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ElasticSearch最全详细使用教程：入门、索引管理、映射详解_elasticsearch菜鸟教程

作者：菜鸟追梦旅行 | 2024-04-20 15:15:00

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elasticsearch菜鸟教程

导读：本文介绍了ElasticSearch的必备知识：从入门、索引管理到映射详解。

一、快速入门

1. 查看集群的健康状况 http://localhost:9200/_cat

http://localhost:9200/_cat/health?v

说明：v是用来要求在结果中返回表头 状态值说明 Green - everything is good (cluster is fully functional)，即最佳状态 Yellow - all data is available but some replicas are not yet allocated (cluster is fully functional)，即数据和集群可用，但是集群的备份有的是坏的 Red - some data is not available for whatever reason (cluster is partially functional)，即数据和集群都不可用 查看集群的节点 http://localhost:9200/_cat/?v

2. 查看所有索引 http://localhost:9200/_cat/indices?v

3. 创建一个索引 创建一个名为 customer 的索引。pretty要求返回一个漂亮的json 结果 PUT /customer?pretty

再查看一下所有索引 http://localhost:9200/_cat/indices?v

GET /_cat/indices?v

4. 索引一个文档到customer索引中

  1. curl -X PUT "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
  2. {
  3.   "name": "John Doe"
  4. }
  5. '

5. 从customer索引中获取指定id的文档

curl -X GET "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty"

6. 查询所有文档

GET /customer/_search?q=*&sort=name:asc&pretty

JSON格式方式

  1. GET /customer/_search
  2. {
  3.   "query": { "match_all": {} },
  4.   "sort": [
  5.     {"name": "asc" }
  6.   ]
  7. }

二、索引管理

1. 创建索引 创建一个名为twitter的索引，设置索引的分片数为3，备份数为2。注意：在ES中创建一个索引类似于在数据库中建立一个数据库(ES6.0之后类似于创建一个表)

  1. PUT twitte
  2. {
  3.     "settings" : {
  4.         "index" : {
  5.             "number_of_shards" : 3,
  6.             "number_of_replicas" : 2
  7.         }
  8.     }
  9. }
  10. 说明：
  11. 默认的分片数是5到1024
  12. 默认的备份数是1
  13. 索引的名称必须是小写的，不可重名
  14.  
  15. 创建结果：

创建的命令还可以简写为

  1. PUT twitte
  2. {
  3.     "settings" : {
  4.         "number_of_shards" : 3,
  5.         "number_of_replicas" : 2
  6.     }
  7. }

2. 创建mapping映射 注意：在ES中创建一个mapping映射类似于在数据库中定义表结构，即表里面有哪些字段、字段是什么类型、字段的默认值等；也类似于solr里面的模式schema的定义

  1. PUT twitte
  2. {
  3.     "settings" : {
  4.         "index" : {
  5.             "number_of_shards" : 3,
  6.             "number_of_replicas" : 2
  7.         }
  8.     },
  9.    "mappings" : {
  10.         "type1" : {
  11.             "properties" : {
  12.                 "field1" : { "type" : "text" }
  13.             }
  14.         }
  15.     }
  16. }

3. 创建索引时加入别名定义

  1. PUT twitte
  2. {
  3.     "aliases" : {
  4.         "alias_1" : {},
  5.         "alias_2" : {
  6.             "filter" : {
  7.                 "term" : {"user" : "kimchy" }
  8.             },
  9.             "routing" : "kimchy"
  10.         }
  11.     }
  12. }

4. 创建索引时返回的结果说明

5. Get Index 查看索引的定义信息 GET /twitter，可以一次获取多个索引（以逗号间隔） 获取所有索引 _all 或 用通配符*

GET /twitter/_settings

GET /twitter/_mapping

6. 删除索引

DELETE /twitter 说明： 可以一次删除多个索引（以逗号间隔） 删除所有索引 _all 或 通配符 * 7. 判断索引是否存在

HEAD twitter

HTTP status code 表示结果 404 不存在 ， 200 存在 8. 修改索引的settings信息

索引的设置信息分为静态信息和动态信息两部分。静态信息不可更改，如索引的分片数。动态信息可以修改。 REST 访问端点： /_settings 更新所有索引的。 {index}/_settings 更新一个或多个索引的settings。 详细的设置项请参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules.html#index-modules-settings 9. 修改备份数

