Elasticsearch 使用总结及分享

卜木

2021-07-09 2021-07-09 约 4291 字预计阅读 9 分钟

1. 基础概念

1.1. 集群

由若干节点组成，这些节点在同一个网络内，cluster-name 相同

1.2. 节点

运行的ES实例

Master 节点：集群中的一个节点会被选为 master 节点，它将负责管理集群范畴的变更，例如创建或删除索引，添加节点到集群或从集群删除节点。master 节点无需参与文档层面的变更和搜索，这意味着仅有一个 master 节点并不会因流量增长而成为瓶颈。任意一个节点都可以成为 master 节点
Data 节点：持有数据和倒排索引。默认情况下，每个节点都可以通过设定配置文件elasticsearch.yml 中的 node.data 属性为 true (默认)成为数据节点。如果需要一个专门的主节点，应将其 node.data 属性设置为 false
Client 节点：如果将 node.master 属性和 node.data 属性都设置为false，那么该节点就是一个客户端节点，扮演一个负载均衡的角色，将到来的请求路由到集群中的各个节点

类型	配置参数	默认值	作用
主节点(Master)	node.master	true	负责集群级别的维护操作, 集群状态、创建和删除索引、节点上分片的分配操作等等
数据节点(Data)	node.data	true	保存数据的节点; 处理和数据相关的请求操作，承载写入和查询的重要节点
Ingest节点	node.ingest	true	[TODO] 用于机器学习
协调节点(Client)	node.ml	true	[OUTDATE] 处理路由请求; 处理搜索聚合节点; 分发批里索引请求

1.3. 分片

每个索引都有多个分片，每个分片是一个 Lucene 索引

单个节点由于物理机硬件限制，存储的文档是有限的，如果一个索引包含海量文档，则不能在单个节点存储。ES提供分片机制，同一个索引可以存储在不同分片（数据容器）中，这些分片又可以存储在集群中不同节点上
分片分为主分片(primary shard) 以及从分片(replica shard)
主分片与从分片关系：从分片只是主分片的一个副本，它用于提供数据的冗余副本
从分片应用：在硬件故障时提供数据保护，同时服务于搜索和检索这种只读请求
是否可变：索引中的主分片的数量在索引创建后就固定下来了，但是从分片的数量可以随时改变
索引默认创建的分片：默认设置5个主分片和一组从分片（即每个主分片有一个从分片对应），但是从分片没有被启用（主从分片在同一个节点上没有意义），因此集群健康值显示为黄色(yellow)

后期默认主分片数应该分变成1

1.4. 索引

含有相同属性的文档集合

1.5. 类型

索引可以定义一个或多个类型，文档必须属于一个类型

> 该概念在 ES 7.0 开始取消

1.6. 文档

文档是可以被索引的基本数据单位

1.7. 备份

拷贝一份分片就完成了分片的备份

1.8. API 基本格式

1
2


  http://<ip>:<port>/<索引>/<文档id>
  http://<ip>:<port>/<索引>/<功能名称>

1.9. 常用 HTTP 动词

HEAD
GET
PUT
POST
DELETE

1.10. 查看当前 ES 版本

1

GET /

1.11. ES优化建议

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.12/tune-for-indexing-speed.html

2. 索引

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/indices.html

2.1. 结构化索引

类似MySQL，我们会对索引结构做预定义，包括字段名，字段类型等

2.2. 非结构化索引

就类似Mongo，索引结构未知，根据具体的数据来update索引的mapping。

如何选择两种索引呢，还是跟具体的使用场景有关，结构化相比非结构化，更易优化，性能好些，非结构化相较灵活，只是频繁update索引mapping会有一定的性能损耗

2.3. 数据类型

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/mapping-types.html

2.4. 创建索引

2.4.2. 请求

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PUT http://127.0.0.1:9200/<index>
{
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "id": {
          "type": "long"
        },
        "name": {
          "type": "keyword"
        },
        "memo": {
          "type": "text"
        },
        "gender": {
          "type": "boolean"
        },
        "country":{
          "type": "keyword"
        },
        "age": {
          "type": "integer"
        },
        "date": {
          "type": "date",
          "format": "date_hour_minute_second_millis||date"
        }
      }
    }
  }
}

2.4.3. 返回

1
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{
  "acknowledged": true,
  "shards_acknowledged": true,
  "index": "<index>"
}

