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本文介紹了ElasticSearch的必備知識：從入門、索引管理到映射詳解。

一、快速入門

1. 查看集群的健康狀況

http://localhost:9200/_cat

http://localhost:9200/_cat/health?v

說明：v是用來要求在結(jié)果中返回表頭

狀態(tài)值說明

Green - everything is good (cluster is fully functional)，即最佳狀態(tài)

Yellow - all data is available but some replicas are not yet allocated (cluster is fully functional)，即數(shù)據(jù)和集群可用，但是集群的備份有的是壞的

Red - some data is not available for whatever reason (cluster is partially functional)，即數(shù)據(jù)和集群都不可用

查看集群的節(jié)點

http://localhost:9200/_cat/?v

2. 查看所有索引

http://localhost:9200/_cat/indices?v

3. 創(chuàng)建一個索引

創(chuàng)建一個名為 customer 的索引。pretty要求返回一個漂亮的json 結(jié)果

PUT /customer?pretty

再查看一下所有索引

http://localhost:9200/_cat/indices?v

GET /_cat/indices?v 

4. 索引一個文檔到customer索引中 

curl -X PUT "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'  
{  
  "name": "John Doe"  
}  
' 

5. 從customer索引中獲取指定id的文檔 

curl -X GET "localhost:9200/customer/_doc/1?pretty" 

6. 查詢所有文檔 

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. 創(chuàng)建索引

創(chuàng)建一個名為twitter的索引，設置索引的分片數(shù)為3，備份數(shù)為2。注意：在ES中創(chuàng)建一個索引類似于在數(shù)據(jù)庫中建立一個數(shù)據(jù)庫(ES6.0之后類似于創(chuàng)建一個表) 

PUT twitter  
{  
    "settings" : {  
        "index" : {  
            "number_of_shards" : 3,  
            "number_of_replicas" : 2  
        }  
    }  
} 

說明：

默認的分片數(shù)是5到1024

默認的備份數(shù)是1

索引的名稱必須是小寫的，不可重名

創(chuàng)建結(jié)果：

 創(chuàng)建的命令還可以簡寫為 

PUT twitter  
{  
    "settings" : {  
        "number_of_shards" : 3,  
        "number_of_replicas" : 2  
    }  
} 

 2. 創(chuàng)建mapping映射

注意：在ES中創(chuàng)建一個mapping映射類似于在數(shù)據(jù)庫中定義表結(jié)構(gòu)，即表里面有哪些字段、字段是什么類型、字段的默認值等；也類似于solr里面的模式schema的定義 

PUT twitter  
{  
    "settings" : {  
        "index" : {  
            "number_of_shards" : 3,  
            "number_of_replicas" : 2  
        }  
    },  
   "mappings" : {  
        "type1" : {  
            "properties" : {  
                "field1" : { "type" : "text" }  
            }  
        }  
    }  
} 

 3. 創(chuàng)建索引時加入別名定義 

PUT twitter  
{  
    "aliases" : {  
        "alias_1" : {},  
        "alias_2" : { 
             "filter" : {  
                "term" : {"user" : "kimchy" }  
            },  
            "routing" : "kimchy"  
        }  
    }  
} 

4. 創(chuàng)建索引時返回的結(jié)果說明

5. Get Index 查看索引的定義信息

 GET /twitter，可以一次獲取多個索引（以逗號間隔） 獲取所有索引 _all 或 用通配符*

 

GET /twitter/_settings

GET /twitter/_mapping

 

 6. 刪除索引

DELETE /twitter

說明：

可以一次刪除多個索引（以逗號間隔） 刪除所有索引 _all 或 通配符 *

7. 判斷索引是否存在

HEAD twitter

 HTTP status code 表示結(jié)果 404 不存在 ， 200 存在

8. 修改索引的settings信息

索引的設置信息分為靜態(tài)信息和動態(tài)信息兩部分。靜態(tài)信息不可更改，如索引的分片數(shù)。動態(tài)信息可以修改。

REST 訪問端點：

/_settings 更新所有索引的。

{index}/_settings 更新一個或多個索引的settings。

詳細的設置項請參考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules.html#index-modules-settings

