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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。
css
http://localhost:9200/_cat
http://localhost:9200/_cat/health?v
說明：v是用來要求在結果中返回表頭
狀態值說明
Green - everything is good (cluster is fully functional)，即最佳狀態
Yellow - all data is available but some replicas are not yet allocated (cluster is fully functional)，即數據和集羣可用，可是集羣的備份有的是壞的
Red - some data is not available for whatever reason (cluster is partially functional)，即數據和集羣都不可用
查看集羣的節點
http://localhost:9200/_cat/?v
2. 查看全部索引
http://localhost:9200/_cat/indices?v
3. 建立一個索引
建立一個名爲 customer 的索引。pretty要求返回一個漂亮的json 結果
PUT /customer?pretty
再查看一下全部索引
http://localhost:9200/_cat/indices?v
GET /_cat/indices?v
html
4. 索引一個文檔到customer索引中
java
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. 查詢全部文檔
GET /customer/_search?q=*&sort=name:asc&pretty
JSON格式方式
GET /customer/_search{ "query": { "match_all": {} }, "sort": [ {"name": "asc" } ]}
2、索引管理
建立一個名爲twitter的索引，設置索引的分片數爲3，備份數爲2。注意：在ES中建立一個索引相似於在數據庫中創建一個數據庫(ES6.0以後相似於建立一個表)
PUT twitter{ "settings" : { "index" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 2 } }}
說明：
默認的分片數是5到1024
默認的備份數是1
索引的名稱必須是小寫的，不可重名
建立結果：
PUT twitter{ "settings" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 2 }}
2. 建立mapping映射
注意：在ES中建立一個mapping映射相似於在數據庫中定義表結構，即表裏面有哪些字段、字段是什麼類型、字段的默認值等；也相似於solr裏面的模式schema的定義
PUT twitter{ "settings" : { "index" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 2 } }, "mappings" : { "type1" : { "properties" : { "field1" : { "type" : "text" } } } }}
3. 建立索引時加入別名定義
PUT twitter{ "aliases" : { "alias_1" : {}, "alias_2" : { "filter" : { "term" : {"user" : "kimchy" } }, "routing" : "kimchy" } }}
4. 建立索引時返回的結果說明
5. Get Index 查看索引的定義信息
GET /twitter，能夠一次獲取多個索引（以逗號間隔） 獲取全部索引 _all 或 用通配符*
GET /twitter/_settingsnode
6. 刪除索引
nginx
DELETE /twitter
說明：
能夠一次刪除多個索引（以逗號間隔） 刪除全部索引 _all 或 通配符 *
7. 判斷索引是否存在
web
HEAD twitter
HTTP status code 表示結果 404 不存在 ， 200 存在
8. 修改索引的settings信息
sql
索引的設置信息分爲靜態信息和動態信息兩部分。靜態信息不可更改，如索引的分片數。動態信息能夠修改。
REST 訪問端點：
/_settings 更新全部索引的。
{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
shell
PUT /twitter/_settings{ "index" : { "number_of_replicas" : 2 }}
10. 設置回默認值，用null
數據庫
PUT /twitter/_settings{ "index" : { "refresh_interval" : null }}
11. 設置索引的讀寫
index.blocks.read_only：設爲true,則索引以及索引的元數據只可讀index.blocks.read_only_allow_delete：設爲true，只讀時容許刪除。index.blocks.read：設爲true，則不可讀。index.blocks.write：設爲true，則不可寫。index.blocks.metadata：設爲true，則索引元數據不可讀寫。
12. 索引模板
在建立索引時，爲每一個索引寫定義信息多是一件繁瑣的事情，ES提供了索引模板功能，讓你能夠定義一個索引模板，模板中定義好settings、mapping、以及一個模式定義來匹配建立的索引。
注意：模板只在索引建立時被參考，修改模板不會影響已建立的索引
12.1 新增/修更名爲tempae_1的模板，匹配名稱爲te* 或 bar*的索引建立：
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_1GET /_template/temp* GET /_template/template_1,template_2GET /_template
12.3 刪除模板
DELETE /_template/template_1
13. Open/Close Index 打開/關閉索引
POST /my_index/_closePOST /my_index/_open
說明：
關閉的索引不能進行讀寫操做，幾乎不佔集羣開銷。
關閉的索引能夠打開，打開走的是正常的恢復流程。
14. Shrink Index 收縮索引
索引的分片數是不可更改的，如要減小分片數能夠經過收縮方式收縮爲一個新的索引。新索引的分片數必須是原分片數的因子值，如原分片數是8，則新索引的分片數能夠爲四、二、1 。
何時須要收縮索引呢?
