本文内容主要集中在应用层，通过下面几个部分介绍当前最流行的搜索工具：Elasticsearch，了解这些内容后，可以快速开始使用它。

• 什么是Elasticsearch，为什么要使用它？
• 基础概念：节点，索引，类型映射和文档
• 本地环境搭建，创建第一个index
• 常用RESTful Api示例

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。

它基于Lunece实现，使用java语言编写。Lunece是一个优秀的搜索引擎库，但它使用起来非常复杂。

Elasticsearch通过对 Lunece的封装，隐藏了复杂性，提供了使用简单的RESTful Api。

同时也实现了分布式集群特性，具有存储数据大，查询性能好，扩展方便等特点。

在业务开发中，基于ES的特性，通常有下面这些场景需要使用它：

• 存储大量数据。通过在使用mysql存储的时候，数据的单位是G。使用ES的时候，数据的单位是T。由此可以看出ES使用于大数据量的存储场景，基于分布式特性，它也支持备份和容灾，并且可以很容易水平扩展容量。
• 分词搜索引擎。ES具有强大的分词能力，可以支持高性能的实时搜索。
• 高效数据分析。ES提供的聚合分析功能，可实现对保存的大量数据的近实时统计分析。

要使用ES，需要了解几个最基本的概念，节点(node)，索引(index)，类型映射(mapping)和文档(doc)。

节点是组成ES集群的基本单位，每个节点是一个运行的ES实例。每个物理机器上可以有多个节点，使用不同的端口和节点名称。

节点按主要功能可以分为三种：主节点(Master Node)，协调节点(Coordianting Node)和数据节点(Data Node)。下面简单介绍下：

• 主节点：处理创建，删除索引等请求，维护集群状态信息。可以设置一个节点不承担主节点角色
• 协调节点：负责处理请求。默认情况下，每个节点都可以是协调节点。
• 数据节点：用来保存数据。可以设置一个节点不承担数据节点角色

索引是ES中的逻辑概念，是文档的容器。对ES的操作，基本都是对索引操作，一个ES集群中，可以创建多个索引。

索引定义了一组文档的数据模型和处理方法。每个索引可以有多个主分片和副本分片，分别保存在不同的节点。

• 主分片的作用是对索引的扩容，使一个索引的容量可以突破单机的限制。
• 副本分片是对数据的保护，每个主分片对应一个或多个副本分片，当主分片所在节点宕机时，副本分片会被提升为对应的主分片使用。
• 一个主分片和它的副本分片，不会分配到同一个节点上。
• 一个索引的分片数在创建时指定，如果要修改需要重建索引，代价很高。

mapping定义了一个索引中，文档保存的每个字段的数据类型。根据数据类型的不同，在添加文档时对每个字段的处理也不同。

例如，对text类型的字段，会先使用分词器分词，生成倒排索引，用于之后的搜索。对keyword类型的字段，不会分词，搜索时只能精确查找。

一个简单的mapping示例如下：

{
    "javalogs": { //索引名称
        "mappings": {
            "properties": {
                "log_content": { //text类型，分词，用于之后的分词索引
                    "type": "text"
                },
                "date": {//时间类型
                    "type": "date" 
                },
                "log_level": { //keyword类型，不分词
                    "type": "keyword" 
                },
                "ip": {
                    "type": "keyword"
                }
            }
        }
    }
}

在6.x版本中，每个索引中还可以有多个type，区分不同的mapping。在7.x中，type被取消，每个索引只有一个type:_doc

• 文档是Elasticsearch中的最小单位，每个索引都是有数量众多的文档组成的。

• 文档中包含多个字段，每个字段的类型由mapping定义。

• 在一个索引中每个文档都有一个唯一id，可以在添加时指定，也可以自动生成。

下面通过一张图来描述，节点(node)，索引(index)和文档(doc)之间的关系。

一切知识都要通过实践掌握，所以在了解基本的概念和逻辑后，下面就进入实践环节。

这里推荐使用docker来搭建本地开发环境，docker对应windows和mac系统都有桌面版本，使用非常方便。因为网络限制，直接使用docker官方仓库拉取镜像会很慢，所以在安装完成后，需要在设置中将仓库的地址替换为国内源，这里推荐https://docker.mirrors.ustc.edu.cn，速度很快，设置如下：

{
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"
  ]
}

下面我们使用docker安装Elasticsearch和kibana镜像，kibana是es官方配套的可视化分析工具，使用它的页面dev tools可以很方便的通过api操作es。

