全文检索-Elasticsearch-入门_elasticsearch普通检索

前言

全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch 是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、StackOverflow、Github 都采用它 Elastic 的底层是开源库 Lucene。但你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。

一、基本概念

1.1 Index（索引）

动词，相当于 MySQL 中的 insert
名词，相当于 MySQL 中的 Database

1.2 Type（类型）

在 Index（索引）中，可以定义一个或多个类型
类似于 MySQL 中的 Table，每一种类型的数据放在一起

1.3 Document（文档）

保存在某个索引（Index）下，某种类型（Type）的一个数据（Document），文档是 JSON 格式的，Document 就像是 MySQL 中的某个 Table 里面的内容。

1.4 ES与关系型数据库对比

在 Elasticsearch 中存储数据的行为就叫做索引（indexing），不过在索引之前，我们需要明确数据应该存储在哪里。
在 Elasticsearch 中，文档归属于一种类型（type），而这些类型存在于索引（index）中，我们可以简单的对比传统关系型数据库：

Relational	DB	->	Databases	->	Tables	->	Rows	->	Columns
Elasticsearch	->	Indices		->	Types	->	Documents ->	Fields
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Elasticsearch 集群可以包含多个索引，每一个索引可以包含多个类型，每一个类型包含多个文档，然后每个文档包含多个字段。

索引含义的区分
你可能已经注意到索引(index)这个词在Elasticsearch中有着不同的含义，所以有必要在此做一下区分:
索引（名词） 如上文所述，一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库，它是相关文档存储的地方，index的复数是indices 或indexes。
索引（动词） 「索引一个文档」表示把一个文档存储到索引（名词）里，以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的 INSERT 关键字，差别是，如果文档已经存在，新的文档将覆盖旧的文档。

1.5 倒排索引

传统数据库为特定列增加一个索引，例如 B-Tree 索引来加速检索。
Elasticsearch 和 Lucene 使用一种叫做倒排索引（inverted index）的数据结构来达到相同目的。

如上图所示：我们将 1-红海行动（文档）索引到某个类型，Elasticsearch 会将这个文档进行分词，将红海行动拆分为红海和行动，如上表第一条记录：红海这个分词存在于 1 号记录，同理行动存在于 1 号记录里，以此类推，Elasticsearch 将上述五条记录维护在上述表中，这就是倒排索引表。
当我们要检索红海特工行动的时候，Elasticsearch 也会将检索的文档进行分词为：红海，特工，行动。红海 1-5 号记录都有，特工存在五号记录，行动存在于 1-3 号记录。3 号记录三个分词命中了两个，5 号记录 4 单词命中了两个，所以红海特工行动这条文档，3 号记录相关性得分较高，检索 3 号记录排在前面。

二、初步检索

2.1 _cat

//查看所有节点
GET /_cat/nodes
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//看 es 健康状况
GET /_cat/health
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//查看主节点
GET /_cat/master
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//查看所有索引，相当于 mysql 的 show databases;
GET /_cat/indices
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2.2 索引一个文档（保存）

2.2.1 保存一个数据，保存在哪个索引的哪个类型下(翻译成 MySQL 的话就是在某个数据库某张表中保存一条记录)，指定用哪个唯一标识。

//在customer索引下的external类型下保存1号数据。
PUT customer/external/1
{ 
"name": "John Doe"
}
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点击 send，返回如上数据：_符号开头的叫元数据，“_index”: “customer” 表面该文档存在 customer 索引中，“_type”: “external”，表面该文档存在 external 类型下，“_id”: “1”，唯一标识，“_version”: 1，版本信息，“result”: “created”，第一次请求表示新建状态。

2.2.2 同样请求再次点击 send，变成更新操作。

2.2.3 PUT 不带 id 报错

2.2.4 POST 发送请求

PUT和POST都可以,
POST新增,如果不指定id,会自动生成id。指定id就会修改这个数据,并新增版本号。
PUT可以新增可以修改,PUT必须指定id,由于PUT需要指定id,我们一般都用来做修改操作,不指定id会报错。
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2.3 查询文档

//查询 id 为 1 的文档信息
GET customer/external/1
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{
    "_index": "customer",//在哪个索引
    "_type": "external",//在哪个类型
    "_id": "1",//记录 id
    "_version": 2,//版本号
    "_seq_no": 1, //并发控制字段，每次更新就会+1，用来做乐观锁
    "_primary_term": 1,//同上，主分片重新分配，如重启，就会变化
    "found": true,
    "_source": { //真正的内容
        "name": "John Doe"
    }
}
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2.4 乐观锁字段

发送两个请求，A请求：如果 _seq_no = 1 且 if_primary_term = 1，那么将 name 改为 1，如下图所示

B 请求：如果 _seq_no = 1 且 if_primary_term = 1，那么将 name 改为 2，如下图所示

由于 A 先发送请求修改 name 为 1 所以_seq_no 已经不再是为 1 了，B再发送修改请求时就出现如上错误。而 B 要再次修改的话得让 _seq_no=3&if_primary_term=7。

2.5 更新文档

POST customer/external/1/_update
{ 
   "doc":{ 
      "name": "John Doew"
   }
}
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POST customer/external/1
{ 
   "name": "John Doe2"
}
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PUT customer/external/1
{ 
   "name": "John Doe"
}
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三种更新的不同：

POST操作会对比源文档数据，如果相同不会有什么操作，文档version不增加
PUT 操作总会将数据重新保存并增加version版本；
带_update 对比元数据如果一样就不进行任何操作。
看场景；对于大并发更新，不带update；对于大并发查询偶尔更新，带update；对比更新，重新计算分配规则。
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//更新同时增加属性
POST customer/external/1/_update
{ 
   "doc":{ 
      "name": "John Doew",
      "age": 20
   }
}
#PUT 和 POST 不带_update 也可以
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2.6 删除文档与索引

DELETE customer/external/1
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DELETE customer
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2.7 bulk 批量 API

POST customer/external/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name": "John Doe" }
{"index":{"_id":"2"}}
{"name": "Jane Doe" }
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使用 Kibana 工具批量插入数据

#语法格式：
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
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bulk API 以此按顺序执行所有的 action（动作）。如果一个单个的动作因任何原因而失败，它将继续处理它后面剩余的动作。当 bulk API 返回时，它将提供每个动作的状态（与发送的顺序相同），所以您可以检查是否一个指定的动作是不是失败了。
我准备了一份顾客银行账户信息的虚构的 JSON 文档样本。每个文档都有下列的 schema（模式）:

{ 
  "account_number": 0, 
  "balance": 16623, 
  "firstname": "Bradshaw", 
  "lastname": "Mckenzie", 
  "age": 29, 
  "gender": "F", 
  "address": "244 Columbus Place", 
  "employer": "Euron", 
  "email": "bradshawmckenzie@euron.com", 
  "city": "Hobucken", 
  "state": "CO"
}
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导入测试数据 POST bank/account/_bulk 测试数据