01.ES功能与特点

1、ES是什么

特点: 非关系型、搜索引擎、近实时搜索与分析、高可用、天然分布式、横向可扩展

• ES是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎

• ES不仅仅只是全文搜索，还支持结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理、地理位置和对象间关联关系等

• ES的底层依赖Lucene，Lucene可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库

为什么不直接使用Lucene？

• 但是Lucene仅仅只是一个库，你需要使用Java并将Lucene直接集成到应用程序中

• 您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理，因为Lucene非常复杂

• ES也是使用Java编写的，它的内部使用Lucene做索引与搜索

• 它的目的是隐藏Lucene的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的RESTful API

2、ES主要功能

• 分布式实时文件存储，处理的结构化和非结构数据
• 实时分析的分布式搜索引擎，为用户提供关键字查询的全文检索功能
• 是实现企业级PB级海量数据处理分析的大数据解决方案（ELK）

ES主要致力于结构化和非结构化数据的分布式实时全文搜索及分析，使用场景

• 日志管理与分析（ELK）
• 系统指标分析
• 安全分析
• 企业搜索（OA、CRM、ERP）
• 网站搜索（电商、招聘、门户）
• 应用搜索
• 应用性能管理APM

02.ES主要特点

2.1 分片与集群

• ES默认把数据分成多个片，多个片可以组成一个完整的数据，这些片可以分布在集群中的各个机器节点中
• 随着后期数据的越来越大，ES集群可以增加多个分片，把多个分片分散到更多的主机节点上
• ES集群可以增加多个分片，把多个分片分散到更多的机器主机节点上，负责负载均衡，横向扩展
• 而每个查询任务提交到某一个节点，该节点必须负责将数据进行整理汇聚，再返回给客户端

2.2 自动索引

• ES所有数据默认都是索引的
• ES只有不加索引才需要额外处理

2.3 搜索是近实时的

• 你往 es 里写的数据，实际上都写到磁盘文件里去了
• 查询的时候，操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 filesystem cache 里面去。
• es 的搜索引擎严重依赖于底层的 filesystem cache，你如果给 filesystem cache 更多的内存
• 尽量让内存可以容纳所有的idx segment file索引数据文件，那么你搜索的时候就基本都是走内存的，性能会非常高。

• 性能差距究竟可以有多大？我们之前很多的测试和压测：
  • 如果走磁盘一般肯定上秒，搜索性能绝对是秒级别的，1秒、5秒、10秒。
  • 但如果是走 filesystem cache，是走纯内存的，那么一般来说性能比走磁盘要高一个数量级，基本上就是毫秒级的，从几毫秒到几百毫秒不等。

2.4 ES优缺点

03.ES核心概念

MySQL	elasticsearch
数据库（Datebase）	索引（Index）
表（Table）	类型（Type）
行（Row）每一条	文档（Document）每一条
字段	属性
对象（Schema）	映射（Mapping）
索引（Index）	万物皆索引（不管什么数据都默认索引）
SQL语言（Select、update）	Query DSL（GET、PUT）

3.1 索引（index）库

• ES将他的数据存储在一个或多个索引中，可以向索引读写文档
• 索引相当于关系型数据库中的一个数据库

3.2 类型（type）表

• 类型（type）是用来规定文档的各个字段内容的数据类型和其他的一些约束
• 一个索引（index）可以有多个文档类型（type）
• 文档类型（type）相当于关系型数据库中的表

3.3 文档（document）行

• 在ES中，文档（document）是存储数据库的载体，包含一个或多个字段
• ES中的最小的，整体的数据单位
• 文档（document）相当于关系型数据库中的一行数据
• 一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段

3.4 Lucene Index

• 注意和ES Index区别，Lucene Index是由若干段和提交点文件组成

3.5 段（Segment）

• Luncene里面的一个数据集概念，因为ES底层是基于Lucene
• 最核心的概念就是Segment，每个段本身就是一个倒排索引

3.6 提交点（commit point）

• 有一个列表存放着所有已知的所有段

3.7 映射

• 映射是定义ES对索引中字段的存储类型，分词方式和是否存储等信息
• 就像数据库中的Schema，描述了文档可能具有的字段或属性，每个字段的数据类型
• Es对字段类型可以不指定，然后动态对字段类型猜测
• 也可以在创建索引时具体指定字段的类型（关系型数据库才需要手动指定）

3.8 Shard 分片

• 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

3.9 Replica 副本

• 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

3.10 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

3.11 Node节点

• 集群的一个节点，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

04.ES使用

1、分片的设定

• 分片数过小，数据写入形成瓶颈，无法水平拓展

• 分片数过多，每个分片都是一个lucene的索引，分片过多将会占用过多资源

• 如何计算分片数

  • 分片数量最好设置为节点数的整数倍，保证每一个主机的负载是差不多一样的

  • 否则可能遇到其他主机负载正常，就某个主机负载特别高的情况

  • 一般我们根据每天的数据量来计算分片，保持每个分片的大小在 50G 以下比较合理

  • 如果还不能满足要求，那么可能需要在索引层面通过拆分更多的索引或者通过别名 + 按小时 创建索引

2、ES数据近实时问题

• ES数据写入之后，要经过一个refresh操作之后，才能够创建索引，进行查询

• 但是get查询很特殊，数据实时可查

  • get查询的实时性，通过每次get查询的时候
  • 如果发现该id还在内存中没有创建索引，那么首先会触发refresh操作，来让id可查

• ES5.0之前translog可以提供实时的CRUD

  • get查询会首先检查translog中有没有最新的修改，然后再尝试去segment中对id进行查找

  • 5.0之后，为了减少translog设计的复杂性以便于再其他更重要的方面对translog进行优化

  • 所以取消了translog的实时查询功能