笔记-Elasticsearch搜索引擎构建入门与实战

协调节点根据数据获取分片ID的计算公式如下：shard=hash（routing）%number_of_primary_shards
第三方数据同步模块（如Canal）负责将数据库中的数据按照业务需求同步到ES中
在ES中进行纠错匹配时使用fuzzy-match搜索
match搜索对某个字段进行模糊匹配

别名表示别名和索引之间的包含关系 一个别名可以对应多个索引 或者正则匹配的一系列索引
默认情况下，当一个别名只指向一个索引时，写入数据的请求可以指向这个别名，如果这个别名指向多个索引（就像上面的例子），则写入数据的请求是不可以指向这个别名的，别名设置时，将目标索引的is_write_index属性值设置为true来指定该索引可用于执行数据写入操作

keyword类型是不进行切分的字符串类型。这里的“不进行切分”指的是：在索引时，对keyword类型的数据不进行切分，直接构建倒排索引；在搜索时，对该类型的查询字符串不进行切分后的部分匹配。keyword类型数据一般用于对文档的过滤、排序和聚合
在现实场景中，keyword经常用于描述姓名、产品类型、用户ID、URL和状态码等。keyword类型数据一般用于比较字符串是否相等，不对数据进行部分匹配，因此一般查询这种类型的数据时使用term查询。
对keyword类型使用match搜索进行匹配是不会命中文档的。

text类型是可进行切分的字符串类型。这里的“可切分”指的是：在索引时，可按照相应的切词算法对文本内容进行切分，然后构建倒排索引；在搜索时，对该类型的查询字符串按照用户的切词算法进行切分，然后对切分后的部分匹配打分。

term搜索用于搜索值和文档对应的字段是否完全相等，而对于text类型的数据，在建立索引时ES已经进行了切分并建立了倒排索引，因此使用term没有搜索到数据。一般情况下，搜索text类型的数据时应使用match搜索。
ES支持的数值类型有long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float和unsigned_long等，数值类型的数据也可用于对文档进行过滤、排序和聚合
布尔类型使用boolean定义，可以用term过滤

在ES中，日期类型的名称为date。ES中存储的日期是标准的UTC格式 可以用范围查询或者term查询
1.数组类型 数组元素类型是keyword，该类型可以适用于term搜索
2.对象类型 搜索需要看对象类型里面的字段类型

geo_point类型

批量写入文档 POST /_bulk insert /BulkRequest InsertRequest
更新单条文档 POST /$inde{x}_{n}ame{/}_{u}pdate/${_id} UpdateRequest.update
更新或插入单条文档 POST /$inde{x}_{n}ame{/}_{u}pdate/${_id} upsert UpdateRequest -upsert
批量更新文档 POST /_bulk update /BulkRequest UpdateRequest
条件更新 POST /$inde{x}_{n}ame{/}_{u}pdat{e}_b{y}_{q}ueryupdateByQueryRequestquery()sript删除单条文档DELETE/${index_name}/_doc/${}_{i}dDeleteRequest批量删除文档POST{/}_{b}ulkdelete/BulkRequestDeleteRequest根据条件删除文档POST/${index_name}/_delete_by_query DeleteByQueryRequest TermQueryBuilder
searchSourceBuilder.fetchSource()方法可以设定搜索返回的字段
结果计数 GET /hotel/_count SearchSourceBuilder CountRequest TermQueryBuilder
分页是必不可少的功能。在默认情况下，ES返回前10个搜索匹配的文档 默认情况下，用户最多可以取得10 000个文档
返回多于10 000条的数据，可以适当修改max_result_window的值

作为一个分布式搜索引擎，一个ES索引的数据分布在多个分片中，而这些分片又分配在不同的节点上。一个带有分页的搜索请求往往会跨越多个分片，每个分片必须在内存中构建一个长度为from+size的、按照得分排序的有序队列，用以存储命中的文档。然后这些分片对应的队列数据都会传递给协调节点，协调节点将各个队列的数据进行汇总，需要提供一个长度为number_of_shards*（from+size）的队列用以进行全局排序，然后再按照用户的请求从from位置开始查找，找到size个文档后进行返回。

作为搜索引擎，ES更适合的场景是对数据进行搜索，而不是进行大规模的数据遍历。
SearchSourceBuilder的from()和size()方法来设定from和size参数
ES提供了profile功能，该功能详细地列出了搜索时每一个步骤的耗时，可以帮助用户对DSL的性能进行剖析。开启profile功能只需要在一个正常的搜索请求的DSL中添加"profile":"true"即可

