这篇文章主要介绍了ElasticSearch节点、分片、CRUD、倒排索引和分词源码分析的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇ElasticSearch节点、分片、CRUD、倒排索引和分词源码分析文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
ElasticSearch是非常重要的检索工具，利用分词、索引(倒排索引)、分词从众多检索工具中脱颖而出。
ElasticSearch是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位
日志文件中的日志项
一本电影的具体信息 / 一张唱片的详细信息
Mp3播放器的一首歌 / 一篇PDF文档中的具体内容
文档会被序列化成Josn格式，保存在ElasticSearch中
Json对象由字段组成
每个字段都有对应的字段类型(字符串/数值/布尔/日期/二进制/范围类型)
每个文档都有一个UniqueID
你可以自己指定ID
或者通过ElasticSearch自动生成
一篇文档包含了一系列的字段
Json文档，格式灵活，不需要预先定义格式
字段的类型可以指定或通过ElasticSearch自动推算
支持数组、支持嵌套
{
"_index" : ".kibana_1",
"_type" : "_doc",
"_id" : "space:default",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"space" : {
"name" : "默认值",
"description" : "这是您的默认空间！",
"color" : "#00bfb3",
"_reserved" : true
},
"type" : "space",
"references" : [ ],
"updated_at" : "2022-05-13T09:16:16.465Z"
}
}元数据，用于标注文档的相关信息
_index : 文档所属的索引名
_type : 文档所属的类型名
_id : 文档唯一ID
_source : 文档的原始Json数据
_version : 文档的版本信息
_score : 相关性打分
index ：索引是文档的容器，是一类文档的结合
index体现了逻辑空间的概念，每个索引都有自己的Mapping定义，用于定义包含的文档的字段名和字段类型
Shard 体现了物理空间的概念，索引中的数据分散在Shard上
索引的Mapping与Settings
Mapping定义文档的字段类型
Setting定义不同的数据分布
//查看索引相关信息
GET kibana_sample_data_ecommerce
//查看索引的文档总数
GET kibana_sample_data_ecommerce/_count
//查看前10条文档，了解文档格式
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
}
//_cat indices API
//查看indices
GET /_cat/indices/kibana*?v&s=index
//查看状态为绿的索引
GET /_cat/indices?v&health=green
//按照文档个数排序
GET /_cat/indices?v&s=docs.count:desc
//查看具体的字段
GET /_cat/indices/kibana*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs.count,mt
//How much memory is used per index?
GET /_cat/indices?v&h=i,tm&s=tm:desc高可用性
服务可用性 ：允许有节点停止服务
数据可用性 ：部分节点丢失，不会丢失数据
可扩展性
请求量提升 / 数据的不断增长(将数据分布都所有接点上)
elasticsearch的分布式架构的好处
存储的水平扩容
提高系统的可用性，部分节点停止服务，整个集群的服务不受影响
elasticsearch的分布式架构
不同的集群通过不同的名字来区分，默认名字"elasticsearch"
通过配置文件修改，或者在命令行中-E cluster.name=stark进行设定
一个集群可以有一个或多个节点
节点是elasticsearch的实例
本质上就是一个Java进程
一台机器上可以运行多个elasticsearch进程，但是生产环境一般建议一台机器上只运行一个elasticsearch实例
每一个节点都有名字，通过配置文件配置，或者启动的时候-E node.name=node1指定
每一个节点在启动之后，会分配一个UID，保存在data目录下
主分片，用以解决数据水平扩展的问题。通过主分片，可以将数据分布到集群内的所有节点之上
一个分片是一个运行的Lucene的实例
主分片数在索引创建时指定，后续不允许修改，除非Reindex
副本 ，用以解决数据高可用的问题，分片是主分片的拷贝
副本分片数，可以动态调整
增加副本数，还可以在一定程度上提高服务的可用性
{
"settings": {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 1
}
}Green - 主分片与副本都正常分配
Yellow - 主分片全部正常分配，有副本分片未能正常分片
Red - 有主分片未能分配
1.使用PostMan创建一个名字叫stark的索引
http://127.0.0.1:9200/stark?pretty
// 返回值
{
"acknowledged": true,
"shards_acknowledged": true,
"index": "stark"
}Type名，约定都用_doc
Create ,如果ID已经存在，会失败
Index ，如果ID不存在，创建新的文档。否则先删除现有文档，再创建新的文档，版本会增加。
Update ，文档必须已经存在，更新只会对相应字段做增量修改。
支持自动生成文档ID和指定文档ID两种方式：
使用POST /indexName/_doc,系统会自动生成Document ID
使用PUT /indexName/_create/ID创建时，URI中显示指定_create,此时如果该ID的文档已经存在，操作失败
GET http://127.0.0.1:9200/IndexName/_doc/ID
找到文档,返回Http 200
文档元信息，同一个ID的文档，即使被删除，Version号也会不断增加
_source 中默认包含了文档的所有原始信息
找不到文档，返回Http 404
PUT IndexName/_doc/1
{
"tags":["name","age","sex"]
}Index和Create不一样的地方：如果文档存在，就索引新的文档。否则现有文档会被删除，新的文档被索引，版本信息(Version) + 1。
Update方法不会删除原来的文档，而是实现真正的数据更新，POST方法 ，Payload需要包含在doc中。
POST IndexNmae/_update/1
{
"doc":{
"albums":["aaa","bbb"]
}
}DELETE IndexName/_doc/ID