9. 修改備份數(shù) 

PUT /twitter/_settings  
{  
    "index" : {  
        "number_of_replicas" : 2  
    }  
} 

10. 設置回默認值，用null 

PUT /twitter/_settings  
{  
    "index" : {  
        "refresh_interval" : null  
    }  
} 

11. 設置索引的讀寫 

index.blocks.read_only：設為true,則索引以及索引的元數(shù)據(jù)只可讀  
index.blocks.read_only_allow_delete：設為true，只讀時允許刪除。  
index.blocks.read：設為true，則不可讀。 
index.blocks.write：設為true，則不可寫。  
index.blocks.metadata：設為true，則索引元數(shù)據(jù)不可讀寫。 

12. 索引模板

在創(chuàng)建索引時，為每個索引寫定義信息可能是一件繁瑣的事情，ES提供了索引模板功能，讓你可以定義一個索引模板，模板中定義好settings、mapping、以及一個模式定義來匹配創(chuàng)建的索引。

注意：模板只在索引創(chuàng)建時被參考，修改模板不會影響已創(chuàng)建的索引

12.1 新增/修改名為tempae_1的模板，匹配名稱為te* 或 bar*的索引創(chuàng)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 刪除模板 

DELETE /_template/template_1 

13. Open/Close  Index   打開/關(guān)閉索引 

POST /my_index/_close  
POST /my_index/_open 

說明：

關(guān)閉的索引不能進行讀寫操作，幾乎不占集群開銷。

關(guān)閉的索引可以打開，打開走的是正常的恢復流程。

14. Shrink Index 收縮索引

索引的分片數(shù)是不可更改的，如要減少分片數(shù)可以通過收縮方式收縮為一個新的索引。新索引的分片數(shù)必須是原分片數(shù)的因子值，如原分片數(shù)是8，則新索引的分片數(shù)可以為4、2、1 。

什么時候需要收縮索引呢?

最初創(chuàng)建索引的時候分片數(shù)設置得太大，后面發(fā)現(xiàn)用不了那么多分片，這個時候就需要收縮了

收縮的流程：

先把所有主分片都轉(zhuǎn)移到一臺主機上；

在這臺主機上創(chuàng)建一個新索引，分片數(shù)較小，其他設置和原索引一致；

把原索引的所有分片，復制（或硬鏈接）到新索引的目錄下；

對新索引進行打開操作恢復分片數(shù)據(jù)；

(可選)重新把新索引的分片均衡到其他節(jié)點上。

收縮前的準備工作：

將原索引設置為只讀；

將原索引各分片的一個副本重分配到同一個節(jié)點上，并且要是健康綠色狀態(tài)。 

PUT /my_source_index/_settings  
{  
  "settings": {  
    <!-- 指定進行收縮的節(jié)點的名稱 -->  
    "index.routing.allocation.require._name": "shrink_node_name",  
    <!-- 阻止寫，只讀 -->  
     "index.blocks.write": true  
  }  
} 

進行收縮： 

POST my_source_index/_shrink/my_target_index  
{  
  "settings": {  
    "index.number_of_replicas": 1,  
    "index.number_of_shards": 1,  
    "index.codec": "best_compression"  
  }} 

監(jiān)控收縮過程： 

GET _cat/recovery?v  
GET _cluster/health 

15. Split Index 拆分索引

當索引的分片容量過大時，可以通過拆分操作將索引拆分為一個倍數(shù)分片數(shù)的新索引。能拆分為幾倍由創(chuàng)建索引時指定的index.number_of_routing_shards 路由分片數(shù)決定。這個路由分片數(shù)決定了根據(jù)一致性hash路由文檔到分片的散列空間。

如index.number_of_routing_shards = 30 ，指定的分片數(shù)是5，則可按如下倍數(shù)方式進行拆分： 

5 → 10 → 30 (split by 2, then by 3)  
5 → 15 → 30 (split by 3, then by 2)  
5 → 30 (split by 6) 

