初识elasticsearch

崔凯
2023-09-17 23:19:13
Php
php elasticsearch

1).了解ES

1.1).elasticsearch的作用

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

例如：

在GitHub搜索代码
在电商网站搜索商品
在百度搜索答案
在打车软件搜索附近的车

1.2).ELK技术栈

elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，也就是elastic stack（ELK）。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域：

冷暖自知一抹茶ck

而elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据。

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1.3).elasticsearch和lucene

elasticsearch底层是基于lucene来实现的。

Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库，是Apache公司的顶级项目，由DougCutting于1999年研发。官网地址：https://lucene.apache.org/ 。

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elasticsearch的发展历史：

2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass
2010年Shay Banon 重写了Compass，取名为Elasticsearch。

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1.4).为什么不是其他搜索技术？

目前比较知名的搜索引擎技术排名：

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虽然在早期，Apache Solr是最主要的搜索引擎技术，但随着发展elasticsearch已经渐渐超越了Solr，独占鳌头：

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1.5).总结

什么是elasticsearch？

一个开源的分布式搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能

什么是elastic stack（ELK）？

是以elasticsearch为核心的技术栈，包括beats、Logstash、kibana、elasticsearch

什么是Lucene？

是Apache的开源搜索引擎类库，提供了搜索引擎的核心API

2).倒排索引

倒排索引的概念是基于MySQL这样的正向索引而言的。

2.1).正向索引

那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：

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如果是根据id查询，那么直接走索引，查询速度非常快。

但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

1）用户搜索数据，条件是title符合"%手机%"
2）逐行获取数据，比如id为1的数据
3）判断数据中的title是否符合用户搜索条件
4）如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

逐行扫描，也就是全表扫描，随着数据量增加，其查询效率也会越来越低。当数据量达到数百万时，就是一场灾难。

2.2.倒排索引

倒排索引中有两个非常重要的概念：

文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息
词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条
创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id、位置等信息
因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引

如图：

冷暖自知一抹茶ck 倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：

1）用户输入条件"华为手机"进行搜索。

2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

如图：

冷暖自知一抹茶ck 虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

2.3).正向和倒排

那么为什么一个叫做正向索引，一个叫做倒排索引呢？

正向索引是最传统的，根据id索引的方式。但根据词条查询时，必须先逐条获取每个文档，然后判断文档中是否包含所需要的词条，是根据文档找词条的过程。
而倒排索引则相反，是先找到用户要搜索的词条，根据词条得到保护词条的文档的id，然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。

是不是恰好反过来了？

那么两者方式的优缺点是什么呢?

正向索引：

优点：

1)、可以给多个字段创建索引

2)、根据索引字段搜索、排序速度非常快

缺点：

1)、根据非索引字段，或者索引字段中的部分词条查找时，只能全表扫描。

倒排索引：

优点：

1)、根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快

缺点：

1)、只能给词条创建索引，而不是字段

2)、无法根据字段做排序

3.es的一些概念

elasticsearch中有很多独有的概念，与mysql中略有差别，但也有相似之处。

3.1).文档和字段

elasticsearch是面向**文档（Document）**存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：

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而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。

3.2).索引和映射

索引（Index），就是相同类型的文档的集合。

例如：

所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；

冷暖自知一抹茶ck

因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

3.3).mysql与elasticsearch

3.3.1).Node 与 Cluster

Elastic 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。

单个 Elastic 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster）。

3.3.2).Index

Elastic 会索引所有字段，经过处理后写入一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。

所以，Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。它是单个数据库的同义词。每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。下面的命令可以查看当前节点的所有 Index。

[root@bogon www.es.com]# curl -X GET 'http://localhost:9200/_cat/indices?v'
health status index          uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size dataset.size
red    open   products_index IIDVEJYZQF-EPHpIRYii5g   1   1                                                               
red    open   my_index       j1EYHmGTTHaUBYmhwJkhMw   1   1

3.3.3).Document

Index 里面单条的记录称为 Document（文档）。许多条 Document 构成了一个 Index。

Document 使用 JSON 格式表示，下面是一个例子。

 
{
  "user": "张三",
  "title": "工程师",
  "desc": "数据库管理"
}

同一个 Index 里面的 Document，不要求有相同的结构（scheme），但是最好保持相同，这样有利于提高搜索效率。

我们统一的把mysql与elasticsearch的概念做一下对比：

MySQL	Elasticsearch	说明
Table	Index	索引(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table)
Row	Document	文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式
Column	Field	字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column）
Schema	Mapping	Mapping（映射）是索引中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema）
SQL	DSL	DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句，用来操作elasticsearch，实现CRUD