最初建立索引的時候分片數設置得太大，後面發現用不了那麼多分片，這個時候就須要收縮了
收縮的流程：
先把全部主分片都轉移到一臺主機上；
在這臺主機上建立一個新索引，分片數較小，其餘設置和原索引一致；
把原索引的全部分片，複製（或硬連接）到新索引的目錄下；
對新索引進行打開操做恢復分片數據；
(可選)從新把新索引的分片均衡到其餘節點上。
收縮前的準備工做：
將原索引設置爲只讀；
將原索引各分片的一個副本重分配到同一個節點上，而且要是健康綠色狀態。
PUT /my_source_index/_settings{ "settings": { <!-- 指定進行收縮的節點的名稱 --> "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" }}
監控收縮過程：
GET _cat/recovery?vGET _cluster/health
15. Split Index 拆分索引
當索引的分片容量過大時，能夠經過拆分操做將索引拆分爲一個倍數分片數的新索引。能拆分爲幾倍由建立索引時指定的index.number_of_routing_shards 路由分片數決定。這個路由分片數決定了根據一致性hash路由文檔到分片的散列空間。
如index.number_of_routing_shards = 30 ，指定的分片數是5，則可按以下倍數方式進行拆分：
5 → 10 → 30 (split by 2, then by 3)5 → 15 → 30 (split by 3, then by 2)5 → 30 (split by 6)
爲何須要拆分索引？
當最初設置的索引的分片數不夠用時就須要拆分索引了，和壓縮索引相反
注意：只有在建立時指定了index.number_of_routing_shards 的索引才能夠進行拆分，ES7開始將再也不有這個限制。
和solr的區別是，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：
準備一個索引來作拆分：
PUT my_source_index{ "settings": { "index.number_of_shards" : 1, <!-- 建立時須要指定路由分片數 --> "index.number_of_routing_shards" : 2 }}
先設置索引只讀：
PUT /my_source_index/_settings{ "settings": { "index.blocks.write": true }}
作拆分：
POST my_source_index/_split/my_target_index{ "settings": { <!--新索引的分片數需符合拆分規則--> "index.number_of_shards": 2 }}
監控拆分過程：
GET _cat/recovery?vGET _cluster/health
16. Rollover Index 別名滾動指向新建立的索引
對於有時效性的索引數據，如日誌，過必定時間後，老的索引數據就沒有用了。咱們能夠像數據庫中根據時間建立表來存放不一樣時段的數據同樣，在ES中也可用建多個索引的方式來分開存放不一樣時段的數據。比數據庫中更方便的是ES中能夠經過別名滾動指向最新的索引的方式，讓你經過別名來操做時老是操做的最新的索引。
ES的rollover index API 讓咱們能夠根據知足指定的條件（時間、文檔數量、索引大小）建立新的索引，並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：
建立一個名字爲logs-0000001 、別名爲logs_write 的索引：
PUT /logs-000001{ "aliases": { "logs_write": {} }}
添加1000個文檔到索引logs-000001，而後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：
若是別名logs_write指向的索引是7天前（含）建立的或索引的文檔數>=1000或索引的大小>= 5gb，則會建立一個新索引 logs-000002，並把別名logs_writer指向新建立的logs-000002索引
Rollover Index 新建索引的命名規則：
若是索引的名稱是-數字結尾，如logs-000001，則新建索引的名稱也會是這個模式，數值增1。
若是索引的名稱不是-數值結尾，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）
若是你但願生成的索引名稱中帶有日期，如logstash-2016.02.03-1 ，則能夠在建立索引時採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 passPOST /logs_write/_rollover{ "conditions": { "max_docs": "1" }}
Rollover時可對新的索引做定義：
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 實際操做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：
測試不會建立索引，只是檢測條件是否知足
注意：rollover是你請求它纔會進行操做，並非自動在後臺進行的。你能夠週期性地去請求它。
17. 索引監控
17.1 查看索引狀態信息
官網連接：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-stats.html
查看全部的索引狀態：
GET /_stats
查看指定索引的狀態信息：
GET /index1,index2/_stats
17.2 查看索引段信息
官網連接：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-segments.html
GET /test/_segments GET /index1,index2/_segmentsGET /_segments
17.3 查看索引恢復信息
官網連接：
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
官網連接：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-shards-stores.html
# return information of only index testGET /test/_shard_stores# return information of only test1 and test2 indicesGET /test1,test2/_shard_stores# return information of all indicesGET /_shard_stores GET /_shard_stores?status=green
18. 索引狀態管理
18.1 Clear Cache 清理緩存
POST /twitter/_cache/clear
默認會清理全部緩存，可指定清理query, fielddata or request 緩存
POST /kimchy,elasticsearch/_cache/clearPOST /_cache/clear
18.2 Refresh，從新打開讀取索引
