分布式搜索引擎Elasticsearch讲解专题（一）
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Elasticsearch在分布式的架构应用中，经常被用来进行全文检索服务，由于它出色的性能，获得了很好的口碑，目前来讲在实际中被广泛使用，本系列主要讲解elasticsearch的相关知识，从单节点安装部署，到基本的索引库CRUD和文档的CRUD，以及集群部署和操作，都会讲解到，希望对大家有所帮助。
1.初识elasticsearch
1.1 什么是elasticsearch
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
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
1.2.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。
1.2.1.正向索引
正向索引：根据文档查询数据
反向索引：根据数据查询文档
那么什么是正向索引呢？例如给下表（tb_goods）中的id创建索引：
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。
1.2.2.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：
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：
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。
1.2.3.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：
可以给多个字段创建索引
根据索引字段搜索、排序速度非常快
缺点：
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：
根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
缺点：
只能给词条创建索引，而不是字段
无法根据字段做排序
正向索引：根据文档找关键字
倒排索引：根据关键字找文档（索引创建慢，查询速度快）
1.3.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。
1.3.1.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：
而Json文档中往往包含很多的字段（Field），类似于数据库中的列。
1.3.2.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；
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。
1.3.3.mysql与elasticsearch
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
是不是说，我们学习了elasticsearch就不再需要mysql了呢？
并不是如此，两者各自有自己的擅长支出：
Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算
因此在企业中，往往是两者结合使用：
对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性
2.安装es、kibana
ES和kibana为方便起见，直接安装在docker容器中供我们使用，没学过docker的可自行补充。kibana主要是作为一个工具来和ES交互使用，也可以使用postman来发送rest请求es接口。
2.1 安装ES
因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：
docker network create es-net
拉取es的镜像：
docker pull elasticsearch:7.12.1
运行docker命令，部署单点es：
docker run -d \
--name es \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
-e "discovery.type=single-node" \
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
--privileged \
--network es-net \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1
命令解释：
-e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称-e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小-e "discovery.type=single-node"：非集群模式-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录-v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录--privileged：授予逻辑卷访问权--network es-net：加入一个名为es-net的网络中-p 9200:9200：端口映射配置
在浏览器中输入： http://192.168.136.160:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：
kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。
2.2.部署kibana
运行docker命令，部署kibana
docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601 \
kibana:7.12.1
--network es-net：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch-p 5601:5601：端口映射配置
kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：
docker logs -f kibana
访问http://192.168.136.160:5601访问，可以看到kibana运行的主页
表示安装成功：不过启动可能慢一定，它需要连接ES服务，所以先要启动ES服务，再启动kibana.
2.3.使用kibana
按下图选择DevTools
可以在此处编写DSL来访问es的rest接口：
2.4.安装IK分词器
ES在对内容进行分词时，默认不支持中文分词，只能对英语进行分词，所以如果操作中文需要安装中文分词器来进行使用。
# 进入容器内部docker exec -it es /bin/bash# 在线下载并安装./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip#退出exit#重启容器docker restart es
IK分词器包含两种模式：
ik_smart：最少切分ik_max_word：最细切分
测试：
GET /_analyze
{ "analyzer": "ik_max_word", "text": "指南针毕业设计太棒了"}
结果：
{ "tokens" : [
{ "token" : "指南针", "start_offset" : 0, "end_offset" : 3, "type" : "CN_WORD", "position" : 0
},
{ "token" : "指南", "start_offset" : 0, "end_offset" : 2, "type" : "CN_WORD", "position" : 1
},
{ "token" : "南针", "start_offset" : 1, "end_offset" : 3, "type" : "CN_WORD", "position" : 2
},
{ "token" : "毕业设计", "start_offset" : 3, "end_offset" : 7, "type" : "CN_WORD", "position" : 3
},
{ "token" : "毕业", "start_offset" : 3, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 4
},
{ "token" : "设计", "start_offset" : 5, "end_offset" : 7, "type" : "CN_WORD", "position" : 5
},
{ "token" : "太棒了", "start_offset" : 7, "end_offset" : 10, "type" : "CN_WORD", "position" : 6
},
{ "token" : "太棒", "start_offset" : 7, "end_offset" : 9, "type" : "CN_WORD", "position" : 7
},
{ "token" : "了", "start_offset" : 9, "end_offset" : 10, "type" : "CN_CHAR", "position" : 8
}
]
}
也可以根据需要来设置IK分词器的扩展词和停用词，这里就不再介绍。
