前言
在前几篇关于ElasticSearch的文章中，简单的讲了下有关ElasticSearch的一些使用，这篇文章讲一下有关 ElasticSearch的一些理论知识以及自己的一些见解。
虽然本人是一个实战派，不太喜欢讲这些理论知识，因为这块可以查看官方文档，那里会写得非常详细，但是在使用了ElasticSearch之后，发现有的知识点需要掌握一定的理论知识才能理解，对于初学者来说有的不好理解，因此写下该篇文章，希望读者在看完之后能够有所帮助。
ElasticSearch 理论知识介绍
ElasticSearch是什么
Elasticsearch 是一个基于JSON的分布式搜索和分析引擎。它可以从RESTful Web服务接口访问，并使用模式少JSON(JavaScript对象符号)文档来存储数据。它是基于Java编程语言，这使Elasticsearch能够在不同的平台上运行。使用户能够以非常快的速度来搜索非常大的数据量。
ElasticSearch可以做什么
- 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
- 分布式的实时分析搜索引擎
- 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据
Lucene是什么
ApacheLucene将写入索引的所有信息组织成一种倒排索引（Inverted Index）的结构之中，该结构是种将词项映射到文档的数据结构。其工作方式与传统的关系数据库不同，大致来说倒排索引是面向词项而不是面向文档的。且Lucene索引之中还存储了很多其他的信息，如词向量等等，每个Lucene都是由多个段构成的，每个段只会被创建一次但会被查询多次，段一旦创建就不会再被修改。多个段会在段合并的阶段合并在一起，何时合并由Lucene的内在机制决定，段合并后数量会变少，但是相应的段本身会变大。段合并的过程是非常消耗I/O的，且与之同时会有些不再使用的信息被清理掉。在Lucene中，将数据转化为倒排索引，将完整串转化为可用于搜索的词项的过程叫做分析。文本分析由分析器（Analyzer）来执行，分析其由分词器（Tokenizer），过滤器（Filter）和字符映射器（Character Mapper）组成，其各个功能显而易见。
Elk架构
“ELK”是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。Logstash 是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等“存储库”中。Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化。
ElasticSearch名词
集群(cluster)
一个集群由一个或多个共享相同的群集名称的节点组成。每个群集有一个单独的主节点，这是由程序自动选择，如果当前主节点失败，程序会自动选择其他节点作为主节点。
节点(node)
一个节点属于一个集群。通常情况下一个服务器有一个节点，但有时候为了测试方便，一台服务器也可以有多个节点。在启动时，一个节点将使用广播来发现具有相同群集名称的现有群集，并将尝试加入该群集。节点属性根据elasticsearch.yml的一些配置来决定！其中master和datanode是必不可少的，其他的可以按照情况来进行添加！为了防止脑裂以及后续维护，建议将节点属性分离！
elasticsearch.yml配置:
node.master: true 并且 node.data: true
这种组合表示这个节点即有成为主节点的资格，又存储数据。
如果某个节点被选举成为了真正的主节点，那么他还要存储数据，这样对于这个节点的压力就比较大了。ElasticSearch默认每个节点都是这样的配置，在测试环境下这样做没问题。实际工作中建议不要这样设置，因为这样相当于主节点和数据节点的角色混合到一块了。node.master: false 并且 node.data: true
这种组合表示这个节点没有成为主节点的资格，也就不参与选举，只会存储数据。 这个节点我们称为data(数据)节点。在集群中需要单独设置几个这样的节点负责存储数据，后期提供存储和查询服务。node.master: true 并且 node.data: false
这种组合表示这个节点不会存储数据，有成为主节点的资格，可以参与选举，有可能成为真正的主节点，这个节点我们称为master节点。node.master: false node.data: false
这种组合表示这个节点即不会成为主节点，也不会存储数据，这个节点的意义是作为一个client(客户端)节点，主要是针对海量请求的时候可以进行负载均衡。node.ingest: true
执行预处理管道，不负责数据和集群相关的事物。
它在索引之前预处理文档，拦截文档的bulk和index请求，然后加以转换。
将文档传回给bulk和index API，用户可以定义一个管道，指定一系列的预处理器。
示例图:
上述的节点属性可以根据实际的情况来进行配置。如果只有三台配置一般的服务器，在测试环境可以将master节点和datanode节点共用，也就是 node.master: true 并且 node.data: true ；在生产环境中，最好将节点分离，特别是masternode和datanode，哪怕是用配置非常差的服务器安装masternode。至于clientnode则需要看情况，如果有大量的查询，并且有很多的聚合分析查询的话，可以部署；ingestnode这个也是看具体的情况，如果有使用ingest等api的情况，也可以进行部署。至于集群规划这个我们在后续的文章中再来讲解。
索引（index）
索引是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更小的部分。你可以把索引看成关系型数据库的表。然而，索引的结构是为快速有效的全文索引准备的，特别是它不存储原始值。如果你知道MongoDB，可以Elasticsearch的索引看成MongoDB里的一个集合。如果你熟悉CouchDB，可以把索引看成CouchDB数据库索引。Elasticsearch可以把索引存放在一台机器或者分散在多台服务器上，每个索引有一或多个分片（shard），每个分片可以有多个副本（replica）。
根据<ElasticSearch权威指南>将ElasticSearch和传统关系型数据库作比较的话如下类比表:
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
但是根据最新的ElasticSearch7.x中已经将Types移除了，并且在日常的使用中，我建议最好把一个索引(index)当做数据库的一张表来使用，类型(type)除了必要的情况，最好无视它，将它和索引库名设置一样即可。
这里顺便再来说下创建索引库的结构。我们知道在关系型数据库中需要创建表才能添加数据，但是在ElasticSearch中可以直接插入数据，它会根据你的第一条数据来自动创建索引库的结构， 但是这种在很多情况下是不符合我们要求的。如果我们想自己进行创建的话，那么就有必要了解一下index的setting和mapping了。
setting
setting可以理解为管理这个index的一些重要属性的，比如分片(shard)和副本(replica)，它决定这个索引库最终的配置形态。初学者的话，可以只用管这三个配置参数即可:
- number_of_shards: 是设置的分片数，设置之后无法更改！
- refresh_interval: 是设置es缓存的刷新时间，如果写入较为频繁，但是查询对实时性要求不那么高的话，可以设置高一些来提升性能。可以更改
- number_of_replicas : 是设置该索引库的副本数，建议设置为1以上。
mapping
mapping可以理解为关系型数据库的表结构，指定字段的类型。初学者可以先只用关心text、keyword、byte、short、integer、long、float、double、boolean、date这几个字段，其中text和keyword都是string类型，选择区分很简单，需要进行分词用text，不需要并且进行排序或聚合的可以用keyword。
分片(shard)
分片是一个单一的Lucene实例。这个是由Elasticsearch管理的比较底层的功能。索引是指向主分片和副本分片的逻辑空间。对于使用，只需要指定分片的数量，其他不需要做过多的事情。在开发使用的过程中，我们对应的对象都是索引，Elasticsearch会自动管理集群中所有的分片，当发生故障的时候，一个Elasticsearch会把分片移动到不同的节点或者添加新的节点。
主分片(primary shard):每个文档都存储在一个分片中，当你存储一个文档的时候，系统会首先存储在主分片中，然后会复制到不同的副本中。默认情况下，一个索引有5个主分片。你可以在事先制定分片的数量，当分片一旦建立，分片的数量则不能修改。
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副本分片(replica shard):每一个分片有零个或多个副本。副本主要是主分片的复制，其中有两个目的：
1、增加高可用性：当主分片失败的时候，可以从副本分片中选择一个作为主分片。
2、提高性能：当查询的时候可以到主分片或者副本分片中进行查询。默认情况下，一个主分配有一个副本，但副本的数量可以在后面动态的配置增加。副本必须部署在不同的节点上，不能部署在和主分片相同的节点上。
分片设置很重要！一个index指定了分片之后是无法修改的，因此在设置分片的时候一定要事前做好规划！
示例图:
文档
存储在Elasticsearch中的主要实体叫文档（document）。用关系型数据库来类比的话，一个文档相当于数据库表中的一行记录。当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档，你会发现两者都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相同类型。这意味着，所有包含 title 字段的文档， title 字段类型都必须一样，比如 string 。