ES提供了explain功能来帮助使用者查看搜索时的匹配详情 GET /$inde{x}_{n}ame{/}_{e}xplain/${doc_id} { “query”: { //搜索的具体逻辑 … } }

ES提供了很多搜索匹配功能：既有进行完全匹配的term搜索，也有按照范围匹配的range搜索；既有进行分词匹配的match搜索，也有按照前缀匹配的suggest搜索
query match_all查询所有文档 SearchRequest SearchSourceBuilder MatchAllQueryBuilder

term查询是结构化精准查询的主要查询方式，用于查询待查字段和查询值是否完全匹配 QueryBuilders.termQuery()方法新建一个term查询
terms查询是term查询的扩展形式，用于查询一个或多个值与待查字段是否完全匹配 QueryBuilders.termsQuery() 可变长度参数
range查询用于范围查询，一般是对数值型和日期型数据的查询 QueryBuilders.rangeQuery() gt：大于；·lt：小于；·gte：大于或等于；·lte：小于或等于。

exists 查询 GET /hotel_1/_search { “query”: { “exists”: { //查询tag字段不为空的文档 “field”: “tag” } } } 字段不为空的条件有：·值存在且不是null；·值不是空数组；·值是数组，但不是[null]。
SearchSourceBuilder.existsQuery
布尔查询是常用的复合查询 支持的子查询有四种 must 必须 should 可以 must_not 必须不 filter(不计分)
should查询时，表示当前查询为“或”查询 should查询包含一个数组，可以把其他的term级别的查询及布尔查询放入其中。 QueryBuilders.boolQuery().should()
查询中包含must not查询时，表示当前查询为“非”查询 must not查询包含一个数组，可以把其他term级别的查询及布尔查询放入其中
QueryBuilders.boolQuery().mustNot()

filter查询即过滤查询，该查询是布尔查询里非常独特的一种查询.
其他布尔查询关注的是查询条件和文档的匹配程度，并按照匹配程度进行打分；而filter查询关注的是查询条件和文档是否匹配，不进行相关的打分计算，但是会对部分匹配结果进行缓存
QueryBuilders.boolQuery().filter()
当一个请求中有多个filter查询条件时，ES会构建多个bitset数组 ES对于bitset是可重用的，这种重用的机制叫作filter cache（过滤器缓存） 最近256个查询
Constant Score查询
如果不想让检索词频率TF（Term Frequency）对搜索结果排序有影响，只想过滤某个文本字段是否包含某个词，可以使用Constant Score将查询语句包装起来
GET /hotel/_search query constant_score ConstantScoreQueryBuilder
干预“相关度”，此时就可以使用Function Score查询

QueryBuilders.functionScoreQuery()
全文搜索 全文指的是文本类型数据（text类型）
match查询match查询是全文搜索的主要代表。对于最基本的math搜索来说，只要分词中的一个或者多个在文档中存在即可。
match搜索可以设置operator参数，该参数决定文档按照分词后的词集合进行“与”还是“或”匹配。在默认情况下，该参数的值为“与”关系，即operator的值为or，这也解释了搜索结果中包含部分匹配的文档。如果希望各个词之间的匹配结果是“与”关系，则可以设置operator参数的值为and
minimum_should_match参数，该参数叫作最小匹配参数，其值为一个数值，意义为可以匹配上的词的个数。在一般情况下将其设置为一个百分数
QueryBuilders.matchQuery()方法构建match请求
在多个字段中查询关键词使用multi_match QueryBuilders.multiMatchQuery
match_phrase用于匹配短语，与match查询不同的是，match_phrase用于搜索确切的短语或邻近的词语。
match_phrase查询的slop参数，它用来调节匹配词之间的距离阈值。QueryBuilders.matchPhraseQuery()

对应于geo_point字段类型的查询方式有3种，分别为geo_distance查询、geo_bounding_box查询和geo_polygon
QueryBuilders.geoDistanceQuery geo_shape查询提供的是矩形内的搜索
geo_polygon比geo_shape提供的地理范围功能更加灵活，它支持多边形内的文档搜索
QueryBuilders.geoPolygonQuery GeoPoint

