Elasticsearch（一）：概念与基本API

安装 Elasticsearch

# 创建 es 网络
docker network create es
# 启动单点 es
docker run -d --name elasticsearch --net es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" --restart=always elasticsearch:7.4.2
# 启动 kibana
docker run -d --name kibana --net es -p 5601:5601 --restart=always kibana:7.4.2
# 启动 es 集群监控工具 cerebro
docker run -d --name cerebro -p 9000:9000 --restart=always lmenezes/cerebro

常用 API

index

// 创建索引
PUT /test
// 查看已有索引
GET /_cat/indices
// 删除索引
DELETE test

Document

// 指定 id 创建文档
PUT /test/_doc/1
{
  "username": "wch"
}

// 不指定 id 创建文档
POST /test/_doc
{
  "username": "wch"
}

// 查询指定文档
GET /test/_doc/1

// 查询所有文档
GET /test/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "_id": {
        "value": "1"
      }
    }
  }
}

// 删除指定文档
DELETE /test/_doc/1

// 批量执行
POST _bulk
{"index":{"_index":"test"}} 
{"username":"123"}  // 指定索引新增
{"delete":{"_index":"test","_id":"wAKA5G4B6QyCVohhC0Yn"}}   // 指定索引删除
{"update":{"_index":"test","_id":"1"}}
{"doc":{"username":"wch1"}} // 指定索引更新

// 指定 index、id 批量查询
GET /_mget
{
  "docs": [
    {
      "_index": "test",
      "_id": 1
    },
    {
      "_index": "test",
      "_id": 2
    }
  ]
}

倒排索引与分词

倒排索引

倒排索引与正排索引

• 正排索引：从文档 id 到文档内容单词的关联关系。
• 倒排索引：从单词到文档 id 的关联关系。

倒排索引组成

• 单词词典：记录文档单词和单词到倒排列表的关联信息。
• 倒排列表：记录了单词对应的文档集合，由倒排索引项组成。倒排索引项包括文档 id、单词词频、单词位置、单词偏移。

分词

分词是指将文本转换成一系列单词的过程，也可以叫做文本分析。

分词器组成

• Character Filters：针对原始文本做预处理，如去增加、删除、替换字符等。
• Tokenizer：将原始文本按照一定规则切分为单词。
• Token Filters：针对切分单词再加工，如转小写、删除或新增等处理。

验证分词

// 指定分词器验证分词
GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": [
    "Hello World"
  ]
}

// 指定索引、文档字段验证分词
GET /test/_analyze
{
  "field": "username",
  "text": "Hello World"
}

自带分词器

standard

默认分词器，按词切分，支持多语言，小写处理。

simple

按照非字母切分，小写处理。

whitespace

按空格切分。

stop

按照非字母切分，小写处理，去除停用词。

keyword

不分词，直接作为一个单词输出。

pattern

通过正则表达式（默认为 \W+）切分，小写处理。

mapping

mapping 类似数据库中的表结构定义，主要作用为：

• 定义索引字段名
• 定义索引字段类型
• 定义倒排索引相关配置，如是否索引、索引配置等

mapping 中的字段类型禁止直接修改（lucene 实现的倒排索引生成后不允许修改），如果修改需要建立新的索引，然后做 reindex 操作。

mapping 配置

PUT /test
{
  "mappings": {
    "dynamic": "true",
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "pinyin": {
            "type": "keyword",
            "analyzer": "pinyin"
          }
        }
      },
      "age": {
        "type": "integer",
        "null_value": 0
      },
      "desc": {
        "type": "keyword",
        "index": false
      },
      "address": {
        "type": "text",
        "index_options": "positions"
      }
    }
  }
}

dynamic

mapping 中的 dynamic 参数用来控制字段的新增：

• true：默认配置，允许字段新增。
• false：不允许字段新增字段，但是文档可以正常写入，但无法对字段进行查询等操作。
• strict：文档不允许写入新字段，强行写入会抛出异常。

properties

properties 参数用来定义各个具体的字段。

index

index 参数用于控制字段是否索引。

index_options

index_options 用于控制倒排索引记录内容：

• docs：仅记录 doc id。
• freqs：记录 doc id 和 term frequencies。
• positions：记录 doc id、term frequencies 和 term position。
• offsets：记录 doc id、term frequencies、term position 和 character offsets。

text 类型默认为 positions，其它默认为 docs。选择记录的内容越多，占用空间越大。

null_value

null_value 字段用于指定字段为 null 时的处理策略，默认 es 会忽略该字段。可以通过该值来设定字段的默认值。

multi-fields

es 允许对一个字段采用不同的配置，只需要在字段配置中增加 fields 参数，成为当前字段的子字段。

dynamic mapping

如果 mapping 配置允许直接写入新字段，es 会对新字段的类型进行推测并写入 mapping。推测是基于 json 类型的：

JSON 类型	Elasticsearch 类型
null	忽略
boolean	boolean
float	float
integer	long
object	object
array	基于数组第一个非 null 值的类型
string	会对日期、浮点、整型做推断，否则设置为 text 类型并包含 keyword 子字段

dynamic templates

通过定义 dynamic templates 可以介入 dynamic mapping 的映射逻辑，

PUT /test
{
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "string_as_keyword": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

match_mapping_type 参数对应推断出来的 json 类型，当写入字段匹配到该类型，会自动转为配置的类型。