ElasticSearch最全详细使用教程
本文介绍了ElasticSearch的必备知识：从入门、索引管理到映射详解。
一、快速入门
1. 查看集群的健康状况
http://localhost:9200/_cat/health?v
说明：v是用来要求在结果中返回表头
状态值说明
Green - everything is good (cluster is fully functional)，即最佳状态
Yellow - all data is available but some replicas are not yet allocated (cluster is fully functional)，即数据和集群可用，但是集群的备份有的是坏的
Red - some data is not available for whatever reason (cluster is partially functional)，即数据和集群都不可用
查看集群的节点
2. 查看所有索引
http://localhost:9200/_cat/indices?v
3. 创建一个索引
创建一个名为 customer 的索引。pretty要求返回一个漂亮的json 结果
PUT /customer?pretty
再查看一下所有索引
http://localhost:9200/_cat/indices?v
GET /_cat/indices?v
4. 索引一个文档到customer索引中
curl -X PUT "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"name": "John Doe"
}
' 5. 从customer索引中获取指定id的文档
curl -X GET "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty"
6. 查询所有文档
GET /customer/_search?q=*&sort=name:asc&pretty
JSON格式方式
GET /customer/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": [
{"name": "asc" }
]
} 二、索引管理
1. 创建索引
创建一个名为twitter的索引，设置索引的分片数为3，备份数为2。注意：在ES中创建一个索引类似于在数据库中建立一个数据库(ES6.0之后类似于创建一个表)
PUT twitter
{
"settings" : {
"index" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 2
}
}
} 说明：
默认的分片数是5到1024
默认的备份数是1
索引的名称必须是小写的，不可重名
创建结果：
创建的命令还可以简写为
PUT twitter
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 2
}
} 2. 创建mapping映射
注意：在ES中创建一个mapping映射类似于在数据库中定义表结构，即表里面有哪些字段、字段是什么类型、字段的默认值等；也类似于solr里面的模式schema的定义
PUT twitter
{
"settings" : {
"index" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 2
}
},
"mappings" : {
"type1" : {
"properties" : {
"field1" : { "type" : "text" }
}
}
}
} 3. 创建索引时加入别名定义
PUT twitter
{
"aliases" : {
"alias_1" : {},
"alias_2" : {
"filter" : {
"term" : {"user" : "kimchy" }
},
"routing" : "kimchy"
}
}
} 4. 创建索引时返回的结果说明
5. Get Index 查看索引的定义信息
GET /twitter，可以一次获取多个索引（以逗号间隔） 获取所有索引 _all 或 用通配符*
GET /twitter/_settings
GET /twitter/_mapping
6. 删除索引
DELETE /twitter
说明：
可以一次删除多个索引（以逗号间隔） 删除所有索引 _all 或 通配符 *
7. 判断索引是否存在
HEAD twitter
HTTP status code 表示结果 404 不存在 ， 200 存在
8. 修改索引的settings信息
索引的设置信息分为静态信息和动态信息两部分。静态信息不可更改，如索引的分片数。动态信息可以修改。
REST 访问端点：
/_settings 更新所有索引的。
{index}/_settings 更新一个或多个索引的settings。
9. 修改备份数
PUT /twitter/_settings
{
"index" : {
"number_of_replicas" : 2
}
} 10. 设置回默认值，用null
PUT /twitter/_settings
{
"index" : {
"refresh_interval" : null
}
} 11. 设置索引的读写
index.blocks.read_only：设为true,则索引以及索引的元数据只可读 index.blocks.read_only_allow_delete：设为true，只读时允许删除。 index.blocks.read：设为true，则不可读。 index.blocks.write：设为true，则不可写。 index.blocks.metadata：设为true，则索引元数据不可读写。
12. 索引模板
在创建索引时，为每个索引写定义信息可能是一件繁琐的事情，ES提供了索引模板功能，让你可以定义一个索引模板，模板中定义好settings、mapping、以及一个模式定义来匹配创建的索引。
注意：模板只在索引创建时被参考，修改模板不会影响已创建的索引
12.1 新增/修改名为tempae_1的模板，匹配名称为te* 或 bar*的索引创建：
PUT _template/template_1
{
"index_patterns": ["te*", "bar*"],
"settings": {
"number_of_shards": 1
},
"mappings": {
"type1": {
"_source": {
"enabled": false
},
"properties": {
"host_name": {
"type": "keyword"
},
"created_at": {
"type": "date",
"format": "EEE MMM dd HH:mm:ss Z YYYY"
}
}
}
}
} 12.2 查看索引模板
GET /_template/template_1 GET /_template/temp* GET /_template/template_1,template_2 GET /_template
12.3 删除模板
DELETE /_template/template_1
13. Open/Close Index 打开/关闭索引
POST /my_index/_close POST /my_index/_open
说明：
关闭的索引不能进行读写操作，几乎不占集群开销。
关闭的索引可以打开，打开走的是正常的恢复流程。
14. Shrink Index 收缩索引
索引的分片数是不可更改的，如要减少分片数可以通过收缩方式收缩为一个新的索引。新索引的分片数必须是原分片数的因子值，如原分片数是8，则新索引的分片数可以为4、2、1 。
什么时候需要收缩索引呢?