搜索建议 自动补全 (前缀查询)ES中的Completion Suggester是比较合适的,为了使用Completion Suggester，其对应的字段类型需要定义为completion类型
搜索建议的结果不是封装在hits中，而是单独封装在suggest中。在suggest.hotel_zh_sug.options中可以看到每一个候选集的文档信息
使用SuggestBuilder方法构建搜索建议请求。使用suggestBuilder.addSuggestion()方法添加具体的搜索建议 CompletionSuggestionBuilder
ES提供的Completion Suggester功能使用的索引结构不是倒排索引，而是在内存中构建FST（Finite StateTransducers）

使用sort子句一般是按照字段信息进行排序，不受相关性影响 也可以使用sort对搜索结果按照多个字段进行排序 写在前面的是首要排序
默认情况下ES查询时使用sort对结果排序是不计算分数的
SortBuilders.geo DistanceSort()

ES在文本索引的建立和搜索过程中依赖两大组件，即Lucene和分析器。其中，Lucene负责进行倒排索引的物理构建，分析器负责在建立倒排索引前和搜索前对文本进行分词和语法处理，处理的过程包括字符过滤、分词和分词过滤，最终的处理结果是文档内容被表示为一系列关键词信息的集合

match查询过程一般分为如下几步：（1）ES将查询的字符串传入对应的分析器中，分析器的主要作用是对查询文本进行分词，并把分词后的每个词语变换为对应的底层lucene term查询。（2）ES用term查询在倒排索引中查找每个term，然后获取一组包含该term的文档集合。（3）ES根据文本相关度对每个文档进行打分计算，打分完毕后，ES把文档按照相关性进行倒序排序。（4）ES根据得分高低返回匹配的文档。

分析器一般用在下面两个场景中：·创建或更新文档时（合称索引时），对相应的文本字段进行分词处理；·查询文本字段时，对查询语句进行分词。ES中的分析器有很多种，但是所有分析器的结构都遵循三段式原则，即字符过滤器、分词器和词语过滤器。其中，字符过滤器可以有0个或多个，分词器必须只有一个，词语过滤器可以有0个或多个。
ES 内置 映射关系字符过滤器 HTML 正则表达式过滤器
分词器内置： 标准 standard、字母 小写Lower Case 空格 、停用词 同义词
默认情况下，一个索引的字段类型为text时，该字段在索引建立时和查询时的分析器是standard。standard分析器是由standard分词器、Lower Case分词过滤器和Stop Token分词过滤器构成的
ES还提供了simple分析器、language分析器、whitespace分析器及pattern分析器等
搜索分析器和索引时的分析器默认是一致的，但是在大多数情况下是没有必要指定的
IK分析器是一个开源的、基于Java语言开发的轻量级的中文分词工具包，它提供了多种语言的调用库
IK分析器提供了两个子分析器，即ik_smart和ik_max_word
ik_max_word和ik_smart分析器的主要区别在于切分词语的粒度上，ik_smart的切分粒度比较粗，而ik_max_word将文本进行了最细粒度的拆分，甚至穷尽了各种可能的组合
IK分析器添加词典 下的config子目录中创建文件my.dict，在其中添加“嘉怡”即可。如果有更多的词语需要添加，则每个词语单独一行
添加完成后修改IK分析器的配置文件，路径为config/IKAnalyzer.cfg.xml，将新建的字典文件加入ext_dict选项中，
配置完成后重启ES
HanLP分析器提供了众多的子分析器，如hanlp、hanlp_standard、hanlp_crf和hanlp_n_short等
hanlp_standard 和IK的smart类似
HanLP分析器会在后台每隔一段时间（大约1min）对分词词典进行自动热更新。每轮更新完成之后，新添加的词语即可被用户使用。
用户还可以通过ES中的分析器来使用同义词，使用方式分为两种，一种是在建立索引时指定同义词并构建同义词的倒排索引，另一种是在搜索时指定字段的search_analyzer查询分析器使用同义词。
建立索引时使用同义词 synonyms，它是一种支持用户自定义同义词的分词过滤器
查询时使用同义词 synonym_graph 有更新同义词的需求，则只能使用查询时使用同义词的这种方式。首先需要先关闭当前索引,更改索引的settings信息，新添加一组近义词
ES支持用户将同义词放在文件中，文件的位置必须是在$E{S}_{H}OME/config目录及其子目录下如果同义词比较多，在settings中进行配置时将非常烦琐。ES支持用户将同义词放在文件中，文件的位置必须是在${ES_HOME}/config目录及其子目录下，注意该文件必须存在于ES集群中的每一个节点上。在${ES_HOME}/config目录下建立一个子目录mydict
创建酒店索引时，在settings中指定同义词文件及其路径 更新同义词时 POST /hotel/_reload_search_analyzers 才能使用新词
停用词也叫停止词，是指文本在被分词之后的词语中包含的无搜索意义的词 在构建搜索引擎索引时，常常忽略这样的词，这样可以大大提升搜索效率。经常使用的中文和英文停用词可以在网站www.ranks.nl上提取，中文停用词地址为https://www.ranks.nl/stopwords/chinese-stopwords，英文停用词地址为https://www.ranks.nl/stopwords
可以通过创建自定义分析器的方式使用停用词
默认情况下，IK分析器的分词器只有英文停用词，没有中文停用词，配置完成后重启ES
默认情况下，HanLP分析器的停用词是不启用的 重启ES
拼音分析器提供的分析器为pinyin，另外还提供了与其同名的分词器和分词过滤器
使用Java客户端进行高亮显示搜索时，需要创建一个HighlightBuilder类的实例，然后通过preTags()和postTags()方法分别设置高亮显示的前缀和后缀，并通过方法field()设置高亮显示的字段。遍历结果时，通过SearchHit.getHighlightFields()方法可以获取所有高亮显示的字段及其对应的高亮显示结果的映射，结构为Map<String,HighlightField>形式。当获取到某字段对应的高亮显示结果后，可以通过HighlightField.getFragments()方法获取结果的Text数组形式，后续进行遍历取出即可
ES中进行纠错匹配时使用fuzzy-match搜索
match查询支持模糊匹配，这里的模糊匹配指的是ES将查询文本进行分词进而得到分词列表，然后将列表中的词语分别和索引中的词语进行匹配，这时按照编辑距离进行模糊匹配，在符合编辑距离阈值的情况下才算是匹配 fuzziness

