ElasticSearch入门教程[java培训]

ElasticSearch 是一个高可用开源全文检索和分析组件。提供存储服务，搜索服务，大数据准实时分析等。一般用于提供一些提供复杂搜索的应用。

ElasticSearch 提供了一套基于restful风格的全文检索服务组件。前身是compass，直到2010被一家公司接管进行维护，开始商业化，并提供了ElasticSearch 一些相关的产品，包括大家比较熟悉的 kibana、logstash 以及 ElasticSearch 的一些组件，比如 安全组件shield 。当前最新的ElasticSearch 版本为 5.1.1 ，比较应用广泛的为 2.X，直到 2016年12月推出了5.x 版本，将版本号调为 5.X 。这是为了和 kibana 和 logstash 等产品版本号进行统一 ElasticSearch 。我们将从以下几个问题快速了解一些ElasticSearch索引服务器。推荐了解黑马程序员Java培训课程。

一、ES是如何产生背景

1、大规模数据如何检索?

当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题：

1)用什么数据库好?(mysql、sybase、oracle、达梦、神通、mongodb、hbase…)

2)如何解决单点故障; (lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)

3)如何保证数据安全性;(热备、冷备、异地多活)

4)如何解决检索难题;(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;)

5)如何解决统计分析问题;(离线、近实时)

2、传统数据库的应对解决方案

对于关系型数据，我们通常采用以下或类似架构去解决查询瓶颈和写入瓶颈：

1)通过主从备份解决数据安全性问题;

2)通过数据库代理中间件心跳监测，解决单点故障问题;

3)通过代理中间件将查询语句分发到各个slave节点进行查询，并汇总结果

3、非关系型数据库的解决方案

对于Nosql数据库，基本原理类似：

1)通过副本备份保证数据安全性;

2)通过节点竞选机制解决单点问题;

3)先从配置库检索分片信息，然后将请求分发到各个节点，最后由路由节点合并汇总结果

4、另辟蹊径完全把数据放入内存怎么样?

我们知道，完全把数据放在内存中是不可靠的，实际上也不太现实，当我们的数据达到PB级别时，按照每个节点 96G内存计算，在内存完全装满的数据情况下，我们需要的机器是：1PB=1024T=1048576G 节点数 =1048576/96=10922个 实际上，考虑到数据备份，节点数往往在2.5万台左右。成本巨大决定了其不现实!

从前面讨论我们了解到，把数据放在内存也好，不放在内存也好，都不能完完全全解决问题。 全部放在内存速度问题是解决了，但成本问题上来了。 为解决以上问题，从源头着手分析，通常会从以下方式来寻找方法：

1、存储数据时按有序存储;

2、将数据和索引分离;

3、压缩数据; 这就引出了Elasticsearch

二、ES基础知识

1、ES主要解决问题

1)检索相关数据;

2)返回统计结果;

3)速度要快;

2、Lucene与ES关系

1)Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

2)Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

3、ES工作原理
当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。这个过程如下图所示：

4、ES的基本概念

1)近实时查询(Near RealTime)
Elasticsearch 是一个能提供近实时查询的搜索服务引擎，这意味着从索引文档到真正可搜索之间会有一个轻微的延迟(大概在一秒内)。

2)节点和集群
节点(node)是一个运行着的 Elasticsearch 实例，你可以认为是单个服务器。集群(cluster)是一个或多个节点的集合，他们协同工作，共享数据并提供故障转移和扩展功能。集群由唯一名称标识，如 .NET Core 中的环境名称，推荐在不同的环境中使用诸如
Development，Production 之类的名称部署开发。其实节点和集群就是 web 开发中的常见概念而已，大家注意区分即可。

3)文档
文档是可索引信息的基本单元，以JSON表示。你可以用其来定义单个产品信息或是员工信息。我们可以把文档理解为数据库文档中的行列数据。在索引/类型中，您可以存储任意数量的文档。文档有几个共同不可缺的属性，分别为 _index, _type, _id, 针对特定一个或一类文档进行操作时，必须指定这些属性。 最后要提醒大家的是，虽然文档物理上是驻留在索引中，但实际上文档必须索引/分配给索引中的类型。

4)索引
索引是具有某些相似特征的文档的集合，它和数据库中的索引概念并不十分相同。我们可以把索引理解为数据库文档中的数据库。事实上，我们的数据被存储和索引在分片(shards)中，索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。然而，这只是一些内部细节——我们的程序完全不用关心分片。

5)类型

在索引中，我们可以定义一个或多个类型。类型是索引的逻辑类别/分区，其语义完全由开发者决定。通常，为具有一组公共字段的文档定义类型。例如，假设开发者运行博客平台并将所有数据存储在一个索引中。在此索引中，我们可以为用户数据定义类型，为博客数据定义另一种类型，并为注释数据定义另一种类型。我们可以把索引理解成数据库文档中的表。

