Elasticsearch 索引

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Elasticsearch 索引

索引管理操作

Elasticsearch 索引管理主要包括如何进行索引的创建、索引的删除、副本的更新、索引读写权限、索引别名的配置等等内容。

创建索引

创建名为 books 的索引：

PUT /books

响应

{
  "acknowledged": true,
  "shards_acknowledged": true,
  "index": "books"
}

修改索引

关闭索引

打开索引

删除索引

索引删除

ES 索引删除操作向 ES 集群的 http 接口发送指定索引的 delete http 请求即可，可以通过 curl 命令，具体如下：

curl -X DELETE http://{es_host}:{es_http_port}/{index}

如果删除成功，它会返回如下信息，具体示例如下：

curl -X DELETE http://10.10.10.66:9200/my_index?pretty

为了返回的信息便于读取，增加了 pretty 参数：

{
  "acknowledged" : true
}

索引别名

ES 的索引别名就是给一个索引或者多个索引起的另一个名字，典型的应用场景是针对索引使用的平滑切换。

首先，创建索引 my_index，然后将别名 my_alias 指向它，示例如下：

PUT /my_index
PUT /my_index/_alias/my_alias

也可以通过如下形式：

POST /_aliases
{
  "actions": [
    { "add": { "index": "my_index", "alias": "my_alias" }}
  ]
}

也可以在一次请求中增加别名和移除别名混合使用：

POST /_aliases
{
  "actions": [
    { "remove": { "index": "my_index", "alias": "my_alias" }}
    { "add": { "index": "my_index_v2", "alias": "my_alias" }}
  ]
}

需要注意的是，如果别名与索引是一对一的，使用别名索引文档或者查询文档是可以的，但是如果别名和索引是一对多的，使用别名会发生错误，因为 ES 不知道把文档写入哪个索引中去或者从哪个索引中读取文档。

ES 索引别名有个典型的应用场景是平滑切换，更多细节可以查看 Elasticsearch（ES）索引零停机（无需重启）无缝平滑切换的方法open in new window。

Settings 详解

Elasticsearch 索引的配置项主要分为静态配置属性和动态配置属性，静态配置属性是索引创建后不能修改，而动态配置属性则可以随时修改。

ES 索引设置的 api 为 settings，完整的示例如下：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": "1",
      "number_of_replicas": "1",
      "refresh_interval": "60s",
      "analysis": {
        "filter": {
          "tsconvert": {
            "type": "stconvert",
            "convert_type": "t2s",
            "delimiter": ","
          },
          "synonym": {
            "type": "synonym",
            "synonyms_path": "analysis/synonyms.txt"
          }
        },
        "analyzer": {
          "ik_max_word_synonym": {
            "filter": [
              "synonym",
              "tsconvert",
              "standard",
              "lowercase",
              "stop"
            ],
            "tokenizer": "ik_max_word"
          },
          "ik_smart_synonym": {
            "filter": [
              "synonym",
              "standard",
              "lowercase",
              "stop"
            ],
            "tokenizer": "ik_smart"
          }
        },
			"mapping": {
				"coerce": "false",
				"ignore_malformed": "false"
			},
			"indexing": {
				"slowlog": {
					"threshold": {
						"index": {
							"warn": "2s",
							"info": "1s"
						}
					}
				}
			},
			"provided_name": "hospital_202101070533",
			"query": {
				"default_field": "timestamp",
				"parse": {
					"allow_unmapped_fields": "false"
				}
			},
			"requests": {
				"cache": {
					"enable": "true"
				}
			},
			"search": {
				"slowlog": {
					"threshold": {
						"fetch": {
							"warn": "1s",
							"info": "200ms"
						},
						"query": {
							"warn": "1s",
							"info": "500ms"
						}
					}
				}
			}
		}
	}
}

固定属性

index.creation_date：顾名思义索引的创建时间戳。
index.uuid：索引的 uuid 信息。
index.version.created：索引的版本号。