文档由多个字段组成，每个字段可能多次出现在一个文档里，这样的字段叫多值字段（multivalued）。每个字段有类型，如文本、数值、日期等。字段类型也可以是复杂类型，一个字段包含其他子文档或者数组。字段类型在Elasticsearch中很重要，因为它给出了各种操作（如分析或排序）如何被执行的信息。幸好，这可以自动确定，然而，我们仍然建议使用映射。与关系型数据库不同，文档不需要有固定的结构，每个文档可以有不同的字段，此外，在程序开发期间，不必确定有哪些字段。当然，可以用模式强行规定文档结构。从客户端的角度看，文档是一个JSON对象。每个文档存储在一个索引中并有一个Elasticsearch自动生成的唯一标识符和文档类型。文档需要有对应文档类型的唯一标识符，这意味着在一个索引中，两个不同类型的文档可以有相同的唯一标识符。
- 文档类型:
在Elasticsearch中，一个索引对象可以存储很多不同用途的对象。例如，一个博客应用程序可以保存文章和评论。文档类型让我们轻易地区分单个索引中的不同对象。每个文档可以有不同的结构，但在实际部署中，将文件按类型区分对数据操作有很大帮助。当然，需要记住一个限制，不同的文档类型不能为相同的属性设置不同的类型。例如，在同一索引中的所有文档类型中，一个叫 title 的字段必须具有相同的类型。
核心数据类型
text 和 keyword数值数据类型
long，integer，short，byte，double，float，half_float，scaled_float日期数据类型
date布尔数据类型
boolean二进制数据类型
binary范围数据类型
integer_range，float_range，long_range，double_range，date_range复杂数据类型
对象数据类型
object 用于单个JSON对象嵌套数据类型
nested 用于JSON对象数组地理数据类型
地理位置数据类型
geo_point 纬度/经度积分地理形状数据类型
geo_shape 用于多边形等复杂形状专业数据类型
IP数据类型
ip 用于IPv4和IPv6地址完成数据类型
completion 提供自动完成建议令牌计数数据类型
token_count 计算字符串中令牌的数量
mapper-murmur3
murmur3 在索引时计算值的哈希并将其存储在索引中
mapper-annotated-text
annotated-text 索引包含特殊标记的文本（通常用于标识命名实体）渗滤器类型
接受来自query-dsl的查询join 数据类型
为同一索引内的文档定义父/子关系别名数据类型
为现有字段定义别名。多字段:
为不同的目的以不同的方式对同一字段建立索引通常很有用。例如，一个string字段可以映射为text用于全文搜索的字段，也可以映射为keyword用于排序或聚合的字段。或者，您可以使用standard分析仪， english分析仪和 french分析仪索引文本字段。
这是多领域的目的。大多数数据类型通过fields参数支持多字段。
映射：
在有关全文搜索基础知识部分，我们提到了分析的过程：为建索引和搜索准备输入文本。文档中的每个字段都必须根据不同类型做相应的分析。举例来说，对数值字段和从网页抓取的文本字段有不同的分析，比如前者的数字不应该按字母顺序排序，后者的第一步是忽略HTML标签，因为它们是无用的信息噪音。Elasticsearch在映射中存储有关字段的信息。路由(routing):
当存储一个文档的时候，他会存储在一个唯一的主分片中，具体哪个分片是通过散列值的进行选择。默认情况下，这个值是由文档的id生成。如果文档有一个指定的父文档，从父文档ID中生成，该值可以在存储文档的时候进行修改。
这个属性在学习初期可以不必理会，使用默认即可。在有一定了解ElasticSearch之后可以在进行了解学习。别名(alias):
它是一个或多个索引的一个附加名称，允许使用这个名称来查询索引。一个别名可以对应多个索引，反之亦然，一个索引可以是多个别名的一部分。别名只能用作查询，不能进行数据操作！
示例图:
其它
本文主要介绍了ElasticSearch的一些基础知识，其中ElasticSearch的理论知识远远不止这些，但是介绍的太多的话吸收不过来，其实很多的知识最好是边学边用中在掌握。学习ElasticSearch知识理论可以去官网学习，那里有非常详细的知识。
之后或许会写一篇关于ElasticSearch的集群规划，会从案例中进行讲解，包括机器、节点、索引库、分片副本一些选择和配置的一些具体知识。
参考：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
参考书籍:
《ElasticSearch权威指南》
ElasticSearch实战系列:
ElasticSearch实战系列一: ElasticSearch集群+Kinaba安装教程
ElasticSearch实战系列二: ElasticSearch的DSL语句使用教程---图文详解
ElasticSearch实战系列三: ElasticSearch的JAVA API使用教程
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