6)分片和复制理

论上，索引可以存储尽可能多的数据，但是这种情况下性能往往不太乐观，或者常见的磁盘容量限制也不能允许。所以 Elasticsearch 提供了类似于 MongoDB 中的分片功能，该功能能将索引细分为多个分片。每个分片本身是一个功能完全和独立的“索引”，可以托管在集群中的任何节点上。

同样的，有分片技术来处理数据量增长快速的问题，就意味着需要复制技术来应对这种过程中(其实不只是该过程，任何情况下都应该有安全意识)数据安全的问题。Elasticsearch 允许您将索引分片的一个或多个副本转换为所谓的副本分片。复制技术为我们提供了数据的高可用性和搜索吞吐的扩展性。不过需要注意的是，副本分片从不分配在与从其复制的原始/主分片相同的节点上。

总而言之，每个索引可以拆分为多个分片。索引也可以复制为零(意味着没有副本)或更多次。一旦复制，每个索引将具有主分片(从索引复制的原始分片)和副本分片(主分片的副本)。开发者可以在创建索引时就为每个索引定义分片和副本的数量。创建索引后，可以随时动态更改副本数，但不能在此过程后随即更改分片数。

三、ES的安装与服务启动

1、下载ES的压缩包

官网地址： https://www.elastic.co/products/elasticsearch

Window 系统下载 zip 版本，linux 系统下载 tar 版本将下载的zip解压到指定的磁盘上

2、ES服务的目录结构

bin 存放 elasticSearch 运行命令 config 存放配置文件 lib 存放 elasticSearch 运行依赖 jar 包 modules 存放 elasticSearch 模块 plugins 存放插件。

3、ES服务的启动

指定ES安装目录下的bin下的elasticsearch.bat

启动日志信息如下：

4、访问ES服务

四、通过java去访问ES服务

1、搭建环境

创建Maven工厂，添加ES的客户端坐标

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema‐

instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 

http://maven.apache.org/xsd/maven‐4.0.0.xsd">

  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>cn.itcast.maven</groupId>

  <artifactId>elasticsearch_helloworld</artifactId>

  <version>0.0.1‐SNAPSHOT</version>

  <name>elasticsearch_helloworld</name>

  <dependencies>

    <dependency>

        <groupId>org.elasticsearch</groupId>

        <artifactId>elasticsearch</artifactId>

        <version>2.4.0</version>

    </dependency>

    <dependency>

        <groupId>junit</groupId>

        <artifactId>junit</artifactId>

        <version>4.12</version>

    </dependency>

    <dependency>

        <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>

        <artifactId>jackson‐core</artifactId>

        <version>2.8.1</version>

    </dependency>

    <dependency>

        <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>

        <artifactId>jackson‐databind</artifactId>

        <version>2.8.1</version>

    </dependency>

    <dependency>

        <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>

        <artifactId>jackson‐annotations</artifactId>

        <version>2.8.1</version>

    </dependency>

  </dependencies>

</project>

2、创建索引

@Test

// 直接在ElasticSearch中建立文档，自动创建索引

public void demo1() throws IOException {

  // 创建连接搜索服务器对象

  Client client = TransportClient

    .builder()

 .build()

    .addTransportAddress(

    new InetSocketTransportAddress(InetAddress

                                   .getByName("127.0.0.1"), 9300));

  // 描述json 数据

  /*

         * {id:xxx, title:xxx, content:xxx}

         */

  XContentBuilder builder = XContentFactory

    .jsonBuilder()

    .startObject()

    .field("id", 1)

    .field("title", "ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器")

    .field("content",

           "它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发

的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜

索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。")

    .endObject();

  // 建立文档对象

  client.prepareIndex("blog1", "article", "1").setSource(builder).get();

  // 关闭连接

  client.close();

}

3、查询索引

@Test

// 各种查询使用

public void demo3() throws IOException {

  // 创建连接搜索服务器对象

  Client client = TransportClient

    .builder()

    .build()

    .addTransportAddress(

    new InetSocketTransportAddress(InetAddress

                                   .getByName("127.0.0.1"), 9300));

  // 搜索数据

  // get() === execute().actionGet()

  // SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog1")

  // .setTypes("article")

  // .setQuery(QueryBuilders.queryStringQuery("全面")).get();

  // SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog1")

  // .setTypes("article")

  // .setQuery(QueryBuilders.wildcardQuery("content", "*全文*")).get();

  SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch("blog2")

    .setTypes("article")

    .setQuery(QueryBuilders.termQuery("content", "搜索")).get();

  printSearchResponse(searchResponse);

  // 关闭连接

  client.close();

}


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