更精准的拼写纠错 拼音分析器设置中，设置拼音单字的首字母和拼音组合的首字母全部不使用，只使用拼音单字的全拼形式。接着使用fuzzy-match和match_phrase进行联合查询
文本搜索，ES默认使用BM25算法进行相关性计算
TF-IDF=TF·IDF TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是文本挖掘和信息检索工作中数据处理的常用加权技术之一，主要作用是评估词语在文档中的重要程度。
B25算法中 一般来说，文档如果足够短，则其分值应该更高
boost值的设置只限定在term查询和类match查询中，其他类型的查询不能使用boost设置。boost值没有特别约束，因为它代表的是一个相对值。当该值在0～1时表示对权重起负向作用，当该值大于1时表示对权重起正向作用。
Java客户端中使用boost参数时，只需要在QueryBuilder实例中调用boost()方法即可
ES的boosting查询可用来term查询和类match查询之外的权重调整，分为两部分，一部分是positive查询，代表正向查询，另一部分是negative查询，代表负向查询。可以通过negative_boost参数设置负向查询的权重系数，该值的范围为0～1。最终的文档得分为：正向匹配值+负向匹配值×negative_boost
Java客户端中可以使用QueryBuilders.boostingQuery()方法构建BoostingQueryBuilder的实例对象
Function Score查询模式，用户可以借助该查询模式使用多种因素来影响打分逻辑
random_score随机函数对文档进行打分
script_score函数，它支持用户使用脚本自定义评分函数 结果必须大于或者等于0，不能为负数，否则，ES将会报错
weight函数提供的是一个系数，最终的得分等于对原有评分乘以这个系数
字段值因子函数field_value_factor，该函数可以省去编写脚本代码的麻烦
score_mode的默认值为multiply 还有sum avg first max min
Function Score查询中使用衰减函数 gauss、linear和exp
使用衰减函数时，可以设定如下参数：·origin：用于设定计算距离的原点，该参数的值必须和字段类型相对应。·offset：用于设定距离原点多远范围内的数据将享有和原点一样的衰减值，其默认值为0。·scale：衰减曲线的一个锚点，即定义到该点的值，其衰减的值为某个值（即为decay的值）。这个锚点横坐标值的定义为原点+offset+scale，纵坐标为decay参数的值。·decay：和scale配套使用，用于设定锚点的纵坐标，即衰减值，其默认值为0.5。
Script Score默认的脚本语言为Painless cript Score查询中的脚本代码必须有返回值并且类型为数值型，如果没有返回值，则Script Score查询默认返回0
例如 GET /hotel/_search { “query”: { “script_score”: { “query”: { //查询特定文档 “match”: { “title”: “金都” } }, “script”: { “source”: “def a=1;def b=2;return a+b;” //使用脚本进行打分 } } } }
如果字段属于基本数据类型，则可以通过params._source.$fiel{d}_{n}ame获取字段的值,也可以使用doc{[}^{\prime }$field’]来引用字段，使用doc[‘$field’].value引用字段的值
访问object类型字段中的值时，除了使用“.”操作符引用该object类型的字段外，对其他字段的访问与访问索引的普通字段类似
saturation，顾名思义，它是计算饱和度的函数，其实相当于计算占比
sigmoid函数在处理数值型数据时将其值的变换值映射到0～1
ScriptScoreQueryBuilder
默认情况下，当存在二次打分时，文档的得分为：原始查询分数+二次打分分数。而用户可以为这两部分的分数设置权重，所以文档得分为：原始查询分数×原始查询权重+二次打分分数×二次打分权重。
可以分别设置query_weight和rescore_query_weight，为原始查询权重和二次打分权重赋值
Java客户端中，需要为searchSourceBuilder对象添加QueryRescorerBuilder对象才能进行二次打分
ES支持丰富的聚合操作，不仅可以使用聚合功能对文档进行计数，还可以计算文档字段的平均值、最大值和最小值等。ES还提供了桶聚合的功能，以便于对多维度数据进行聚合 AggregationBuilders
stats聚合可以将对应字段的最大值、最小值、平均值及加和值一起计算并返回计算结果
value_count聚合，该聚合用于统计字段非空值的个数 missing参数指定填充值对空值进行填充-即默认值
按多维度聚合 就是桶聚合
聚合的桶也需要匹配，匹配的方式有terms、filter和ranges等 TermsAggregationBuilder AggregationBuilders sumAggregationBuilder RangeAggregationBuilder GeoDistanceAggregationBuilder AvgAggregationBuilder
桶字段类型不是keyword类型，ES在聚合时会将桶字段转换为Lucene存储的实际值进行识别
直接聚合 先查询再聚合