  1. PUT /twitter/_settings
  2. {
  3.     "index" : {
  4.         "number_of_replicas" : 2
  5.     }
  6. }

10. 设置回默认值，用null

  1. PUT /twitter/_settings
  2. {
  3.     "index" : {
  4.         "refresh_interval" : null
  5.     }
  6. }

11. 设置索引的读写

  1. index.blocks.read_only：设为true,则索引以及索引的元数据只可读
  2. index.blocks.read_only_allow_delete：设为true，只读时允许删除。
  3. index.blocks.read：设为true，则不可读。
  4. index.blocks.write：设为true，则不可写。
  5. index.blocks.metadata：设为true，则索引元数据不可读写。

12. 索引模板

在创建索引时，为每个索引写定义信息可能是一件繁琐的事情，ES提供了索引模板功能，让你可以定义一个索引模板，模板中定义好settings、mapping、以及一个模式定义来匹配创建的索引。 注意：模板只在索引创建时被参考，修改模板不会影响已创建的索引 12.1 新增/修改名为tempae_1的模板，匹配名称为te* 或 bar*的索引创建：

  1. PUT _template/template_1
  2. {
  3.   "index_patterns": ["te*", "bar*"],
  4.   "settings": {
  5.     "number_of_shards": 1
  6.   },
  7.   "mappings": {
  8.     "type1": {
  9.       "_source": {
  10.         "enabled": false
  11.       },
  12.       "properties": {
  13.         "host_name": {
  14.           "type": "keyword"
  15.         },
  16.         "created_at": {
  17.           "type": "date",
  18.           "format": "EEE MMM dd HH:mm:ss Z YYYY"
  19.         }
  20.       }
  21.     }
  22.   }
  23. }

12.2 查看索引模板

  1. GET /_template/template_1
  2. GET /_template/temp* 
  3. GET /_template/template_1,template_2
  4. GET /_template

12.3 删除模板

DELETE /_template/template_1

13. Open/Close Index 打开/关闭索引

  1. POST /my_index/_close
  2. POST /my_index/_open

说明： 关闭的索引不能进行读写操作，几乎不占集群开销。 关闭的索引可以打开，打开走的是正常的恢复流程。 14. Shrink Index 收缩索引

索引的分片数是不可更改的，如要减少分片数可以通过收缩方式收缩为一个新的索引。新索引的分片数必须是原分片数的因子值，如原分片数是8，则新索引的分片数可以为4、2、1 。 什么时候需要收缩索引呢? 最初创建索引的时候分片数设置得太大，后面发现用不了那么多分片，这个时候就需要收缩了 收缩的流程： 先把所有主分片都转移到一台主机上； 在这台主机上创建一个新索引，分片数较小，其他设置和原索引一致； 把原索引的所有分片，复制（或硬链接）到新索引的目录下； 对新索引进行打开操作恢复分片数据； (可选)重新把新索引的分片均衡到其他节点上。 收缩前的准备工作： 将原索引设置为只读； 将原索引各分片的一个副本重分配到同一个节点上，并且要是健康绿色状态。

  1. PUT /my_source_index/_settings
  2. {
  3.   "settings": {
  4.     <!-- 指定进行收缩的节点的名称 -->
  5.     "index.routing.allocation.require._name": "shrink_node_name",
  6.     <!-- 阻止写，只读 -->
  7.      "index.blocks.write": true
  8.   }
  9. }