為什么需要拆分索引？

當最初設置的索引的分片數(shù)不夠用時就需要拆分索引了，和壓縮索引相反

注意：只有在創(chuàng)建時指定了index.number_of_routing_shards 的索引才可以進行拆分，ES7開始將不再有這個限制。

和solr的區(qū)別是，solr是對一個分片進行拆分，es中是整個索引進行拆分。

拆分步驟：

準備一個索引來做拆分： 

PUT my_source_index  
{  
    "settings": {  
        "index.number_of_shards" : 1,  
        <!-- 創(chuàng)建時需要指定路由分片數(shù) -->  
        "index.number_of_routing_shards" : 2  
    }  
} 

先設置索引只讀： 

PUT /my_source_index/_settings  
{  
  "settings": {  
    "index.blocks.write": true  
  }  
} 

做拆分： 

POST my_source_index/_split/my_target_index  
{  
  "settings": {  
    <!--新索引的分片數(shù)需符合拆分規(guī)則-->  
    "index.number_of_shards": 2  
  }  
} 

監(jiān)控拆分過程： 

GET _cat/recovery?v  
GET _cluster/health 

16. Rollover Index 別名滾動指向新創(chuàng)建的索引

對于有時效性的索引數(shù)據(jù)，如日志，過一定時間后，老的索引數(shù)據(jù)就沒有用了。我們可以像數(shù)據(jù)庫中根據(jù)時間創(chuàng)建表來存放不同時段的數(shù)據(jù)一樣，在ES中也可用建多個索引的方式來分開存放不同時段的數(shù)據(jù)。比數(shù)據(jù)庫中更方便的是ES中可以通過別名滾動指向最新的索引的方式，讓你通過別名來操作時總是操作的最新的索引。

ES的rollover index API 讓我們可以根據(jù)滿足指定的條件（時間、文檔數(shù)量、索引大小）創(chuàng)建新的索引，并把別名滾動指向新的索引。

注意：這時的別名只能是一個索引的別名。

Rollover Index 示例：

創(chuàng)建一個名字為logs-0000001 、別名為logs_write 的索引： 

PUT /logs-000001  
{  
  "aliases": {  
    "logs_write": {}  
  }  
} 

添加1000個文檔到索引logs-000001，然后設置別名滾動的條件 

POST /logs_write/_rollover  
{  
  "conditions": {  
    "max_age":   "7d",  
    "max_docs":  1000,  
    "max_size":  "5gb"  
  }  
} 

說明：

如果別名logs_write指向的索引是7天前（含）創(chuàng)建的或索引的文檔數(shù)>=1000或索引的大小>= 5gb，則會創(chuàng)建一個新索引 logs-000002，并把別名logs_writer指向新創(chuàng)建的logs-000002索引

Rollover Index 新建索引的命名規(guī)則：

如果索引的名稱是-數(shù)字結(jié)尾，如logs-000001，則新建索引的名稱也會是這個模式，數(shù)值增1。

如果索引的名稱不是-數(shù)值結(jié)尾，則在請求rollover api時需指定新索引的名稱 

POST /my_alias/_rollover/my_new_index_name  
{  
  "conditions": {  
    "max_age":   "7d",  
    "max_docs":  1000,  
    "max_size": "5gb"  
  }  
} 

在名稱中使用Date math（時間表達式）

如果你希望生成的索引名稱中帶有日期，如logstash-2016.02.03-1 ，則可以在創(chuàng)建索引時采用時間表達式來命名： 

# 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時可對新的索引作定義： 

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  實際操作前先測試是否達到條件： 

POST /logs_write/_rollover?dry_run  
{  
  "conditions" : {  
    "max_age": "7d",  
    "max_docs": 1000,  
    "max_size": "5gb"  
  }  
} 

