemplate 和 DynamicTemplate

集群上的索引会越来越多，可以根据时间周期性创建索引，例如：log-yyyyMMdd

index template - 帮助设定 mapping 和 setting，并按照一定规则，自动匹配到新创建的索引上。

模板仅在一个索引被新建时，才会起作用。修改模板不会影响已创建的索引。
可以设定多个索引模板，这些设置会被 merge 在一起
可以指定 order，以控制模板合并过程

什么是 Dynamic Template

根据 ES 识别的数据类型，结合字段名称，来动态设定字段类型

所有的字符串类型都设定成 keyword，或关闭 keyword 字段
is 开头的字段都设置成 boolean
long_ 开头的都设置成 long 类型

Dynamic Template 要点

Dynamic Template 是定义在某索引的 mapping 中
Template 有一个名称
匹配规则是一个数组
为匹配到字段设置 mapping
match_mapping_type - 匹配自动识别的字段类型，如 string、boolean 等
match、unmatch - 匹配字段名
path_match、path_unmatch

【示例】

#数字字符串被映射成 text，日期字符串被映射成日期
PUT ttemplate/_doc/1
{
	"someNumber":"1",
	"someDate":"2019/01/01"
}
GET ttemplate/_mapping

#Create a default template
PUT _template/template_default
{
  "index_patterns": ["*"],
  "order" : 0,
  "version": 1,
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas":1
  }
}

PUT /_template/template_test
{
    "index_patterns" : ["test*"],
    "order" : 1,
    "settings" : {
    	"number_of_shards": 1,
        "number_of_replicas" : 2
    },
    "mappings" : {
    	"date_detection": false,
    	"numeric_detection": true
    }
}

#查看 template 信息
GET /_template/template_default
GET /_template/temp*

#写入新的数据，index 以 test 开头
PUT testtemplate/_doc/1
{
	"someNumber":"1",
	"someDate":"2019/01/01"
}
GET testtemplate/_mapping
get testtemplate/_settings

PUT testmy
{
	"settings":{
		"number_of_replicas":5
	}
}

put testmy/_doc/1
{
  "key":"value"
}

get testmy/_settings
DELETE testmy
DELETE /_template/template_default
DELETE /_template/template_test

#Dynaminc Mapping 根据类型和字段名
DELETE my_index

PUT my_index/_doc/1
{
  "firstName":"Ruan",
  "isVIP":"true"
}

GET my_index/_mapping
DELETE my_index
PUT my_index
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
            {
        "strings_as_boolean": {
          "match_mapping_type":   "string",
          "match":"is*",
          "mapping": {
            "type": "boolean"
          }
        }
      },
      {
        "strings_as_keywords": {
          "match_mapping_type":   "string",
          "mapping": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

DELETE my_index
#结合路径
PUT my_index
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "full_name": {
          "path_match":   "name.*",
          "path_unmatch": "*.middle",
          "mapping": {
            "type":       "text",
            "copy_to":    "full_name"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

PUT my_index/_doc/1
{
  "name": {
    "first":  "John",
    "middle": "Winston",
    "last":   "Lennon"
  }
}

GET my_index/_search?q=full_name:John

Elasticsearch 聚合分析简介

聚合分类：

Bucket - 一些字段满足特定条件的文档的集合（分组）
Metric - 一些数学运算，可以对文档字段进行统计分析
Pipeline - 对其他的聚合结果进行二次聚合
Matrix - 支持对多个字段的操作并提供一个结果矩阵

聚合支持嵌套

【示例】

# 按照目的地进行分桶统计
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
	"size": 0,
	"aggs":{
		"flight_dest":{
			"terms":{
				"field":"DestCountry"
			}
		}
	}
}

#查看航班目的地的统计信息，增加平均，最高最低价格
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
	"size": 0,
	"aggs":{
		"flight_dest":{
			"terms":{
				"field":"DestCountry"
			},
			"aggs":{
				"avg_price":{
					"avg":{
						"field":"AvgTicketPrice"
					}
				},
				"max_price":{
					"max":{
						"field":"AvgTicketPrice"
					}
				},
				"min_price":{
					"min":{
						"field":"AvgTicketPrice"
					}
				}
			}
		}
	}
}

#价格统计信息 + 天气信息
GET kibana_sample_data_flights/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "flight_dest": {
      "terms": {
        "field": "DestCountry"
      },
      "aggs": {
        "stats_price": {
          "stats": {
            "field": "AvgTicketPrice"
          }
        },
        "weather": {
          "terms": {
            "field": "DestWeather",
            "size": 5
          }
        }
      }
    }
  }
}

参考资料

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《极客时间教程 - Elasticsearch 核心技术与实战》笔记一

# 《极客时间教程 - Elasticsearch 核心技术与实战》笔记一

# 第一章：概述

# 课程介绍（略）

# 课程综述及学习建议（略）

# Elasticsearch 概述及其发展历史

# Elastic Stack 家族成员及其应用场景

# 第二章：安装上手

# Elasticsearch 的安装与简单配置

# Kibana 的安装与界面快速浏览

# 在 Docker 容器中运行 Elasticsearch,Kibana 和 Cerebro

# Logstash 安装与导入数据

# Elasticsearch 入门

# 基本概念 1 索引文档和 RESTAPI

# 基本概念 2 - 集群、节点、分片、副本

# master 候选节点和 master 节点

# data node 和 coordinating node

# 其他节点类型

# 分片

# 查看集群健康状态

# 文档的基本 CRUD 和批量操作

# 文档的 CRUD

# 批量写

# 批量读

# 倒排索引入门

# 通过分析器进行分词

# SearchAPI 概览

# URISearch 详解

# RequestBody 与 QueryDSL 简介

# QueryString&SimpleQueryString 查询

# DynamicMapping 和常见字段类型

# 什么是 Mapping

# 字段数据类型

# 什么是 Dynamic Mapping

# 能否更改 Mapping 的字段类型

# 显式 Mapping 设置与常见参数介绍

# 多字段特性及 Mapping 中配置自定义 Analyzer

# IndexTemplate 和 DynamicTemplate

# Elasticsearch 聚合分析简介

# 参考资料

预览:

《极客时间教程 - Elasticsearch 核心技术与实战》笔记一

第一章：概述

课程介绍（略）

课程综述及学习建议（略）

Elasticsearch 概述及其发展历史

Elastic Stack 家族成员及其应用场景

第二章：安装上手

Elasticsearch 的安装与简单配置

Kibana 的安装与界面快速浏览

在 Docker 容器中运行 Elasticsearch,Kibana 和 Cerebro

Logstash 安装与导入数据

Elasticsearch 入门

基本概念 1 索引文档和 RESTAPI

基本概念 2 - 集群、节点、分片、副本

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