Bulk Api 支持在一次Api调用中，对不同的索引进行操作,支持四种类型操作，Index\Create\Update\Delete。
可以在URI中指定Index，也可以在请求的Payload中进行，操作单挑操作失败，并不影响其他操作，返回结果包括了每一条操作执行的结果。
//对同一个索引进行操作
POST /IndexName/_doc/_bulk
//对不同的索引进行操作
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test2", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }mGet批量操作，可以减少网络链接所产生的开销，提高性能。
#URI中指定index
GET /IndxName/_mget
{
"docs" : [
{
"_id" : "1"
},
{
"_id" : "2"
}
]
}
//对不同的索引进行操作
GET /_mget
{
"docs" : [
{
"_index" : "test",
"_id" : "1"
},
{
"_index" : "test",
"_id" : "2"
}
]
}批量查询 msearch
// msearch 操作
POST kibana_sample_data_ecommerce/_msearch
{"query" : {"match_all" : {}},"size":1}
{"index" : "kibana_sample_data_flights"}
{"query" : {"match_all" : {}},"size":2}倒排索引的核心组成
倒排索引包含两个部分
倒排索引项
文档ID
词频TF - 该单词在文档中出现的次数，用于相关性评分
位置，单词在文档中分词的位置，用于语句搜索
偏移，记录单词的开始结束位置，实现高亮显示
单词词典一般比较大，可以通过B+树或哈希拉链法实现，以满足高性能的插入和查询
单词词典，记录所有文档的单词，记录单词到倒排列表的关联关系
倒排列表，记录了单词对应的文档结合，由倒排索引组成
Es的倒排索引
Es的Json文档中的每个字段，都有自己的倒排索引
可以指定对某些字段不做索引
优点：节省存储空间
缺点：字段无法被搜索
Analysis，文本分析是把全文本转换成一系列单词（term / token）的过程，也叫分词。
Analysis 是通过 Analyzer 来实现的，可使用elasticsearch内置的分析器 / 或者按需定制化分析器。
除了在数据写入时转换词条，匹配Query语句时候也需要用相同的分析器对查询进行查询语句进行分析。
分词器是专门处理分词的组件，Analyzer由三部分组成：
① 针对原始文本处理，例如去除html
② 按照规则切分单词
③ 将切分的单词进行加工，小写，删除stopworlds，增加同义词
URI Search ，在URL中使用查询参数
Request Body Search ，使用es提供的，基于Json格式的更加完备的Query Domain Specific Language(DSL)
1.指定查询的索引
集群上所有的索引:
GET /_search //集群上所有的索引 GET /Index1/_search //index1 GET /Index1,Index2/_search //index1和index2 GET /index*/_search //以index开头的索引
2.URI查询
使用"q",指定字符串查询
"query string syntax",KV键值对
用q表示查询内容，搜索叫做stark的客户GET /IndexName/_search?q=keyName:stark
3.Request Body
Request Body 支持 POST/GET两种方法，-H代表的是header参数 -d 代表的是body的请求参数。
curl -XGET "http://127.0.0.1:9200/IndexName/_search"
-H 'Content-Type:application/json'
-d
'
{
"query":{
"match_all":{}
}
}
'4.搜索Response
搜索Response有几个关键的描述需要在这里解释一下：
took: 花费的时间
total: 符合条件的总文档数
hits:结果集，默认前10个文档
_index:索引名
_id:文档的ID
_score: 相关度评分
_source:文档原始信息
q是关键字，df是指定字段,泛查询就是查询所有字段中包含关键字的结果
//指定字段
GET /IndexName/_search?q=2020&df=title
GET /IndexName/_search?q=title:2020
{
"profile":"true"
}
//泛查询
GET /IndexName/_search?q=2020
{
"profile":"true"
}Hello World 等效于 Hello Or World
"Hello World",等效于Hello AND World 。Phrase查询，还要求前后顺序保持一致
分组和引号
title:(Hello AND World)
title = "Hello World"
//分组，Bool查询
GET /IndexName/_search?q=title:(Hello World)
{
"profile":"true"
}
//泛查询
GET /IndexName/_search?q=title:Hello World
{
"profile":"true"
}布尔操作
必须大写
title:(Hello NOT World)
AND / OR / NOT 或者 && / || / !
分组
表示 must_not
表示 must
title:(+Hello -World)
//检索title里有Hello ，没有World的词条
GET /IndexName/_search?q=title:(Hello NOT World)
{
"profile":"true"
}
//检索title里必须有Hello ，必须没有World的词条
GET /IndexName/_search?q=title:(+Hello -World)
{
"profile":"true"
}URI Search支持范围查询和算术符号查询。
范围查询
区间表示：[]闭区间，{}开区间
year:{2019 TO 2020}
year:[* TO 2020]
算数符号
year:> 2020
year:(>2010 && < 2020)
year:(+>2010 && +< 2020)
GET /IndexName/_search?q=year:>2020
{
"profile":"true"
}关于“ElasticSearch节点、分片、CRUD、倒排索引和分词源码分析”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“ElasticSearch节点、分片、CRUD、倒排索引和分词源码分析”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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