2.5. 删除索引

2.6.1. 请求

1

DELETE http://127.0.0.1:9200/<index>

2.6.2. 返回

1
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3


{
  "acknowledged": true
}

2.6. 修改索引

根据目前掌握信息，索引字段只能添加不能删除，同时其类型不可修改。

2.6.1. 请求

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PUT <index>/_mapping
{
  "properties": {
    "[column_name]": {
      "type": "long", // 字段类型
      "fields": { // 扩展成员
        "keyword": { // 扩展成员名称
          "type": "keyword", // 扩展成员类型
          "ignore_above": 256
        }
      }
    }
  }
}

2.6.2. 返回

1
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3


{
  "acknowledged": true
}

2.7. 查看索引

2.7.1. 请求

1

GET /<index>

2.7.2. 返回

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{
  "people": {
    "aliases": {},
    "mappings": {
      "_doc": {
        "properties": {
          "age": {
            "type": "integer"
          },
          "country": {
            "type": "text"
          },
          "date": {
            "type": "date",
            "format": "date_hour_minute_second_millis||date"
          },
          "demo": {
            "type": "long",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          },
          "gender": {
            "type": "boolean"
          },
          "id": {
            "type": "long"
          },
          "name": {
            "type": "text"
          }
        }
      }
    },
    "settings": {
      "index": {
        "creation_date": "1592899624413",
        "number_of_shards": "5",
        "number_of_replicas": "1",
        "uuid": "Kfn9PgSyRiC-yA5E8HMaRw",
        "version": {
          "created": "6040299"
        },
        "provided_name": "people"
      }
    }
  }
}

2.8. 检查索引是否存在

2.8.1. 请求

1

HEAD /<index>

2.8.2. 返回

1

200 - OK

1

404 - Not Found

2.9. 打开/关闭索引

当索引关闭时，一切读写 doc 的操作都将无法进行

2.9.1. 请求

1
2
3


POST /<index>/_close

POST /<index>/_open

2.9.2. 返回

1
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3


{
  "acknowledged": true
}

2.10. 索引别名

可以理解为 mysql 的 view

2.10.1 创建

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POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "remove": {
        "index": "test1",
        "alias": "alias1"
      }
    },
    {
      "add": {
        "index": "test1",
        "alias": "alias2",
        "filter": {
          "term": {
            "user": "kimchy"
          }
        }
      }
    }
  ]
}

2.10.2 删除

1

/<index>/_alias/{name}

2.10.3 别名列表

1

GET /_alias

2.11 索引压缩

Refer: https://help.aliyun.com/document_detail/161329.html

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PUT <index>
{
    "settings": {
        "index": {
            "codec": "brotli"
        }
    }
}

2.11.1 测试环境

机器配置：数据节点16核64 GB*3 + 2 TB SSD云盘。
数据集：官方esrally自带的nyc_taxis（74 GB）。
索引配置：都使用默认配置，写入完成后都可以进行force merge。

2.11.2 测试结果

压缩算法	索引大小（GB）	写入TPS（doc/s）
ES默认压缩算法（LZ4）	35.5	202682
best_compression（DEFLATE）	26.4	181686
brotli	24.4	182593
zstd	24.6	181393

2.12 索引模板

2.12.1 创建索引模板

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PUT _template/mock_bulk
{
  "order" : 0,
  "index_patterns" : [
    "mock_bulk-*"
  ],
  "settings" : {
    "index" : {
      "format" : "7",
      "codec" : "best_compression",
      "number_of_shards" : "5",
      "number_of_replicas" : "0"
    }
  },
  "mappings" : {
    "date_detection" : false,
    "dynamic" : false,
    "properties" : {
      "name" : {
        "type" : "keyword"
      }
    }
  },
  "aliases" : { }
}

2.13 索引运维

Refer: https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/2.x/retiring-data.html

2.13.1 索引迁移

标记节点

1

./bin/elasticsearch --node.box_type strong

box_type 为一个随意的节点标识，类似于标记节点名或者节点群。

请求迁移索引

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POST <index>/_settings
{
  "index.routing.allocation.include.box_type" : "strong"
}

请求将对应索引迁移至标记了 strong 的节点上。

2.13.2 优化segment

1

POST <index>/_optimize?max_num_segments=1

2.13.3 关闭旧索引

当索引关闭后，后节省掉除磁盘占用以外的其它所有资源。

清空事务日志

1

POST <index>/_flush

关闭索引

1

POST <index>/_close

打开索引

1

POST <index>/_open

3. 文档管理

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/docs.html

3.1. 添加文档

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POST /<index>/_doc
{
  "username" : "lisi",
  "fullname" : "li si"
}

3.2. 批量导入文档 [reindex]

