Elasticsearch权威教程：深入解析核心技术
Elasticsearch权威教程：深入解析核心技术
Elasticsearch，以其强大的全文搜索、结构化搜索、分析能力以及近实时的数据处理速度，已经成为现代应用程序中不可或缺的组件。无论是构建电商平台的商品搜索、内容管理系统的全文检索、日志分析系统还是安全信息和事件管理（SIEM）系统，Elasticsearch都能提供高性能、可扩展的解决方案。本文将深入探讨Elasticsearch的核心技术，旨在提供一份权威的教程，帮助读者从入门到精通，充分利用Elasticsearch的强大功能。
一、 Elasticsearch基础概念
在深入技术细节之前，我们需要先理解Elasticsearch的基本概念，这些概念构成了Elasticsearch的基石：
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集群（Cluster）: Elasticsearch可以运行在单节点上，但其真正的威力在于分布式部署。一个集群由一个或多个节点组成，它们共同存储数据并提供联合的索引和搜索功能。每个集群都有一个唯一的名称，默认是 "elasticsearch"。
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节点（Node）: 节点是集群中的单个服务器，负责存储数据、参与集群的索引和搜索操作。每个节点都有一个名称，可以在启动时指定，也可以由Elasticsearch自动生成。
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索引（Index）: 索引是具有相似特征的文档的集合。例如，您可以为客户数据创建一个索引，为产品目录创建另一个索引。索引在Elasticsearch中用一个名称来标识（必须是小写），这个名称用于在执行索引、搜索、更新和删除操作时引用该索引。 一个索引类似于关系型数据库中的数据库。
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类型（Type）: 在7.x版本之前，一个索引可以包含多个类型，每个类型代表索引中的一个逻辑分类/分区。 从7.x版本开始，类型已被弃用，并在8.x版本中完全移除。 现在推荐的做法是每个索引只包含一个类型（或者更准确地说，不使用显式的类型）。 可以认为每个索引现在等同于以前的一个索引 + 一个类型。
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文档（Document）: 文档是可被索引的基本信息单元。例如，您可以拥有一个客户文档、一个产品文档。文档以JSON（JavaScript Object Notation）格式表示，这是一种通用的互联网数据交换格式。每个文档都属于一个索引和一个类型（7.x之前），并且被分配一个唯一的ID。
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分片（Shards）: 为了水平扩展和提高性能，Elasticsearch可以将索引分成多个分片。每个分片都是一个完全独立且功能完整的“索引”，可以托管在集群中的任何节点上。分片有两个主要目的：
- 水平分割/扩展数据量: 例如，一个包含1TB数据的索引可以分成10个分片，每个分片存储100GB数据。
- 分布式并行操作: 跨分片进行操作可以提高性能/吞吐量。
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副本（Replicas）: 副本是分片的复制。副本有两个主要目的：
- 高可用性: 当一个分片/节点失败时，副本可以提供服务。
- 提高性能: 搜索请求可以并行地在所有副本上执行。
默认情况下，Elasticsearch中的每个索引都有一个主分片和每个主分片都有一个副本。
二、 Elasticsearch核心技术解析
理解了基础概念之后，我们现在深入探讨Elasticsearch的核心技术：
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倒排索引（Inverted Index）:
倒排索引是Elasticsearch实现快速全文搜索的核心。不同于传统数据库中对每个文档的每个字段建立索引的方式，倒排索引记录的是每个词（Term）出现在哪些文档中，以及出现的位置。
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构建过程:
- 文档分析: 将文档分解为一系列的词条（Terms）。这个过程包括分词、去除停用词（如 "the", "a", "is"）、词干提取（将词还原为词根形式，如 "running" -> "run"）等。
- 创建倒排列表: 对于每个词条，创建一个包含该词条的文档列表（Posting List），以及该词条在每个文档中出现的位置、频率等信息。
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示例:
假设我们有以下两个文档：
- 文档1: "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
- 文档2: "The quick brown rabbit jumps over the lazy cat."