最初创建索引的时候分片数设置得太大，后面发现用不了那么多分片，这个时候就需要收缩了
收缩的流程：
先把所有主分片都转移到一台主机上；
在这台主机上创建一个新索引，分片数较小，其他设置和原索引一致；
把原索引的所有分片，复制（或硬链接）到新索引的目录下；
对新索引进行打开操作恢复分片数据；
(可选)重新把新索引的分片均衡到其他节点上。
收缩前的准备工作：
将原索引设置为只读；
将原索引各分片的一个副本重分配到同一个节点上，并且要是健康绿色状态。
PUT /my_source_index/_settings
{
"settings": {
<!-- 指定进行收缩的节点的名称 -->
"index.routing.allocation.require._name": "shrink_node_name",
<!-- 阻止写，只读 -->
"index.blocks.write": true
}
} 进行收缩：
POST my_source_index/_shrink/my_target_index
{
"settings": {
"index.number_of_replicas": 1,
"index.number_of_shards": 1,
"index.codec": "best_compression"
}} 监控收缩过程：
GET _cat/recovery?v GET _cluster/health
15. Split Index 拆分索引
当索引的分片容量过大时，可以通过拆分操作将索引拆分为一个倍数分片数的新索引。能拆分为几倍由创建索引时指定的index.number_of_routing_shards 路由分片数决定。这个路由分片数决定了根据一致性hash路由文档到分片的散列空间。
如index.number_of_routing_shards = 30 ，指定的分片数是5，则可按如下倍数方式进行拆分：
5 → 10 → 30 (split by 2, then by 3) 5 → 15 → 30 (split by 3, then by 2) 5 → 30 (split by 6)
为什么需要拆分索引？
当最初设置的索引的分片数不够用时就需要拆分索引了，和压缩索引相反
注意：只有在创建时指定了index.number_of_routing_shards 的索引才可以进行拆分，ES7开始将不再有这个限制。
和solr的区别是，solr是对一个分片进行拆分，es中是整个索引进行拆分。
拆分步骤：
准备一个索引来做拆分：
PUT my_source_index
{
"settings": {
"index.number_of_shards" : 1,
<!-- 创建时需要指定路由分片数 -->
"index.number_of_routing_shards" : 2
}
} 先设置索引只读：
PUT /my_source_index/_settings
{
"settings": {
"index.blocks.write": true
}
} 做拆分：
POST my_source_index/_split/my_target_index
{
"settings": {
<!--新索引的分片数需符合拆分规则-->
"index.number_of_shards": 2
}
} 监控拆分过程：
GET _cat/recovery?v GET _cluster/health
16. Rollover Index 别名滚动指向新创建的索引
对于有时效性的索引数据，如日志，过一定时间后，老的索引数据就没有用了。我们可以像数据库中根据时间创建表来存放不同时段的数据一样，在ES中也可用建多个索引的方式来分开存放不同时段的数据。比数据库中更方便的是ES中可以通过别名滚动指向最新的索引的方式，让你通过别名来操作时总是操作的最新的索引。
ES的rollover index API 让我们可以根据满足指定的条件（时间、文档数量、索引大小）创建新的索引，并把别名滚动指向新的索引。
注意：这时的别名只能是一个索引的别名。
Rollover Index 示例：
创建一个名字为logs-0000001 、别名为logs_write 的索引：
PUT /logs-000001
{
"aliases": {
"logs_write": {}
}
} 添加1000个文档到索引logs-000001，然后设置别名滚动的条件
POST /logs_write/_rollover
{
"conditions": {
"max_age": "7d",
"max_docs": 1000,
"max_size": "5gb"
}
} 说明：
如果别名logs_write指向的索引是7天前（含）创建的或索引的文档数>=1000或索引的大小>= 5gb，则会创建一个新索引 logs-000002，并把别名logs_writer指向新创建的logs-000002索引
Rollover Index 新建索引的命名规则：
如果索引的名称是-数字结尾，如logs-000001，则新建索引的名称也会是这个模式，数值增1。
如果索引的名称不是-数值结尾，则在请求rollover api时需指定新索引的名称
POST /my_alias/_rollover/my_new_index_name
{
"conditions": {
"max_age": "7d",
"max_docs": 1000,
"max_size": "5gb"
}
} 在名称中使用Date math（时间表达式）
如果你希望生成的索引名称中带有日期，如logstash-2016.02.03-1 ，则可以在创建索引时采用时间表达式来命名：
# PUT /<logs-{now/d}-1> with URI encoding:
PUT /%3Clogs-%7Bnow%2Fd%7D-1%3E
{
"aliases": {
"logs_write": {}
}
}
PUT logs_write/_doc/1
{
"message": "a dummy log"
}
POST logs_write/_refresh
# Wait for a day to pass
POST /logs_write/_rollover
{
"conditions": {
"max_docs": "1"
}
} Rollover时可对新的索引作定义：
PUT /logs-000001
{
"aliases": {
"logs_write": {}
}
}
POST /logs_write/_rollover
{
"conditions" : {
"max_age": "7d",
"max_docs": 1000,
"max_size": "5gb"
},
"settings": {
"index.number_of_shards": 2
}
} Dry run 实际操作前先测试是否达到条件：