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POST _reindex?slices=auto
{
  "source": {
    "index": "<src_index>",
    "size": 5000,
    "query": {
      "bool": {
        "must": [
          {
            "range": {
              "fullname": {
                "term": "li"
              }
            }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "dest": {
    "index": "<dest_index>"
  }
}

3.3. 查看文档

1

GET /<index>/_doc/<_id>

3.4. 修改文档

3.4.1 全部修改

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PUT /<index>/_doc/<_id>
{
  "username" : "new_username"
}

3.4.1 部分修改

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POST /<index>/_doc/<_id>/_update
{
  "doc": {
    "username" : "new_username"
  }
}

3.4.1 按脚本修改

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POST test/_doc/1/_update
{
  "script": {
    "source": "ctx._source.username = \"new_username\"; if (ctx._source.age < 18) { ctx._source.age += params.count; }",
    "lang": "painless",
    "params": {
      "count": 4
    }
  }
}

3.5. 批量修改文档

通过 batch 方式进行批量更新，如果在执行更新后，文件内容有变化会导致更新中断
添加 conflicts=proceed 作为 Get 传参，可以忽略更新中断，继续执行更新，并返回冲突的 doc 数

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POST /<index>/_update_by_query
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "username": "lisi"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "script": {
    "source": "ctx._source.age++",
    "lang": "painless"
  }
}

3.6. 删除文档

1

DELETE /<index></index>/_doc/<_id>

3.7. 批量删除文档

通过 batch 方式进行批量删除，如果在执行删除后，文件内容有变化会导致删除失败
通过 scroll_size=5000，设置单批次处理数量
添加 conflicts=proceed 作为 Get 传参，可以获取冲突数量

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POST /<index>/_delete_by_query
{
  "query": { 
    "bool": {
      "must": [
        {
          "term": {
            "username": "lisi"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

3.7.1. 查看当前正在执行的删除任务

1

GET /_tasks?detailed=true&actions=*/delete/byquery

3.7.1. 取消当前正在执行的删除任务

1

POST /_tasks/<task_id>/_cancel

4. 查询

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/query-dsl.html

4.1. 全文检索

match

全分词
match_pharse

只针对 doc 分词，但可指定自定义分词
match_phrase_prefix

只针对 doc 分词，并按字符串头匹配
multi_match

match 多字段检索版本
common
query_string

按查询语句进行查询
simple_query_string

4.2. 字段级检索

即针对不同的字段类型进行相应的查询

term
terms
range

时区问题

4.3. [分页] 游标查询

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/search-request-scroll.html

1

GET /<index>/_search?scroll=1m

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GET /_search/scroll
{
    "scroll": "1m", 
    "scroll_id" : "<_scroll_id>"
}

scroll 为下一次返回的游戏缓存时间

修改可用游标上限

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PUT /_cluster/settings
{
    "persistent" : {
        "search.max_open_scroll_context": 2000
    },
    "transient": {
        "search.max_open_scroll_context": 2000
    }
}

5. 聚合

5.1. 指标聚合

cardinality

相当于 mysql 的 distinct(count *), 但是有误差

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/search-aggregations-metrics-cardinality-aggregation.html

5.1. 桶聚合

composite

分页问题
date_histogram

时区问题
terms

空值问题、聚合脚本
filter

5.2. 管道聚合

可以将同级的聚合结果进行二次处理

6. 脚本

6.1. Painless

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/painless/6.4/painless-getting-started.html

6.1.1. 示例

计算自然天数差

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  "script": {
    "lang": "painless",
    "params": {
      "dayOffset": 28800000,
      "dayMillis": 86400000
    },
    "source": """
if ((ctx._source.add_time instanceof java.lang.String) && ctx._source.user_reg_time instanceof java.lang.String) {
  SimpleDateFormat dateiso8601T = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssX");
  SimpleDateFormat dateiso8601Z = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'");
  dateiso8601Z.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("GMT"));

  Date dateFrom = dateiso8601T.parse(ctx._source.user_reg_time);
  Date dateTo = dateiso8601Z.parse(ctx._source.add_time);

  Calendar calFrom = Calendar.getInstance(TimeZone.getTimeZone("GMT+8"));
  calFrom.setTime(dateFrom);
  calFrom.set(calFrom.get(Calendar.YEAR), calFrom.get(Calendar.MONTH), calFrom.get(Calendar.DATE), 0, 0, 0);