经过分析和倒排索引构建后，可能得到如下（简化的）倒排索引：
Term | Document ID | Position
----------|-------------|----------
brown | 1 | 3
| 2 | 3
fox | 1 | 4
jumps | 1 | 5
| 2 | 5
lazy | 1 | 8
| 2 | 8
quick | 1 | 2
| 2 | 2
the | 1 | 1, 7
| 2 | 1, 7
... | ... | ... -
搜索过程: 当用户搜索 "quick brown" 时，Elasticsearch会：
- 在倒排索引中查找 "quick" 和 "brown" 这两个词条。
- 找到包含这两个词条的文档（在这个例子中是文档1和文档2）。
- 根据相关性评分算法（如TF-IDF、BM25）计算每个文档的得分。
- 返回得分最高的文档。
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分布式架构:
Elasticsearch的分布式架构使其能够处理海量数据并提供高可用性。
- 节点角色:
- Master Node: 负责集群级别的操作，如创建/删除索引、跟踪节点状态、分配分片到节点等。一个集群中只有一个Master节点（通过选举产生）。
- Data Node: 存储数据并执行与数据相关的操作，如CRUD、搜索、聚合等。
- Ingest Node: 预处理文档，在索引之前执行转换操作。
- Coordinating Node: 客户端请求可以发送到任何节点，接收请求的节点被称为Coordinating Node。Coordinating Node负责将请求路由到相应的Data Node，并将结果合并返回给客户端。所有节点默认都是Coordinating Node。
- Machine Learning Node: 执行机器学习任务。
- 分片和副本:
- 分片机制允许将索引水平分割成多个部分，每个部分可以在不同的节点上存储。
- 副本机制为每个分片创建复制，提高可用性和搜索性能。
- Elasticsearch自动管理分片和副本的分配和平衡。
- 故障转移: 当一个节点失败时，Elasticsearch会自动将该节点上的分片副本提升为主分片，并重新分配副本，确保数据不丢失和服务的高可用性。
- 节点角色:
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数据写入流程:
理解Elasticsearch如何写入数据对于优化性能和保证数据一致性至关重要。
- 路由（Routing）: 当一个文档被索引时，Elasticsearch根据文档的ID（或自定义的路由值）计算出该文档应该存储在哪个分片上。默认的路由算法是：
shard = hash(routing) % number_of_primary_shards。 这保证了同一个ID的文档总是被路由到同一个分片。 - 写入过程:
- 客户端向Coordinating Node发送索引请求。
- Coordinating Node根据路由算法确定目标主分片所在的Data Node。
- Coordinating Node将请求转发给目标Data Node。
- Data Node将文档写入主分片。
- 主分片成功写入后，Data Node将请求并行地转发给所有副本分片。
- 所有副本分片成功写入后，Data Node向Coordinating Node返回成功响应。
- Coordinating Node向客户端返回成功响应。
- Translog: 每一个分片都有一个translog事务日志,所有文档的变更会先写入到translog中,写入成功才会返回给客户端确认。然后定期或者translog文件达到一定大小才会触发一次flush操作,将内存缓冲区中的文档写入到磁盘中。
- 路由（Routing）: 当一个文档被索引时，Elasticsearch根据文档的ID（或自定义的路由值）计算出该文档应该存储在哪个分片上。默认的路由算法是：
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数据搜索流程:
Elasticsearch的搜索过程利用了倒排索引和分布式架构来实现快速和高效的查询。
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查询阶段（Query Phase）:
- 客户端向Coordinating Node发送搜索请求。
- Coordinating Node将查询请求广播到所有相关的分片（主分片或副本分片）。
- 每个分片在本地执行查询，并返回一个包含文档ID和得分的有序列表。
- Coordinating Node收集所有分片的响应，并将结果合并成一个全局有序列表。
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取回阶段（Fetch Phase）:
- Coordinating Node根据查询阶段返回的文档ID列表，向相关的分片发送请求，获取完整的文档内容。
- 分片返回文档内容。
- Coordinating Node将文档内容返回给客户端。
- 查询类型: Elasticsearch提供了丰富的查询类型，包括：
- Match Query: 全文搜索查询，会对查询字符串进行分词。
- Term Query: 精确值查询，不会对查询字符串进行分词。
- Range Query: 范围查询，用于查询某个字段在指定范围内的文档。
- Bool Query: 组合查询，可以将多个查询条件组合在一起。
- Wildcard Query: 通配符查询。
- Fuzzy Query: 模糊查询。
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聚合（Aggregations）:
聚合框架提供了强大的数据分析和统计功能。
- 指标聚合（Metrics Aggregations）: 计算指标，如最小值、最大值、平均值、总和、计数等。
- 桶聚合（Bucket Aggregations）: 将文档分组到不同的桶中，每个桶代表一个特定的条件。
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管道聚合（Pipeline Aggregations）: 对其他聚合的结果进行进一步处理。
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示例: 假设我们要统计每个品牌的商品数量和平均价格，可以使用以下聚合：
json
{
"aggs": {
"brands": {
"terms": {
"field": "brand"
},
"aggs": {
"average_price": {
"avg": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
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Mapping:
Mapping 定义了索引中字段的数据类型、分词器、存储方式等属性。
- 动态映射（Dynamic Mapping）: 当索引一个包含新字段的文档时，Elasticsearch会自动推断字段的类型并添加到映射中。
- 显式映射（Explicit Mapping）: 可以手动定义映射，以更精确地控制字段的行为。
- 常用字段类型:
text: 用于全文搜索的文本字段，会被分词。keyword: 用于精确匹配的文本字段，不会被分词。integer,long,float,double: 数值类型。boolean: 布尔类型。date: 日期类型。object: 嵌套对象。nested: 嵌套文档数组。
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分析器 (Analyzers)
分析器是用于将文本转换为适合索引的词条的组件。- 组成部分:
- Character Filters: 字符过滤器，用于预处理文本，如去除HTML标签、替换字符等。
- Tokenizer: 分词器，将文本分解为词条。
- Token Filters: 词条过滤器，对分词器产生的词条进行进一步处理，如小写转换、去除停用词、同义词处理等。
- 内置分析器:
standard: 默认分析器, 基于Unicode文本分割算法, 适用于大多数语言。simple: 按照非字母字符进行分词, 并将所有词条转换为小写。whitespace: 按照空格进行分词。keyword: 不分词, 将整个输入作为单个词条。
- 自定义分析器: 可以根据需求组合不同的字符过滤器、分词器和词条过滤器来创建自定义分析器。
- 组成部分:
三、 总结与进阶
本文深入解析了Elasticsearch的核心技术，包括倒排索引、分布式架构、数据写入和搜索流程、聚合、映射和分析器。掌握这些核心技术是理解和使用Elasticsearch的关键。
要进一步提升Elasticsearch技能，建议：
- 阅读官方文档: Elasticsearch官方文档是学习的最佳资源，提供了全面的信息和示例。
- 实践操作: 通过实际操作来巩固所学知识，例如搭建Elasticsearch集群、创建索引、执行查询和聚合等。
- 学习高级特性: 深入研究Elasticsearch的高级特性，如跨集群搜索、滚动升级、安全认证、监控和告警等。
- 参与社区: 参与Elasticsearch社区，与其他用户交流经验，学习最佳实践。
- 研究相关插件: 了解并使用如 analysis-icu (用于更好的处理国际化文本), analysis-phonetic (语音搜索), 以及各种 ingest 插件等.
Elasticsearch是一个功能强大且不断发展的平台，通过不断学习和实践，您可以充分利用其潜力，构建高性能、可扩展的搜索和分析应用。