前过滤器 聚合条件进一步地过滤，但是又不能影响当前的查询条件 则可以在aggs中使用filter FilterAggregationBuilder
后过滤器 post_filter searchSourceBuilder.postFilter BucketOrder
Top hits聚合和Collapse聚合，并分别给出这两种查询的分页方案 agges中指定total_hits
TopHitsAggregationBuilder

与Top hits聚合不同，Collapse聚合的结果是封装在hit中的 CollapseBuilder

搜索建议的需求主要关注两点，即匹配和排序。匹配即能够通过用户的输入进行前缀匹配，给出匹配的搜索热词。用户的输入分为3种，即根据汉字输入、根据拼音全拼输入和根据拼音的首字母输入。排序即根据建议词的优先级进行排序，排序的优先级按照汉字输入匹配、拼音全拼输入匹配和拼音的首字母输入匹配逐次递减。

后端需要将用户搜索日志收集在一起，以供搜索建议等模块使用 如果数据量比较大，还需要用到Hadoop等分布式存储服务。
Canal、Flume和Hadoop等组件，这些组件是搜索引擎服务中不可或缺的部分，因为它们和搜索的主服务一起构成了数据的流通闭环
Canal是阿里巴巴开源的监听Binlog日志的组件，它实现了MySQL Slave与MySQL Master之间的通信协议，将自己伪装成MySQL Slave，从而获取和解析Binlog日志。对于解析结果的存储，Canal提供了很多对接方案，用户可选择配置Kafka、HBase、ES等存储组件
Flume是一种高可用、高并发、分布式的数据传输系统，它不仅具有故障转移和恢复机制，而且具有一定的健壮性和容错性。借助Flume，用户可以在多种日志场景中定义数据的输入端和输出端 通过Flume可以将业务日志传输到HDFS中。Flume可用于传输大量事件数据，如行为日志、图像信息流等，因此业界一般都用它来完成数据的汇总工作。
Hadoop是一个分布式系统基础架构。用户可以使用Hadoop提供的开发接口开发分布式程序，也可以使用其生态圈中的Hive进行SQL的数据开发。
从Hadoop中获取用户搜索日志后 统计每个搜索关键字的搜索次数 ，统计的数值将作为suggest匹配后的排序权重，最后由初始化程序将处理的结果存入ES中。
只有将字段类型设置为completion，该字段才能作为suggest查询字段进行使用。