进行收缩：

  1. POST my_source_index/_shrink/my_target_index
  2. {
  3.   "settings": {
  4.     "index.number_of_replicas": 1,
  5.     "index.number_of_shards": 1,
  6.     "index.codec": "best_compression"
  7.   }}

监控收缩过程：

  1. GET _cat/recovery?v
  2. GET _cluster/health

15. Split Index 拆分索引

当索引的分片容量过大时，可以通过拆分操作将索引拆分为一个倍数分片数的新索引。能拆分为几倍由创建索引时指定的index.number_of_routing_shards 路由分片数决定。这个路由分片数决定了根据一致性hash路由文档到分片的散列空间。 如index.number_of_routing_shards = 30 ，指定的分片数是5，则可按如下倍数方式进行拆分：

  1. 5 → 10 → 30 (split by 2, then by 3)
  2. 5 → 15 → 30 (split by 3, then by 2)
  3. 5 → 30 (split by 6)

为什么需要拆分索引？ 当最初设置的索引的分片数不够用时就需要拆分索引了，和压缩索引相反 注意：只有在创建时指定了index.number_of_routing_shards 的索引才可以进行拆分，ES7开始将不再有这个限制。 和solr的区别是，solr是对一个分片进行拆分，es中是整个索引进行拆分。 拆分步骤： 准备一个索引来做拆分：

  1. PUT my_source_index
  2. {
  3.     "settings": {
  4.         "index.number_of_shards" : 1,
  5.         <!-- 创建时需要指定路由分片数 -->
  6.         "index.number_of_routing_shards" : 2
  7.     }
  8. }

先设置索引只读：

  1. PUT /my_source_index/_settings
  2. {
  3.   "settings": {
  4.     "index.blocks.write": true
  5.   }
  6. }

做拆分：

  1. POST my_source_index/_split/my_target_index
  2. {
  3.   "settings": {
  4.     <!--新索引的分片数需符合拆分规则-->
  5.     "index.number_of_shards": 2
  6.   }
  7. }

监控拆分过程：

  1. GET _cat/recovery?v
  2. GET _cluster/health

16. Rollover Index 别名滚动指向新创建的索引

对于有时效性的索引数据，如日志，过一定时间后，老的索引数据就没有用了。我们可以像数据库中根据时间创建表来存放不同时段的数据一样，在ES中也可用建多个索引的方式来分开存放不同时段的数据。比数据库中更方便的是ES中可以通过别名滚动指向最新的索引的方式，让你通过别名来操作时总是操作的最新的索引。 ES的rollover index API 让我们可以根据满足指定的条件（时间、文档数量、索引大小）创建新的索引，并把别名滚动指向新的索引。 注意：这时的别名只能是一个索引的别名。 Rollover Index 示例： 创建一个名字为logs-0000001 、别名为logs_write 的索引：

  1. PUT /logs-000001
  2. {
  3.   "aliases": {
  4.     "logs_write": {}
  5.   }
  6. }

添加1000个文档到索引logs-000001，然后设置别名滚动的条件

  1. POST /logs_write/_rollove
  2. {
  3.   "conditions": {
  4.     "max_age":   "7d",
  5.     "max_docs":  1000,
  6.     "max_size":  "5gb"
  7.   }
  8. }

说明：

如果别名logs_write指向的索引是7天前（含）创建的或索引的文档数>=1000或索引的大小>= 5gb，则会创建一个新索引 logs-000002，并把别名logs_writer指向新创建的logs-000002索引

Rollover Index 新建索引的命名规则：

如果索引的名称是-数字结尾，如logs-000001，则新建索引的名称也会是这个模式，数值增1。

如果索引的名称不是-数值结尾，则在请求rollover api时需指定新索引的名称

  1. POST /my_alias/_rollover/my_new_index_name
  2. {
  3.   "conditions": {
  4.     "max_age":   "7d",
  5.     "max_docs":  1000,
  6.     "max_size": "5gb"
  7.   }
  8. }