索引静态配置

index.number_of_shards：索引的主分片数，默认值是 5。这个配置在索引创建后不能修改；在 es 层面，可以通过 es.index.max_number_of_shards 属性设置索引最大的分片数，默认为 1024。
index.codec：数据存储的压缩算法，默认值为 LZ4，可选择值还有 best_compression，它比 LZ4 可以获得更好的压缩比（即占据较小的磁盘空间，但存储性能比 LZ4 低）。
index.routing_partition_size：路由分区数，如果设置了该参数，其路由算法为：( hash(_routing) + hash(_id) % index.routing_parttion_size ) % number_of_shards。如果该值不设置，则路由算法为 hash(_routing) % number_of_shardings，_routing 默认值为 _id。

静态配置里，有重要的部分是配置分析器（config analyzers）。

index.analysis
：分析器最外层的配置项，内部主要分为 char_filter、tokenizer、filter 和 analyzer。
- char_filter：定义新的字符过滤器件。
- tokenizer：定义新的分词器。
- filter：定义新的 token filter，如同义词 filter。
- analyzer：配置新的分析器，一般是 char_filter、tokenizer 和一些 token filter 的组合。

索引动态配置

index.number_of_replicas：索引主分片的副本数，默认值是 1，该值必须大于等于 0，这个配置可以随时修改。
index.refresh_interval：执行新索引数据的刷新操作频率，该操作使对索引的最新更改对搜索可见，默认为 1s。也可以设置为 -1 以禁用刷新。更详细信息参考 Elasticsearch 动态修改 refresh_interval 刷新间隔设置open in new window。

Mapping 详解

在 Elasticsearch 中，Mapping（映射），用来定义一个文档以及其所包含的字段如何被存储和索引，可以在映射中事先定义字段的数据类型、字段的权重、分词器等属性，就如同在关系型数据库中创建数据表时会设置字段的类型。

Mapping 会把 json 文档映射成 Lucene 所需要的扁平格式

一个 Mapping 属于一个索引的 Type

每个文档都属于一个 Type
一个 Type 有一个 Mapping 定义
7.0 开始，不需要在 Mapping 定义中指定 type 信息

映射分类

在 Elasticsearch 中，映射可分为静态映射和动态映射。在关系型数据库中写入数据之前首先要建表，在建表语句中声明字段的属性，在 Elasticsearch 中，则不必如此，Elasticsearch 最重要的功能之一就是让你尽可能快地开始探索数据，文档写入 Elasticsearch 中，它会根据字段的类型自动识别，这种机制称为动态映射，而静态映射则是写入数据之前对字段的属性进行手工设置。

静态映射

静态映射是在创建索引时手工指定索引映射。静态映射和 SQL 中在建表语句中指定字段属性类似。相比动态映射，通过静态映射可以添加更详细、更精准的配置信息。

如何定义一个 Mapping

PUT /books
{
    "mappings": {
        "type_one": { ... any mappings ... },
        "type_two": { ... any mappings ... },
        ...
    }
}

动态映射

动态映射是一种偷懒的方式，可直接创建索引并写入文档，文档中字段的类型是 Elasticsearch 自动识别的，不需要在创建索引的时候设置字段的类型。在实际项目中，如果遇到的业务在导入数据之前不确定有哪些字段，也不清楚字段的类型是什么，使用动态映射非常合适。当 Elasticsearch 在文档中碰到一个以前没见过的字段时，它会利用动态映射来决定该字段的类型，并自动把该字段添加到映射中，根据字段的取值自动推测字段类型的规则见下表：

JSON 格式的数据	自动推测的字段类型
null	没有字段被添加
true or false	boolean 类型
浮点类型数字	float 类型
数字	long 类型
JSON 对象	object 类型
数组	由数组中第一个非空值决定
string	有可能是 date 类型（若开启日期检测）、double 或 long 类型、text 类型、keyword 类型