  Calendar calTo = Calendar.getInstance(TimeZone.getTimeZone("GMT+8"));
  calTo.setTime(dateTo);
  calTo.add(Calendar.HOUR_OF_DAY, 8);
  calTo.set(Calendar.HOUR_OF_DAY, 0);
  calTo.set(Calendar.MINUTE, 0);
  calTo.set(Calendar.SECOND, 0);
  calTo.set(Calendar.MILLISECOND, 0);

  int days = (int)((float)(calTo.getTimeInMillis()-calFrom.getTimeInMillis())/params.dayMillis);

  if(ctx._source.days != days) {
    ctx._source.days=days;
  }
}
"""
  }

按秒计算时间差

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  "script": {
    "lang": "painless",
    "source": """
if ((ctx._source.add_time instanceof java.lang.String) && ctx._source.user_reg_time instanceof java.lang.String) {
  SimpleDateFormat dateiso8601T = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssX");
  SimpleDateFormat dateiso8601Z = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS'Z'");
  dateiso8601Z.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("GMT"));

  Date dateFrom = dateiso8601T.parse(ctx._source.user_reg_time);
  Date dateTo = dateiso8601Z.parse(ctx._source.add_time);

  Calendar calFrom = Calendar.getInstance();
  calFrom.setTime(dateFrom);

  Calendar calTo = Calendar.getInstance();
  calTo.setTime(dateTo);
  
  long diff_in_seconds = (calTo.getTimeInMillis()-calFrom.getTimeInMillis())/1000;
  
  if(ctx._source.diff_in_seconds != diff_in_seconds) {
    ctx._source.diff_in_seconds=diff_in_seconds;
  }
}
"""
  }

7. SQL

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/xpack-sql.html

普通查询

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POST /_xpack/sql?format=json
{
  "time_zone": "+08:00",
  "fetch_size": 1, // 相当于 sql 里的 limit, 同时返回游标
  "query": "select * from people",
  "filter": { // std es query dsl
    "range": {
      "age": {
        "gte": 0,
        "lte": 5
      }
    }
  }
}

游标查询

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POST /_xpack/sql
{
  "cursor": "<cursor_id>"
}

关闭游标

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POST /_xpack/sql/close
{
  "cursor": "<cursor_id>"
}

7.1. format 输出格式

csv
json
tsv
txt
yaml
[binary] cbor
[binary] smile

7.2. 可用的 sql 查询功能

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.4/sql-functions.html

8. Pipeline

自动添加时间戳

create

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PUT _ingest/pipeline/timestamp
{
  "description": "Adds timestamp to documents",
  "processors": [
    {
      "set": {
        "field": "_source.timestamp",
        "value": "{{_ingest.timestamp}}"
      }
    }
  ]
}

usage

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POST index39/_doc?pipeline=timestamp
{
  "id":1
}

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POST /<index>/_update_by_query?pipeline=parse_api_params_chat
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "terms": {
            "api_class": [
              "ChatAction"
            ]
          }
        },
        {
          "terms": {
            "api_method": [
              "chat"
            ]
          }
        },
        {
          "exists": {
            "field": "api_params"
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        {
          "exists": {
            "field": "api_payload"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

example

解析数据

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PUT _ingest/pipeline/parse_api_params_chat
{
  "processors": [
    {
      "json": {
        "if": "ctx.api_class == 'ChatAction' && ctx.api_method == 'chat'",
        "field": "api_params",
        "target_field": "json_decode"
      }
    },
    {
      "script": {
        "if": "ctx.json_decode != null",
        "source": "ctx.json_decode = ctx.json_decode[0]"
      }
    },
    {
      "set": {
        "if": "ctx.json_decode?.chatType != null && ctx.json_decode?.content != null",
        "field": "api_payload.chat_type",
        "value": "{{json_decode.chatType}}"
      }
    },
    {
      "set": {
        "if": "ctx.json_decode?.chatType != null && ctx.json_decode?.content != null",
        "field": "api_payload.chat_content",
        "value": "{{json_decode.content}}"
      }
    },
    {
      "remove": {
        "if": "ctx.json_decode != null",
        "field": "json_decode"
      }
    }
  ]
}