因为要同时部署两个docker镜像，这里推荐使用docker-composer，桌面版安装完成后就带有该命令，需要的配置如下：

services:
  kibana:
    image: kibana:7.2.0
    container_name: kibana-simple
    environment:
      - TIMELION_ENABLED=true
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - mynetwork
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.2.0
    container_name: es-simple
    environment:
      - cluster.name=mytestes #这里就是ES集群的名称
      - node.name=es-simple #节点名称
      - bootstrap.memory_lock=true
      - network.publish_host=elasticsearch #节点发布的网络名称
      - discovery.seed_hosts=es-simple #设置集群中的主机地址
      - cluster.initial_master_nodes=es-simple #手动设置可以成为master的节点集合
    ulimits:
     memlock:
      soft: -1
      hard: -1
    volumes:
      - esdata1:/usr/local/elasticsearch/simpledata
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - mynetwork

volumes:
  esdata1:
    driver: local

networks:
  mynetwork:
    driver: bridge

创建一个名称为docker-compose.yaml文件，复制下面的配置到文件中，然后再文件所在目录执行docker-compose up，之后会启动两个docker实例，分别是elasticsearch和kibana。

在本地浏览器中，访问http://127.0.0.1:5601/，可以看到kibana的界面如下：

创建好的kibana已经默认添加了Elasticsearch的配置，通过管理工具可以很方便的查看ES集群的状态，索引情况，删除索引等。

下面通过dev tools创建索引，dev tools提供的命令提示很方便，并且可以把已写好的请求保存在浏览器缓存中，非常适合用来学习Elasticsearch。

这里通过ES提供的RESTful Api创建了第一个索引， 并且设置了该索引中的mapping，ES的地址已经设置过，这里可以不写完整的域名，对应的curl完整请求如下：

curl --location --request PUT 'http://127.0.0.1:9200/javalogs' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "mappings": {
        "properties": {
            "log_content": {
                "type": "text"
            },
            "date": {
                "type": "date"
            },
            "log_level": {
                "type": "keyword"
            },
            "ip": {
                "type": "keyword"
            }
        }
    }
}'

下面介绍下Elasticsearch中常用的api，这些例子都是直接在kibana的dev tools中运行的，如果想用curl访问，可参考前一节中的转换例子。

//自动生成_id
POST javalogs/_doc
{
  "log_content" : "get user_id 123456",
  "date" : "2020-04-15T11:09:08",
  "log_level": "info",
  "ip": "10.223.32.67"
}

//指定_id
POST javalogs/_doc/111
{
  "log_content" : "api response in 55ms",
  "date" : "2020-04-15T11:09:07",
  "log_level": "info",
  "ip": "10.223.32.67"
}

ES在文档查询时，对于不分词的查询，直接按值查询即可，例如下面这样：

//不分词类型查询
POST javalogs/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "ip": "10.223.32.67"
    }
  }
}

这里主要说下分词类型的查询，对于分析类型的field在查询时，也会默认把查询的语句分词。假设有两个文档如下：

//文档1
{
  "log_content" : "call aaa service error",
  "date" : "2020-04-15T11:09:07",
  "log_level": "error",
  "ip": "10.223.32.67"
}

//文档2
{
  "log_content" : "call bbb service error",
  "date" : "2020-04-15T11:09:08",
  "log_level": "error",
  "ip": "10.223.32.67"
}

当搜索条件为call aaa service时，实际上会把两个文档都搜索出来。
这是因为在搜索时，条件call aaa service会被分词为call，aaa和service，所有包含这三个词的文档都会被搜索出来，例如下面：

//普通搜索，两个文档都会返回
POST javalogs/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "log_content": "call aaa service"
    }
  }
}

那如果想要只搜索包含call aaa service的文档，应该如何做呢？

按照上面的分析，需要同时包含这三个词，并且按照给定的顺序，才返回对应的文档，那么这个可以使用match_phrase实现，示例如下：

//文档必须同时包含三个词，并且顺序与搜索条件一致才会返回。这里只会返回-文档1
POST javalogs/_search
{
  "profile": "true", 
  "query": {
    "match_phrase": {
      "log_content": "call aaa service"
    }
  }
}

那如果条件是包含call，aaa和service，但是不一定是连着的，该如何搜索呢？可以使用operator操作符实现。

例如有第三个文档如下：

//文档3
{
  "log_content" : "call inner aaa service error",
  "date" : "2020-04-15T11:09:08",
  "log_level": "error",
  "ip": "10.223.32.67"
}

要想把文档1和文档2都搜索出来，查询的示例如下：

//文档中同时包含call,aaa和service就会返回，不按顺序。会返回-文档1和文档2
POST javalogs/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "log_content": 
      {
        "query": "call aaa service",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

上面就是对Elasticsearch的简单介绍和实战操作示例，希望能帮助大家快速入门使用ES。

以上内容属个人学习总结，如有不当之处，欢迎在评论中指正