POST /logs_write/_rollover?dry_run
{
"conditions" : {
"max_age": "7d",
"max_docs": 1000,
"max_size": "5gb"
}
} 说明：
测试不会创建索引，只是检测条件是否满足
注意：rollover是你请求它才会进行操作，并不是自动在后台进行的。你可以周期性地去请求它。
17. 索引监控
17.1 查看索引状态信息
官网链接：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-stats.html
查看所有的索引状态：
GET /_stats
查看指定索引的状态信息：
GET /index1,index2/_stats
17.2 查看索引段信息
官网链接：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-segments.html
GET /test/_segments GET /index1,index2/_segments GET /_segments
17.3 查看索引恢复信息
官网链接：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-recovery.html
GET index1,index2/_recovery?human
GET /_recovery?human
17.4 查看索引分片的存储信息
官网链接：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-shards-stores.html
# return information of only index test GET /test/_shard_stores # return information of only test1 and test2 indices GET /test1,test2/_shard_stores # return information of all indices GET /_shard_stores GET /_shard_stores?status=green
18. 索引状态管理
18.1 Clear Cache 清理缓存
POST /twitter/_cache/clear
默认会清理所有缓存，可指定清理query, fielddata or request 缓存
POST /kimchy,elasticsearch/_cache/clear POST /_cache/clear
18.2 Refresh，重新打开读取索引
POST /kimchy,elasticsearch/_refresh POST /_refresh
18.3 Flush，将缓存在内存中的索引数据刷新到持久存储中
POST twitter/_flush
18.4 Force merge 强制段合并
POST /kimchy/_forcemerge?only_expunge_deletes=false&max_num_segments=100&flush=true
可选参数说明：
max_num_segments 合并为几个段，默认1
only_expunge_deletes 是否只合并含有删除文档的段，默认false
flush 合并后是否刷新，默认true
POST /kimchy,elasticsearch/_forcemerge POST /_forcemerge
三、映射详解
1. Mapping 映射是什么
映射定义索引中有什么字段、字段的类型等结构信息。相当于数据库中表结构定义，或 solr中的schema。因为lucene索引文档时需要知道该如何来索引存储文档的字段。
ES中支持手动定义映射，动态映射两种方式。
1.1. 为索引创建mapping
PUT test
{
<!--映射定义 -->
"mappings" : {
<!--名为type1的映射类别 mapping type-->
"type1" : {
<!-- 字段定义 -->
"properties" : {
<!-- 名为field1的字段，它的field datatype 为 text -->
"field1" : { "type" : "text" }
}
}
}
} 说明：映射定义后续可以修改
2. 映射类别 Mapping type 废除说明
ES最先的设计是用索引类比关系型数据库的数据库，用mapping type 来类比表，一个索引中可以包含多个映射类别。这个类比存在一个严重的问题，就是当多个mapping type中存在同名字段时（特别是同名字段还是不同类型的），在一个索引中不好处理，因为搜索引擎中只有 索引-文档的结构，不同映射类别的数据都是一个一个的文档（只是包含的字段不一样而已）
从6.0.0开始限定仅包含一个映射类别定义（ "index.mapping.single_type": true ），兼容5.x中的多映射类别。从7.0开始将移除映射类别。
为了与未来的规划匹配，请现在将这个唯一的映射类别名定义为“_doc”,因为索引的请求地址将规范为：PUT {index}/_doc/{id} and POST {index}/_doc
Mapping 映射示例：
PUT twitter
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"type": { "type": "keyword" },
"name": { "type": "text" },
"user_name": { "type": "keyword" },
"email": { "type": "keyword" },
"content": { "type": "text" },
"tweeted_at": { "type": "date" }
}
}
}
} 多映射类别数据转储到独立的索引中：
ES 提供了reindex API 来做这个事
3. 字段类型 datatypes
字段类型定义了该如何索引存储字段值。ES中提供了丰富的字段类型定义，请查看官网链接详细了解每种类型的特点：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html
3.1 Core Datatypes 核心类型
string text and keyword Numeric datatypes long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_float Date datatype date Boolean datatype boolean Binary datatype binary Range datatypes 范围 integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range