說明：

測試不會創(chuàng)建索引，只是檢測條件是否滿足

注意：rollover是你請求它才會進行操作，并不是自動在后臺進行的。你可以周期性地去請求它。

17. 索引監(jiān)控

17.1 查看索引狀態(tài)信息

官網(wǎng)鏈接：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-stats.html

查看所有的索引狀態(tài)：

GET /_stats

查看指定索引的狀態(tài)信息：

GET /index1,index2/_stats

17.2 查看索引段信息

官網(wǎng)鏈接：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-segments.html 

GET /test/_segments   
GET /index1,index2/_segments  
GET /_segments 

17.3 查看索引恢復信息

官網(wǎng)鏈接：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-recovery.html

GET index1,index2/_recovery?human

GET /_recovery?human

17.4 查看索引分片的存儲信息

官網(wǎng)鏈接：

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. 索引狀態(tài)管理

18.1 Clear Cache 清理緩存

POST /twitter/_cache/clear

默認會清理所有緩存，可指定清理query, fielddata or request 緩存 

POST /kimchy,elasticsearch/_cache/clear  
POST /_cache/clear 

18.2 Refresh，重新打開讀取索引 

POST /kimchy,elasticsearch/_refresh  
POST /_refresh 

18.3 Flush，將緩存在內(nèi)存中的索引數(shù)據(jù)刷新到持久存儲中

POST twitter/_flush 

18.4 Force merge 強制段合并 

POST /kimchy/_forcemerge?only_expunge_deletes=false&max_num_segments=100&flush=true 

可選參數(shù)說明：

max_num_segments 合并為幾個段，默認1

only_expunge_deletes 是否只合并含有刪除文檔的段，默認false

flush 合并后是否刷新，默認true 

POST /kimchy,elasticsearch/_forcemerge  
POST /_forcemerge 

三、映射詳解

1. Mapping 映射是什么

映射定義索引中有什么字段、字段的類型等結(jié)構(gòu)信息。相當于數(shù)據(jù)庫中表結(jié)構(gòu)定義，或 solr中的schema。因為lucene索引文檔時需要知道該如何來索引存儲文檔的字段。

ES中支持手動定義映射，動態(tài)映射兩種方式。

 1.1. 為索引創(chuàng)建mapping 

 PUT test  
{  
<!--映射定義 -->  
"mappings" : {  
<!--名為type1的映射類別 mapping type-->  
        "type1" : {  
        <!-- 字段定義 -->  
            "properties" : {  
            <!-- 名為field1的字段，它的field datatype 為 text -->  
                "field1" : { "type" : "text" } 
             }  
        }  
    }  
} 

 說明：映射定義后續(xù)可以修改

2. 映射類別 Mapping type 廢除說明

ES最先的設計是用索引類比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)庫，用mapping type 來類比表，一個索引中可以包含多個映射類別。這個類比存在一個嚴重的問題，就是當多個mapping type中存在同名字段時（特別是同名字段還是不同類型的），在一個索引中不好處理，因為搜索引擎中只有 索引-文檔的結(jié)構(gòu)，不同映射類別的數(shù)據(jù)都是一個一個的文檔（只是包含的字段不一樣而已）

從6.0.0開始限定僅包含一個映射類別定義（ "index.mapping.single_type": true ），兼容5.x中的多映射類別。從7.0開始將移除映射類別。

為了與未來的規(guī)劃匹配，請現(xiàn)在將這個唯一的映射類別名定義為“_doc”,因為索引的請求地址將規(guī)范為：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" }  
      }  
    }  
  }  
} 

多映射類別數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲到獨立的索引中：

ES 提供了reindex API 來做這個事

3. 字段類型 datatypes

字段類型定義了該如何索引存儲字段值。ES中提供了豐富的字段類型定義，請查看官網(wǎng)鏈接詳細了解每種類型的特點：

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

 3.1 Core Datatypes     核心類型 

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     范圍  
    integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range 

3.2 Complex datatypes 復合類型 

Array datatype  
    數(shù)組就是多值，不需要專門的類型  
Object datatype  
    object ：表示值為一個JSON 對象  
Nested datatype  
    nested：for arrays of JSON objects（表示值為JSON對象數(shù)組 ） 