下面举一个例子认识动态 mapping，在 Elasticsearch 中创建一个新的索引并查看它的 mapping，命令如下：

PUT books
GET books/_mapping

此时 books 索引的 mapping 是空的，返回结果如下：

{
  "books": {
    "mappings": {}
  }
}

再往 books 索引中写入一条文档，命令如下：

PUT books/it/1
{
	"id": 1,
	"publish_date": "2019-11-10",
	"name": "master Elasticsearch"
}

文档写入完成之后，再次查看 mapping，返回结果如下：

{
  "books": {
    "mappings": {
      "properties": {
        "id": {
          "type": "long"
        },
        "name": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword",
              "ignore_above": 256
            }
          }
        },
        "publish_date": {
          "type": "date"
        }
      }
    }
  }
}

使用动态 mapping 要结合实际业务需求来综合考虑，如果将 Elasticsearch 当作主要的数据存储使用，并且希望出现未知字段时抛出异常来提醒你注意这一问题，那么开启动态 mapping 并不适用。在 mapping 中可以通过 dynamic 设置来控制是否自动新增字段，接受以下参数：

true：默认值为 true，自动添加字段。
false：忽略新的字段。
strict：严格模式，发现新的字段抛出异常。

基础类型

类型	关键字
字符串类型	string、text、keyword
数字类型	long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float
日期类型	date
布尔类型	boolean
二进制类型	binary
范围类型	range

复杂类型

类型	关键字
数组类型	array
对象类型	object
嵌套类型	nested

特殊类型

类型	关键字
地理类型	geo_point
地理图形类型	geo_shape
IP 类型	ip
范围类型	completion
令牌计数类型	token_count
附件类型	attachment
抽取类型	percolator

Mapping 属性

Elasticsearch 的 mapping 中的字段属性非常多，具体如下表格：

| 属性名 | 描述 |
| :- | :- | |
| type | 字段类型，常用的有 text、integer 等等。 |
| index | 当前字段是否被作为索引。可选值为 true，默认为 true。 |
| store | 是否存储指定字段，可选值为 true | false，设置 true 意味着需要开辟单独的存储空间为这个字段做存储，而且这个存储是独立于 _source 的存储的。 |
| norms | 是否使用归一化因子，可选值为 true | false，不需要对某字段进行打分排序时，可禁用它，节省空间；type 为 text 时，默认为 true；而 type 为 keyword 时，默认为 false。 |
| index_options | 索引选项控制添加到倒排索引（Inverted Index）的信息，这些信息用于搜索（Search）和高亮显示：docs：只索引文档编号(Doc Number)；freqs：索引文档编号和词频率（term frequency）；positions：索引文档编号，词频率和词位置（序号）；offsets：索引文档编号，词频率，词偏移量（开始和结束位置）和词位置（序号）。默认情况下，被分析的字符串（analyzed string）字段使用 positions，其他字段默认使用 docs。此外，需要注意的是 index_option 是 elasticsearch 特有的设置属性；临近搜索和短语查询时，index_option 必须设置为 offsets，同时高亮也可使用 postings highlighter。 |
| term_vector | 索引选项控制词向量相关信息：no：默认值，表示不存储词向量相关信息；yes：只存储词向量信息；with_positions：存储词项和词项位置；with_offsets：存储词项和字符偏移位置；with_positions_offsets：存储词项、词项位置、字符偏移位置。term_vector 是 lucene 层面的索引设置。 |
| similarity | 指定文档相似度算法（也可以叫评分模型）：BM25：ES 5 之后的默认设置。 |
| copy_to | 复制到自定义 _all 字段，值是数组形式，即表明可以指定多个自定义的字段。 |
| analyzer | 指定索引和搜索时的分析器，如果同时指定 search_analyzer 则搜索时会优先使用 search_analyzer。 |
| search_analyzer | 指定搜索时的分析器，搜索时的优先级最高。 |
| null_value | 用于需要对 Null 值实现搜索的场景，只有 Keyword 类型支持此配置。 |