9. 分片

Refer: https://blog.csdn.net/tzs_1041218129/article/details/110848462

查看分片状况

1

GET _cat/shards/<index>?v&h=n,index,shard,prirep,state,sto,sc,unassigned.reason,unassigned.details&s=sto,index

unassigned.reason 说明

ALLOCATION_FAILED：由于分片分配失败而未分配。
CLUSTER_RECOVERED：由于集群恢复而未分配。
DANGLING_INDEX_IMPORTED：由于导入了悬空索引导致未分配。
EXISTING_INDEX_RESTORED：由于恢复为已关闭的索引导致未分配。
INDEX_CREATED：由于API创建索引而未分配。
INDEX_REOPENED：由于打开已关闭索引而未分配。
NEW_INDEX_RESTORED：由于恢复到新索引而未分配。
NODE_LEFT：由于托管的节点离开集群而未分配。
REALLOCATED_REPLICA：确定了更好的副本位置，并导致现有副本分配被取消。
REINITIALIZED：当分片从开始移动回初始化，导致未分配。
REPLICA_ADDED：由于显式添加副本而未分配。
REROUTE_CANCELLED：由于显式取消重新路由命令而未分配。

查看分析状况原因

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GET /_cluster/allocation/explain
{
  "index": "<index>",
  "shard": 0,
  "primary": false
}

修改节点分片上限

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PUT /_cluster/settings
{
  "transient": {
    "cluster": {
      "max_shards_per_node":10000
    }
  }
}

998. Cat Api

Refer: https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/2.x/_cat_api.html

999. 其它

一个不严谨的写入测试

服务器

8N8C16G HDD

数据生成

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echo "POST _bulk\n";

for ($i = 0; $i < 10000; $i++) {
    $idx = $i%10;
    echo <<<EOF
{ "create" : { "_index" : "mock_bulk-{$idx}" } }
{ "name" : "mock_{$i}" }\n
EOF;
}

测试结果

bulk 顺序

随机	Index	Shards	平均耗时	耗时
否	1	1	489.60	408 422 416 805 411 423 600 401 621 410 495 427 511 503 491
否	10	1	513.36	95 659 293 219 152 549 145 628 91 108 308 446 966 502 686 489 764 1182 1150 574 1200 88
否	100	1	568.76	615 317 774 435 731 164 241 1205 435 602 499 699 333 396 699 861 663
否	1	5	386.13	650 423 521 84 91 1183 222 881 333 109 91 169 237 288 396 500
否	10	5	506.06	558 520 232 855 560 433 428 423 1087 415 504 118 324 944 347 349
否	100	5	1069.19	1067 728 919 639 1353 1313 1025 607 1631 1705 883 639 1569 1457 853 719
是	10	5	325.59	115 312 463 110 502 97 188 855 112 991 191 114 391 327 146 504 117
是	100	5	1035.47	977 859 1005 1368 727 2157 930 722 678 947 1085 1054 1168 783 1072

目录

Elasticsearch 使用总结及分享

1. 基础概念

1.1. 集群

1.2. 节点

1.3. 分片

1.4. 索引

1.5. 类型

1.6. 文档

1.7. 备份

1.8. API 基本格式

1.9. 常用 HTTP 动词

1.10. 查看当前 ES 版本

1.11. ES优化建议

2. 索引

2.1. 结构化索引

2.2. 非结构化索引

2.3. 数据类型

2.4. 创建索引

2.4.2. 请求

2.4.3. 返回

2.5. 删除索引

2.6.1. 请求

2.6.2. 返回

2.6. 修改索引

2.6.1. 请求

2.6.2. 返回

2.7. 查看索引

2.7.1. 请求

2.7.2. 返回

2.8. 检查索引是否存在

2.8.1. 请求

2.8.2. 返回

2.9. 打开/关闭 索引

2.9.1. 请求

2.9.2. 返回

2.10. 索引别名

2.10.1 创建

2.10.2 删除

2.10.3 别名列表

2.11 索引压缩

2.11.1 测试环境

2.11.2 测试结果

2.12 索引模板

2.12.1 创建索引模板

2.13 索引运维

2.13.1 索引迁移

标记节点

请求迁移索引

2.13.2 优化segment

2.13.3 关闭旧索引

清空事务日志

关闭索引

打开索引

3. 文档管理

3.1. 添加文档

3.2. 批量导入文档 [reindex]

3.3. 查看文档

3.4. 修改文档

3.4.1 全部修改

3.4.1 部分修改

3.4.1 按脚本修改

3.5. 批量修改文档

3.6. 删除文档

3.7. 批量删除文档

3.7.1. 查看当前正在执行的删除任务

3.7.1. 取消当前正在执行的删除任务

4. 查询

4.1. 全文检索

4.2. 字段级检索

4.3. [分页] 游标查询

修改可用游标上限

5. 聚合

5.1. 指标聚合

5.1. 桶聚合

5.2. 管道聚合

6. 脚本

6.1. Painless

6.1.1. 示例

7. SQL

2.9. 打开/关闭索引