Elasticsearch-head使用及ES相關概念

　　elasticsearch-head安裝和介紹已在上一篇講了。

在瀏覽器訪問http://localhost:9100，可看到以下界面，表示啓動成功：

　　仔細觀察，咱們會發現客戶端默認鏈接的是咱們elasticsearch的默認路徑。而此時elasticsearch服務未啓動，因此集羣健康值是未鏈接

　　集羣健康值的幾種狀態以下：

綠色，最健康的狀態，表明全部的分片包括備份均可用

黃色，基本的分片可用，可是備份不可用（也多是沒有備份），下文有提到

紅色，部分的分片可用，代表分片有一部分損壞。此時執行查詢部分數據仍然能夠查到，遇到這種狀況，仍是趕快解決比較好

灰色，未鏈接到elasticsearch服務

此時，咱們啓動elasticsearch服務，從新刷新瀏覽器，發現集羣健康值變成了黃色，以下：

集羣名字：xwj。在配置文件（elasticsearch.yml）中設置 cluster.name:

 

1、概覽

　　經過上圖能夠看到咱們的節點名稱爲elasticsearch，而且該節點下有兩個索引test_index一、test_index2

　　在test_index2下，選擇 信息-->索引信息，能夠查看該索引的全部信息，包括mappings、setting等等

　　在test_index2下，選擇 動做-->關閉/開啓，能夠關閉/開啓該索引，關閉後的索引如圖：

       　　　　

　　在該界面也能夠模糊查詢索引、設置刷新頻率等操做。以下圖：

 

 

 

 

 

幾個查詢

集羣健康：localhost:9200/_cat/health?v

集羣的節點列表：localhost:9200/_cat/nodes?v

查看所有索引：localhost:9200/_cat/indices?v

2、索引

　　在這裏，能夠查看到全部的索引，而且還能夠建立一個新的索引，以下圖：

      

建立結構化索引

　　上圖建立的索引，點開索引信息，mapping是空的，表示該索引的字段並無指定，咱們能夠在建立索引的時候直接指定其字段名來建立。經過發送http請求來實現。

使用Head的符合查詢 或者postman工具進行創

請求路徑：localhost:9200/book    --》ES服務的ip：端口/要建立的索引名，請求方法：PUT

請求體：

{
    "settings":{
        "number_of_shards":5, 　　//分片數
        "number_of_replicas":1　　//備份數
    },
　　//映射文件
    "mappings":{
　　　　　//類型名
        "novel":{
　　　　　　　//文檔的全部字段以及類型
            "properties":{
                "name":{
                    "type":"text"
                },
                "author":{
                    "type":"keyword"
                },
                "word_count":{
                    "type":"integer"
                },
                "publish_date":{
                    "type":"date",
                    "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss || yyyy-MM-dd" 　　//日期格式化容許的類型
                }
            }
        }
    }
}

View Code

關於結構化索引和非結構化索引的區別：

　　結構化索引，相似MySQL，咱們會對索引結構作預約義，包括字段名，字段類型等；那麼，非結構化索引，就相似Mongo，索引結構未知，根據具體的數據來update索引的mapping。

那麼如何選擇兩種索引呢，仍是跟具體的使用場景有關，結構化相比非結構化，更易優化，性能好些，非結構化相較靈活，只是頻繁update索引mapping會有必定的性能損耗。

重點：須要特別特別注意的是：若是你的索引後期要修改，那麼你只能重建一個你要修改爲的索引，而後將數據複製到新的索引中，代碼以下

POST  localhost:9200/_reindex

{
  "source": {
    "index": "people"
  },
  "dest": {
    "index": "book"
  }
}

參考：Elasticsearch index fields 重命名 

3、數據瀏覽及相關概念

　　這裏可看到索引、類型、字段、數據信息，以下圖所示：

　　

集羣（Cluster）： 

　　ES是一個分佈式的搜索引擎，通常由多臺物理機組成。這些物理機，經過配置一個相同的cluster name，互相發現，把本身組織成一個集羣。

節點（Node)：

　　同一個集羣中的一個Elasticsearch實例就是一個Node。一個機器能夠有多個實例，因此並不能說一臺機器就是一個node。不過大多數狀況下每一個node運行在一個獨立的環境或虛擬機上。

Node類型：

1）data node: 存儲index數據。Data nodes hold data and perform data related operations such as CRUD, search, and aggregations.