POST /kimchy,elasticsearch/_refreshPOST /_refresh
18.3 Flush，將緩存在內存中的索引數據刷新到持久存儲中
POST twitter/_flush
18.4 Force merge 強制段合併
POST /kimchy/_forcemerge?only_expunge_deletes=false&max_num_segments=100&flush=true
可選參數說明：
max_num_segments 合併爲幾個段，默認1
only_expunge_deletes 是否只合並含有刪除文檔的段，默認false
flush 合併後是否刷新，默認true
POST /kimchy,elasticsearch/_forcemergePOST /_forcemerge
3、映射詳解
1. Mapping 映射是什麼
映射定義索引中有什麼字段、字段的類型等結構信息。至關於數據庫中表結構定義，或 solr中的schema。由於lucene索引文檔時須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，動態映射兩種方式。
1.1. 爲索引建立mapping
PUT test{<!--映射定義 -->"mappings" : {<!--名爲type1的映射類別 mapping type--> "type1" : { <!-- 字段定義 --> "properties" : { <!-- 名爲field1的字段，它的field datatype 爲 text --> "field1" : { "type" : "text" } } } }}
說明：映射定義後續能夠修改
2. 映射類別 Mapping type 廢除說明
ES最早的設計是用索引類比關係型數據庫的數據庫，用mapping type 來類比表，一個索引中能夠包含多個映射類別。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（特別是同名字段仍是不一樣類型的），在一個索引中很差處理，由於搜索引擎中只有 索引-文檔的結構，不一樣映射類別的數據都是一個一個的文檔（只是包含的字段不同而已）
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。
爲了與將來的規劃匹配，請如今將這個惟一的映射類別名定義爲「_doc」,由於索引的請求地址將規範爲：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" } } } }}
多映射類別數據轉儲到獨立的索引中：
ES 提供了reindex API 來作這個事
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，請查看官網連接詳細瞭解每種類型的特色：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html
3.1 Core Datatypes 核心類型
string text and keywordNumeric datatypes long, integer, short, byte, double, float, half_float, scaled_floatDate datatype dateBoolean datatype booleanBinary datatype binaryRange datatypes 範圍 integer_range, float_range, long_range, double_range, date_range
3.2 Complex datatypes 複合類型
Array datatype 數組就是多值，不須要專門的類型Object datatype object ：表示值爲一個JSON 對象Nested datatype nested：for arrays of JSON objects（表示值爲JSON對象數組 ）
3.3 Geo datatypes 地理數據類型
Geo-point datatype geo_point：for lat/lon points （經緯座標點）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 addressesCompletion datatype completion：to provide auto-complete suggestionsToken count datatype token_count：to count the number of tokens in a stringmapper-murmur3 murmur3：to compute hashes of values at index-time and store them in the indexPercolator type Accepts queries from the query-dsljoin 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)定義瞭如何索引存儲字段值，還有一些屬性可讓咱們根據須要來覆蓋默認的值或進行特別定義。請參考官網介紹詳細瞭解：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 指定權重值 coerce 強制類型轉換 copy_to 值複製給另外一字段 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
當咱們須要對一個字段進行多種不一樣方式的索引時，可使用fields多重字段定義。如一個字符串字段即須要進行text分詞索引，也須要進行keyword 關鍵字索引來支持排序、聚合；或須要用不一樣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" } } } } } }}
往多重字段裏面添加文檔
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
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，有如下幾類：
7. 動態映射
動態映射：ES中提供的重要特性，讓咱們能夠快速使用ES，而不須要先建立索引、定義映射。如咱們直接向ES提交文檔進行索引：
PUT data/_doc/1{ "count": 5 }
ES將自動爲咱們建立data索引、_doc 映射、類型爲 long 的字段 count
索引文檔時，當有新字段時， ES將根據咱們字段的json的數據類型爲咱們自動加人字段定義到mapping中。
7.1 字段動態映射規則
7.2 Date detection 時間偵測
所謂時間偵測是指咱們往ES裏面插入數據的時候會去自動檢測咱們的數據是否是日期格式的，是的話就會給咱們自動轉爲設置的格式
date_detection 默認是開啓的，默認的格式dynamic_date_formats爲：
[ "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 數值偵測
開啓數值偵測（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"}
本文分享自微信公衆號 - 肥朝（feichao_java）。
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