在名称中使用Date math（时间表达式）

如果你希望生成的索引名称中带有日期，如logstash-2016.02.03-1 ，则可以在创建索引时采用时间表达式来命名：

  1. # PUT /<logs-{now/d}-1> with URI encoding:
  2. PUT /%3Clogs-%7Bnow%2Fd%7D-1%3E
  3. {
  4.   "aliases": {
  5.     "logs_write": {}
  6.   }
  7. }
  8. PUT logs_write/_doc/1
  9. {
  10.   "message": "a dummy log"
  11. } 
  12. POST logs_write/_refresh
  13. # Wait for a day to pass
  14. POST /logs_write/_rollove
  15. {
  16.   "conditions": {
  17.     "max_docs":   "1"
  18.   }
  19. }

Rollover时可对新的索引作定义：

  1. PUT /logs-000001
  2. {
  3.   "aliases": {
  4.     "logs_write": {}
  5.   }
  6. }
  7. POST /logs_write/_rollover
  8. {
  9.   "conditions" : {
  10.     "max_age": "7d",
  11.     "max_docs": 1000,
  12.     "max_size": "5gb"
  13.   },
  14.   "settings": {
  15.     "index.number_of_shards": 2
  16.   }
  17. }

Dry run 实际操作前先测试是否达到条件：

  1. POST /logs_write/_rollover?dry_run
  2. {
  3.   "conditions" : {
  4.     "max_age": "7d",
  5.     "max_docs": 1000,
  6.     "max_size": "5gb"
  7.   }
  8. }

说明：

测试不会创建索引，只是检测条件是否满足

注意：rollover是你请求它才会进行操作，并不是自动在后台进行的。你可以周期性地去请求它。 17. 索引监控

17.1 查看索引状态信息 官网链接： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-stats.html 查看所有的索引状态： GET /_stats 查看指定索引的状态信息： GET /index1,index2/_stats 17.2 查看索引段信息 官网链接：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-segments.html

  1. GET /test/_segments 
  2. GET /index1,index2/_segments
  3. GET /_segments

17.3 查看索引恢复信息 官网链接： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-recovery.html

GET index1,index2/_recovery?human

GET /_recovery?human 17.4 查看索引分片的存储信息 官网链接：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-shards-stores.html

  1. # return information of only index test
  2. GET /test/_shard_stores
  3. # return information of only test1 and test2 indices
  4. GET /test1,test2/_shard_stores
  5. # return information of all indices
  6. GET /_shard_stores
  7.   GET /_shard_stores?status=green

18. 索引状态管理

18.1 Clear Cache 清理缓存

POST /twitter/_cache/clear

默认会清理所有缓存，可指定清理query, fielddata or request 缓存

  1. POST /kimchy,elasticsearch/_cache/clear
  2. POST /_cache/clear

18.2 Refresh，重新打开读取索引

  1. POST /kimchy,elasticsearch/_refresh
  2. POST /_refresh

18.3 Flush，将缓存在内存中的索引数据刷新到持久存储中

POST twitter/_flush

18.4 Force merge 强制段合并

POST /kimchy/_forcemerge?only_expunge_deletes=false&max_num_segments=100&flush=true

可选参数说明： max_num_segments 合并为几个段，默认1 only_expunge_deletes 是否只合并含有删除文档的段，默认false flush 合并后是否刷新，默认true

  1. POST /kimchy,elasticsearch/_forcemerge
  2. POST /_forcemerge

三、映射详解

1. Mapping 映射是什么

映射定义索引中有什么字段、字段的类型等结构信息。相当于数据库中表结构定义，或 solr中的schema。因为lucene索引文档时需要知道该如何来索引存储文档的字段。 ES中支持手动定义映射，动态映射两种方式。 1.1. 为索引创建mapping