2）client node: 不存儲index，處理轉發客戶端請求到Data Node。

3）master node: 不存儲index，集羣管理，如管理路由信息（routing infomation），判斷node是否available，當有node出現或消失時重定位分片（shards），當有node failure時協調恢復。

（全部的master node會選舉出一個master leader node）

詳情參考官網：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-node.html

分片（shard）：

　　分片，ES是分佈式搜索引擎，每一個索引有一個或多個分片，索引的數據被分配到各個分片上，至關於一桶水用了N個杯子裝，分片有助於橫向擴展，N個分片會被儘量平均地（rebalance）分配在不一樣的節點上（例如你有2個節點，4個主分片(不考慮備份)，那麼每一個節點會分到2個分片，後來你增長了2個節點，那麼你這4個節點上都會有1個分片，這個過程叫relocation，ES感知後自動完成)，分片是獨立的，對於一個Search Request的行爲，每一個分片都會執行這個Request.

主分片（Primary shard）：

　　索引（下文介紹）的一個物理子集。同一個索引在物理上能夠切多個分片，分佈到不一樣的節點上。分片的實現是Lucene 中的索引。

注意：ES中一個索引的分片個數是創建索引時就要指定的，創建後不可再改變。因此開始建一個索引時，就要預計數據規模，將分片的個數分配在一個合理的範圍。

副本分片（Replica shard）：

　　能夠理解爲備份分片。每一個主分片能夠有一個或者多個副本，個數是用戶本身配置的。ES會盡可能將同一索引的不一樣分片分佈到不一樣的節點上，提升容錯性。對一個索引，只要不是全部shards所在的機器都掛了，就還能用。主分片和備分片不會出如今同一個節點上（防止單點故障），默認狀況一個索引建立5個分片一個副本（一個副本是指複製一次，有幾個分片複製幾個）（即5 primary+5 replica=10個分片）。若是你只有一個節點，那麼5個replica都沒法分配（unassigned），此時cluster status會變成Yellow。

eg：新建兩個索引testshards和testa，選擇的 分片數和副本數分別爲（5,2）和（1,1），建索引時分片數指 主分片數。

 

replica的做用主要包括:
1.容災：primary分片丟失，replica分片就會被頂上去成爲新的主分片，同時根據這個新的主分片建立新的replica，集羣數據安然無恙
2.提升查詢性能：replica和primary分片的數據是相同的，因此對於一個query既能夠查主分片也能夠查備分片，在合適的範圍內多個replica性能會更優（但要考慮資源佔用也會提高[cpu/disk/heap]），另外index request只能發生在主分片上，replica不能執行index request。
對於一個索引，除非重建索引不然不能調整分片的數目（主分片數, number_of_shards），但能夠隨時調整replica數(number_of_replicas)。

 

索引（Index)：

　　邏輯概念，一個可檢索的文檔對象（documents）的集合。相似與DB中的database概念。同一個集羣中可創建多個索引。好比，生產環境常見的一種方法，對每月產生的數據建索引，以保證單個索引的量級可控。

類型（Type）：

　　索引的下一級概念，至關於數據庫中的table。同一個索引裏能夠包含多個 Type。  數據瀏覽tab中，選中某個索引或者類型，均可以看它對應的類型或索引。

文檔（Document)：

　　即搜索引擎中的文檔概念，也是ES中一個能夠被檢索的基本單位，至關於數據庫中的row，一條記錄。

字段（Field）：

　　至關於數據庫中的column。ES中，每一個文檔，實際上是以json形式存儲的。而一個文檔能夠被視爲多個字段的集合。好比一篇文章，可能包括了主題、摘要、正文、做者、時間等信息，每一個信息都是一個字段，最後被整合成一個json串，落地到磁盤。

映射（Mapping）：

　　至關於數據庫中的schema，用來約束字段的類型，不過 Elasticsearch 的 mapping 能夠不顯示地指定、自動根據文檔數據建立。

ES比傳統關係型數據庫，對一些概念上的理解：

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices   -> Types  -> Documents -> Fields

參考：

ElasticSearch的基本原理與用法

全文搜索之 Elasticsearch

 

4、基本查詢

　　在這個頁籤，能夠作數據項簡單的查詢（只能作查詢）。

　 

　　選擇一個索引，而後再選擇不一樣的查詢條件，勾選「顯示查詢語句」，最後點擊搜索，能夠看到具體的查詢json和查詢結果

　　至於不一樣組合的查詢條件表示的意思 -> ElasticSearch查詢

5、複合查詢

　　在這個頁籤，可使用json進行復雜的查詢，也可發送put請求新增及跟新索引，使用delete請求刪除索引等等。如圖所示：

　　

　　該頁籤的簡單使用 -> ElasticSearch索引文檔的增刪改查　　

 固然也能夠採用postman去執行這些操做 -> ElasticSearch數據導入By Postman