3.2 Complex datatypes 复合类型
Array datatype 数组就是多值，不需要专门的类型 Object datatype object ：表示值为一个JSON 对象 Nested datatype nested：for arrays of JSON objects（表示值为JSON对象数组 ）
3.3 Geo datatypes 地理数据类型
Geo-point datatype geo_point：for lat/lon points （经纬坐标点） Geo-Shape datatype geo_shape：for complex shapes like polygons （形状表示）
3.4 Specialised datatypes 特别的类型
IP datatype ip：for IPv4 and IPv6 addresses Completion datatype completion：to provide auto-complete suggestions Token count datatype token_count：to count the number of tokens in a string mapper-murmur3 murmur3：to compute hashes of values at index-time and store them in the index Percolator type Accepts queries from the query-dsl join datatype Defines parent/child relation for documents within the same index
4. 字段定义属性介绍
字段的type (Datatype)定义了如何索引存储字段值，还有一些属性可以让我们根据需要来覆盖默认的值或进行特别定义。请参考官网介绍详细了解：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-params.html
analyzer 指定分词器 normalizer 指定标准化器 boost 指定权重值 coerce 强制类型转换 copy_to 值复制给另一字段 doc_values 是否存储docValues dynamic enabled 字段是否可用 fielddata eager_global_ordinals format 指定时间值的格式 ignore_above ignore_malformed index_options index fields norms null_value position_increment_gap properties search_analyzer similarity store term_vector
字段定义属性—示例
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"date": {
"type": "date",
<!--格式化日期 -->
"format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
}
}
}
}
} 5. Multi Field 多重字段
当我们需要对一个字段进行多种不同方式的索引时，可以使用fields多重字段定义。如一个字符串字段即需要进行text分词索引，也需要进行keyword 关键字索引来支持排序、聚合；或需要用不同的分词器进行分词索引。
示例：
定义多重字段：
说明：raw是一个多重版本名（自定义）
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"city": {
"type": "text",
"fields": {
"raw": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
} 往多重字段里面添加文档
PUT my_index/_doc/1
{
"city": "New York"
}
PUT my_index/_doc/2
{
"city": "York"
} 获取多重字段的值：
GET my_index/_search
{
"query": {
"match": {
"city": "york"
}
},
"sort": {
"city.raw": "asc"
},
"aggs": {
"Cities": {
"terms": {
"field": "city.raw"
}
}
}
} 6. 元字段
官网链接：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-fields.html
元字段是ES中定义的文档字段，有以下几类：
7. 动态映射
动态映射：ES中提供的重要特性，让我们可以快速使用ES，而不需要先创建索引、定义映射。如我们直接向ES提交文档进行索引：
PUT data/_doc/1
{ "count": 5 } ES将自动为我们创建data索引、_doc 映射、类型为 long 的字段 count
索引文档时，当有新字段时， ES将根据我们字段的json的数据类型为我们自动加人字段定义到mapping中。
7.1 字段动态映射规则
7.2 Date detection 时间侦测
所谓时间侦测是指我们往ES里面插入数据的时候会去自动检测我们的数据是不是日期格式的，是的话就会给我们自动转为设置的格式
date_detection 默认是开启的，默认的格式dynamic_date_formats为：
[ "strict_date_optional_time","yyyy/MM/dd HH:mm:ss Z||yyyy/MM/dd Z"]
PUT my_index/_doc/1
{
"create_date": "2015/09/02"
}
GET my_index/_mapping 自定义时间格式：
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"dynamic_date_formats": ["MM/dd/yyyy"]
}
}
} 禁用时间侦测：
PUT my_index
{
"mappings": {
"_doc": {
"date_detection": false
}
}
} 7.3 Numeric detection 数值侦测
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另外一部分，则需要先做聚类、分类处理，将聚合出的分类结果存入ES集群的聚类索引中。数据处理层的聚合结果存入ES中的指定索引，同时将每个聚合主题相关的数据存入每个document下面的某个field下。