  1. PUT test
  2. {
  3. <!--映射定义 -->
  4. "mappings" : {
  5. <!--名为type1的映射类别 mapping type-->
  6.         "type1" : {
  7.         <!-- 字段定义 -->
  8.             "properties" : {
  9.             <!-- 名为field1的字段，它的field datatype 为 text -->
  10.                 "field1" : { "type" : "text" }
  11.             }
  12.         }
  13.     }
  14. }

说明：映射定义后续可以修改 2. 映射类别 Mapping type 废除说明

ES最先的设计是用索引类比关系型数据库的数据库，用mapping type 来类比表，一个索引中可以包含多个映射类别。这个类比存在一个严重的问题，就是当多个mapping type中存在同名字段时（特别是同名字段还是不同类型的），在一个索引中不好处理，因为搜索引擎中只有 索引-文档的结构，不同映射类别的数据都是一个一个的文档（只是包含的字段不一样而已） 从6.0.0开始限定仅包含一个映射类别定义（ "index.mapping.single_type": true ），兼容5.x中的多映射类别。从7.0开始将移除映射类别。 为了与未来的规划匹配，请现在将这个唯一的映射类别名定义为“_doc”,因为索引的请求地址将规范为：PUT {index}/_doc/{id} and POST {index}/_doc Mapping 映射示例：

  1. PUT twitter
  2. {
  3.   "mappings": {
  4.     "_doc": {
  5.       "properties": {
  6.         "type": { "type": "keyword" },
  7.         "name": { "type": "text" },
  8.         "user_name": { "type": "keyword" },
  9.         "email": { "type": "keyword" },
  10.         "content": { "type": "text" },
  11.         "tweeted_at": { "type": "date" }
  12.       }
  13.     }
  14.   }
  15. }

多映射类别数据转储到独立的索引中： ES 提供了reindex API 来做这个事

3. 字段类型 datatypes

字段类型定义了该如何索引存储字段值。ES中提供了丰富的字段类型定义，请查看官网链接详细了解每种类型的特点： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html 3.1 Core Datatypes 核心类型

  1. string
  2.     text and keyword
  3. Numeric datatypes
  4.     long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float
  5. Date datatype
  6.     date
  7. Boolean datatype
  8.     boolean
  9. Binary datatype
  10.     binary
  11. Range datatypes     范围
  12.     integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range

3.2 Complex datatypes 复合类型

  1. Array datatype
  2.     数组就是多值，不需要专门的类型
  3. Object datatype
  4.     object ：表示值为一个JSON 对象
  5. Nested datatype
  6.     nested：for arrays of JSON objects（表示值为JSON对象数组 ）

3.3 Geo datatypes 地理数据类型

  1. Geo-point datatype
  2.     geo_point：for lat/lon points  （经纬坐标点）
  3. Geo-Shape datatype
  4.     geo_shape：for complex shapes like polygons （形状表示）

3.4 Specialised datatypes 特别的类型

  1. IP datatype
  2.     ip：for IPv4 and IPv6 addresses
  3. Completion datatype
  4.     completion：to provide auto-complete suggestions
  5. Token count datatype
  6.     token_count：to count the number of tokens in a string
  7. mapper-murmur3
  8.     murmur3：to compute hashes of values at index-time and store them in the index
  9. Percolator type
  10.     Accepts queries from the query-dsl
  11. join datatype
  12.     Defines parent/child relation for documents within the same index

4. 字段定义属性介绍 字段的type (Datatype)定义了如何索引存储字段值，还有一些属性可以让我们根据需要来覆盖默认的值或进行特别定义。请参考官网介绍详细了解：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-params.html

  1.    analyzer   指定分词器
  2.     normalizer   指定标准化器
  3.     boost        指定权重值
  4.     coerce      强制类型转换
  5.     copy_to    值复制给另一字段
  6.     doc_values  是否存储docValues
  7.     dynamic
  8.     enabled    字段是否可用
  9.     fielddata
  10.     eager_global_ordinals
  11.     format    指定时间值的格式
  12.     ignore_above
  13.     ignore_malformed
  14.     index_options
  15.     index
  16.     fields
  17.     norms
  18.     null_value
  19.     position_increment_gap
  20.     properties
  21.     search_analyzer
  22.     similarity
  23.     store
  24.     term_vector