索引查询

多个 index、多个 type 查询

Elasticsearch 的搜索 api 支持一个索引（index）的多个类型（type）查询以及**多个索引（index）**的查询。

例如，我们可以搜索 twitter 索引下面所有匹配条件的所有类型中文档，如下：

GET /twitter/_search?q=user:shay

我们也可以搜索一个索引下面指定多个 type 下匹配条件的文档，如下：

GET /twitter/tweet,user/_search?q=user:banon

我们也可以搜索多个索引下匹配条件的文档，如下：

GET /twitter,elasticsearch/_search?q=tags:wow

此外我们也可以搜索所有索引下匹配条件的文档，用_all 表示所有索引，如下：

GET /_all/_search?q=tags:wow

甚至我们可以搜索所有索引及所有 type 下匹配条件的文档，如下：

GET /_search?q=tags:wow

URI 搜索

Elasticsearch 支持用 uri 搜索，可用 get 请求里面拼接相关的参数，并用 curl 相关的命令就可以进行测试。

如下有一个示例：

GET twitter/_search?q=user:kimchy

如下是上一个请求的相应实体：

{
  "timed_out": false,
  "took": 62,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 1.3862944,
    "hits": [
      {
        "_index": "twitter",
        "_type": "_doc",
        "_id": "0",
        "_score": 1.3862944,
        "_source": {
          "user": "kimchy",
          "date": "2009-11-15T14:12:12",
          "message": "trying out Elasticsearch",
          "likes": 0
        }
      }
    ]
  }
}

URI 中允许的参数：

名称	描述
q	查询字符串，映射到 query_string 查询
df	在查询中未定义字段前缀时使用的默认字段
analyzer	查询字符串时指定的分词器
analyze_wildcard	是否允许通配符和前缀查询，默认设置为 false
batched_reduce_size	应在协调节点上一次减少的分片结果数。如果请求中潜在的分片数量很大，则应将此值用作保护机制，以减少每个搜索请求的内存开销
default_operator	默认使用的匹配运算符，可以是AND或者OR，默认是OR
lenient	如果设置为 true，将会忽略由于格式化引起的问题（如向数据字段提供文本），默认为 false
explain	对于每个 hit，包含了具体如何计算得分的解释
_source	请求文档内容的参数，默认 true；设置 false 的话，不返回_source 字段，可以使用_source_include和_source_exclude参数分别指定返回字段和不返回的字段
stored_fields	指定每个匹配返回的文档中的存储字段，多个用逗号分隔。不指定任何值将导致没有字段返回
sort	排序方式，可以是fieldName、fieldName:asc或者fieldName:desc的形式。fieldName 可以是文档中的实际字段，也可以是诸如_score 字段，其表示基于分数的排序。此外可以指定多个 sort 参数（顺序很重要）
track_scores	当排序时，若设置 true，返回每个命中文档的分数
track_total_hits	是否返回匹配条件命中的总文档数，默认为 true
timeout	设置搜索的超时时间，默认无超时时间
terminate_after	在达到查询终止条件之前，指定每个分片收集的最大文档数。如果设置，则在响应中多了一个 terminated_early 的布尔字段，以指示查询执行是否实际上已终止。默认为 no terminate_after
from	从第几条（索引以 0 开始）结果开始返回，默认为 0
size	返回命中的文档数，默认为 10
search_type	搜索的方式，可以是dfs_query_then_fetch或query_then_fetch。默认为query_then_fetch
allow_partial_search_results	是否可以返回部分结果。如设置为 false，表示如果请求产生部分结果，则设置为返回整体故障；默认为 true，表示允许请求在超时或部分失败的情况下获得部分结果

查询流程

在 Elasticsearch 中，查询是一个比较复杂的执行模式，因为我们不知道那些 document 会被匹配到，任何一个 shard 上都有可能，所以一个 search 请求必须查询一个索引或多个索引里面的所有 shard 才能完整的查询到我们想要的结果。

找到所有匹配的结果是查询的第一步，来自多个 shard 上的数据集在分页返回到客户端之前会被合并到一个排序后的 list 列表，由于需要经过一步取 top N 的操作，所以 search 需要进过两个阶段才能完成，分别是 query 和 fetch。

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