3.3 Geo datatypes  地理數(shù)據(jù)類型 

Geo-point datatype  
    geo_point：for lat/lon points  （經(jīng)緯坐標點）  
Geo-Shape datatype  
    geo_shape：for complex shapes like polygons （形狀表示） 

 3.4 Specialised datatypes 特別的類型 

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. 字段定義屬性介紹

字段的type (Datatype)定義了如何索引存儲字段值，還有一些屬性可以讓我們根據(jù)需要來覆蓋默認的值或進行特別定義。請參考官網(wǎng)介紹詳細了解：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-params.html 

analyzer   指定分詞器  
  normalizer   指定標準化器  
  boost        指定權(quán)重值  
  coerce      強制類型轉(zhuǎn)換  
  copy_to    值復制給另一字段  
  doc_values  是否存儲docValues  
  dynamic  
  enabled    字段是否可用  
  fielddata  
  eager_global_ordinals  
  format    指定時間值的格式 
   ignore_above  
  ignore_malformed  
  index_options  
  index  
  fields  
  norms  
  null_value  
  position_increment_gap  
  properties  
  search_analyzer  
  similarity  
  store  
  term_vector 

字段定義屬性—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

當我們需要對一個字段進行多種不同方式的索引時，可以使用fields多重字段定義。如一個字符串字段即需要進行text分詞索引，也需要進行keyword 關(guān)鍵字索引來支持排序、聚合；或需要用不同的分詞器進行分詞索引。

示例：

定義多重字段：

說明：raw是一個多重版本名（自定義） 

PUT my_index  
{  
  "mappings": { 
    "_doc": { 
       "properties": {  
        "city": {  
          "type": "text",  
          "fields": {  
            "raw": {  
              "type":  "keyword"  
            }  
          } 
        }  
      }  
    } 
  }  
} 

往多重字段里面添加文檔 

PUT my_index/_doc/1  
{  
  "city": "New York"  
}  
PUT my_index/_doc/2  
{  
  "city": "York"  
} 

獲取多重字段的值： 

GET my_index/_search  
{  
  "query": {  
    "match": {  
      "city": "york"  
    }  
  },  
  "sort": {  
    "city.raw": "asc"  
  },  
  "aggs": {  
    "Cities": {  
      "terms": {  
        "field": "city.raw"  
      }  
    }  
  }  
} 

6. 元字段

官網(wǎng)鏈接：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-fields.html

元字段是ES中定義的文檔字段，有以下幾類：

7. 動態(tài)映射

動態(tài)映射：ES中提供的重要特性，讓我們可以快速使用ES，而不需要先創(chuàng)建索引、定義映射。如我們直接向ES提交文檔進行索引： 

PUT data/_doc/1  
{ "count": 5 } 

ES將自動為我們創(chuàng)建data索引、_doc 映射、類型為 long 的字段 count

索引文檔時，當有新字段時， ES將根據(jù)我們字段的json的數(shù)據(jù)類型為我們自動加人字段定義到mapping中。

7.1 字段動態(tài)映射規(guī)則

7.2 Date detection 時間偵測

所謂時間偵測是指我們往ES里面插入數(shù)據(jù)的時候會去自動檢測我們的數(shù)據(jù)是不是日期格式的，是的話就會給我們自動轉(zhuǎn)為設置的格式

 date_detection 默認是開啟的，默認的格式dynamic_date_formats為： 

[ "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 

 自定義時間格式： 

PUT my_index  
{  
  "mappings": {  
    "_doc": {  
      "dynamic_date_formats": ["MM/dd/yyyy"]  
    }  
  }  
} 

 禁用時間偵測： 

PUT my_index  
{  
  "mappings": {  
    "_doc": {  
      "date_detection": false  
    }  
  }  
} 

 7.3 Numeric detection  數(shù)值偵測

 開啟數(shù)值偵測（默認是禁用的） 

PUT my_index  
{  
  "mappings": {  
    "_doc": {  
      "numeric_detection": true  
    }  
  }  
}  
PUT my_index/_doc/1  
{  
  "my_float":   "1.0",  
  "my_integer": "1"  
}