字段定义属性—示例

  1. PUT my_index
  2. {
  3.   "mappings": {
  4.     "_doc": {
  5.       "properties": {
  6.         "date": {
  7.           "type":   "date",
  8.            <!--格式化日期 -->
  9.           "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
  10.         }
  11.       }
  12.     }
  13.   }
  14. }

5. Multi Field 多重字段 当我们需要对一个字段进行多种不同方式的索引时，可以使用fields多重字段定义。如一个字符串字段即需要进行text分词索引，也需要进行keyword 关键字索引来支持排序、聚合；或需要用不同的分词器进行分词索引。 示例： 定义多重字段： 说明：raw是一个多重版本名（自定义）

  1. PUT my_index
  2. {
  3.   "mappings": {
  4.     "_doc": {
  5.       "properties": {
  6.         "city": {
  7.           "type": "text",
  8.           "fields": {
  9.             "raw": {
  10.               "type":  "keyword"
  11.             }
  12.           }
  13.         }
  14.       }
  15.     }
  16.   }
  17. }

往多重字段里面添加文档

  1. PUT my_index/_doc/1
  2. {
  3.   "city": "New York"
  4. }
  5.  
  6. PUT my_index/_doc/2
  7. {
  8.   "city": "York"
  9. }

获取多重字段的值：

  1. GET my_index/_search
  2. {
  3.   "query": {
  4.     "match": {
  5.       "city": "york"
  6.     }
  7.   },
  8.   "sort": {
  9.     "city.raw": "asc"
  10.   },
  11.   "aggs": {
  12.     "Cities": {
  13.       "terms": {
  14.         "field": "city.raw"
  15.       }
  16.     }
  17.   }
  18. }

6. 元字段

官网链接： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-fields.html 元字段是ES中定义的文档字段，有以下几类：

7. 动态映射 动态映射：ES中提供的重要特性，让我们可以快速使用ES，而不需要先创建索引、定义映射。如我们直接向ES提交文档进行索引：

  1. PUT data/_doc/1
  2. { "count": 5 }

ES将自动为我们创建data索引、_doc 映射、类型为 long 的字段 count 索引文档时，当有新字段时， ES将根据我们字段的json的数据类型为我们自动加人字段定义到mapping中。 7.1 字段动态映射规则

7.2 Date detection 时间侦测

所谓时间侦测是指我们往ES里面插入数据的时候会去自动检测我们的数据是不是日期格式的，是的话就会给我们自动转为设置的格式 date_detection 默认是开启的，默认的格式dynamic_date_formats为：

  1. [ "strict_date_optional_time","yyyy/MM/dd HH:mm:ss Z||yyyy/MM/dd Z"]
  2. PUT my_index/_doc/1
  3. {
  4.   "create_date": "2015/09/02"
  5. }
  6.  
  7. GET my_index/_mapping

自定义时间格式：

  1. PUT my_index
  2. {
  3.   "mappings": {
  4.     "_doc": {
  5.       "dynamic_date_formats": ["MM/dd/yyyy"]
  6.     }
  7.   }
  8. }

禁用时间侦测：

  1. PUT my_index
  2. {
  3.   "mappings": {
  4.     "_doc": {
  5.       "date_detection": false
  6.     }
  7.   }
  8. }

7.3 Numeric detection 数值侦测 开启数值侦测（默认是禁用的）

  1. PUT my_index
  2. {
  3.   "mappings": {
  4.     "_doc": {
  5.       "numeric_detection": true
  6.     }
  7.   }
  8. }
  9. PUT my_index/_doc/1
  10. {
  11.   "my_float":   "1.0",
  12.   "my_integer": "1"
  13. }

出处：https://blog.csdn.net/ZYC88888/article/details/91463253

(end)

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