Elasticsearch快速入门篇

致谢中华石杉Elasticsearch顶尖高手系列

用数据库做搜索会怎么样

全表扫描，一个一个查找：每条记录的指定字段的文本，可能会很长，每条记录的指定字段的文本，可能会很长
性能不好
不能将搜索词拆分开来，尽可能去搜索更多的符合你的期望的结果【生化机 -x->生化危机】

什么是全文检索和Lucene

全文检索，倒排索引
lucene，就是一个jar包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。我们就用java开发的时候，引入lucene jar，然后基于lucene的api进行去进行开发就可以了。用lucene，我们就可以去将已有的数据建立索引，lucene会在本地磁盘上面，给我们组织索引的数据结构。另外的话，我们也可以用lucene提供的一些功能和api来针对磁盘上

什么是Elasticsearch

图解解决了lucene一台机器容纳不了很多的信息
后面可以做一些基于地理位置的搜索,聚合分析的功能

Elasticsearch的功能

分布式的搜索引擎和数据分析引擎：
1. 搜索：百度，网站的站内搜索，IT系统的检索
2. 数据分析：电商网站，最近某商品销量排名前10的商家有哪些；新闻网站，最近1个月访问量排名前3的新闻版块是哪些
3. 分布式，搜索，数据分析
全文检索，结构化检索，数据分析
1. 全文检索：我想搜索商品名称包含牙膏的商品，select * from products where product_name like "%牙膏%"
2. 结构化检索：我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些，select * from products where category_id='日化用品'
  部分匹配、自动完成、搜索纠错、搜索推荐
3. 数据分析：我们分析每一个商品分类下有多少个商品，select category_id,count(*) from products group by category_id
对海量数据进行近实时的处理
1. 分布式：ES自动可以将海量数据分散到多台服务器上去存储和检索
2. 海联数据的处理：分布式以后，就可以采用大量的服务器去存储和检索数据，自然而然就可以实现海量数据的处理了
3. 跟分布式/海量数据相反的：lucene，单机应用，只能在单台服务器上使用，最多只能处理单台服务器可以处理的数据量
4. 近实时：检索个数据要花费1小时（这就不要近实时，离线批处理，batch-processing）；需要在秒级别对数据进行搜索和分析才符合近实时

Elasticsearch的特点

可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司
Elasticsearch不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；lucene（全文检索），商用的数据分析软件（也是有的），分布式数据库（mycat）
对用户而言，是开箱即用的，非常简单，作为中小型的应用，直接3分钟部署一下ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂
数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务，还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，比如全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理；Elasticsearch作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所不不能提供的很多功能

lucene和elasticsearch的前世今生

lucene，最先进、功能最强大的搜索库，直接基于lucene开发，非常复杂，api复杂（实现一些简单的功能，写大量的java代码），需要深入理解原理（各种索引结构）
elasticsearch，基于lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口（还有其他语言的api接口）
（1）分布式的文档存储引擎
（2）分布式的搜索引擎和分析引擎
（3）分布式，支持PB级数据
（4）开箱即用，优秀的默认参数，不需要任何额外设置，完全开源

elasticsearch的核心概念

Near Realtime（NRT）：近实时，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级
Cluster：集群，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常
Node：节点，集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群
Document&field：文档，es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。
```
product document #一个document单元
{
"product_id": "1",   # field
"product_name": "高露洁牙膏",  # field
"product_desc": "高效美白",  # field
"category_id": "2",   # field
"category_name": "日化用品"  # field
} 
```
Index：索引，包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。
Type：类型，每个索引Index里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。不同type 不同field；
type，日化商品type，电器商品type，生鲜商品type
每一个type里面，都会包含一堆document
shard：单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。
replica：任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。【互为主备】

elasticsearch核心概念 vs. 数据库核心概念

Elasticsearch <----> 数据库

Document <------------> 行
Type <-------------------> 表
Index <------------------> 库

启动Elasticsearch

bin\elasticsearch.bat

检查ES是否启动成功：http://localhost:9200/?pretty

name: node名称
cluster_name: 集群名称（默认的集群名称就是elasticsearch）
version.number: 5.2.0，es版本号

修改集群名称：elasticsearch.yml

# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
#
# Use a descriptive name for your cluster:
#
#cluster.name: my-application

下载和解压缩Kibana安装包，使用里面的开发界面，去操作elasticsearch，作为我们学习es知识点的一个主要的界面入口
启动Kibana：bin\kibana.bat
进入Dev Tools界面 :http://localhost:5601

利用kibana发送GET _cluster/health

{
"cluster_name": "elasticsearch",
"status": "yellow",
"timed_out": false,
"number_of_nodes": 1,
"number_of_data_nodes": 1,
"active_primary_shards": 1,
"active_shards": 1,
"relocating_shards": 0,
"initializing_shards": 0,
"unassigned_shards": 1,
"delayed_unassigned_shards": 0,
"number_of_pending_tasks": 0,
"number_of_in_flight_fetch": 0,
"task_max_waiting_in_queue_millis": 0,
"active_shards_percent_as_number": 50
}