ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑
1.Elasticsearch 产生背景
- 大规模数据如何检索
如：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、oracle、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)
- 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： 解决要点： 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
- 非关系型数据库解决方案
对于 Nosql 数据库，以 mongodb 为例，其它原理类似： 解决要点： 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
- 内存数据库解决方案
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！
所以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
2.Elasticsearch 介绍
- Elasticsearch 是什么
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎。
ES 是 elaticsearch 简写， Elasticsearch 是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据。 Elasticsearch 使用 Java 开发，在 Apache 许可条款下开放源码发布，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
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，使得全文检索变得简单
设计用途：用于分布式全文检索，通过 HTTP 使用 JSON 进行数据索引，速度快
- Lucene 与 Elasticsearch 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。
- Elasticsearch vs solr
1）Solr 是 Apache Lucene 项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如 Word、PDF）的处理。
2）Solr 是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr 是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了 NoSQL 支持。
3）Solr 是用 Java 编写、运行在 Servlet 容器（如 Apache Tomcat 或 Jetty）的一个独立的全文搜索服务器。 Solr 采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索，并具有类似 REST 的 HTTP/XML 和 JSON 的 API。
4）Solr 强大的外部配置功能使得无需进行 Java 编码，便可对 其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr 有一个插件架构，以支持更多的高级定制
Elasticsearch 与 Solr 的比较总结
- 二者安装都很简单
- Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能
- Solr 支持更多格式的数据，而 Elasticsearch 仅支持 json 文件格式
- Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供
- Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch
- Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用
2.1 Elasticsearch 核心概念
- Cluster：集群
ES 可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES 可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。
- Node：节点
形成集群的每个服务器称为节点。
- Shard：分片
当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。 当你查询的索引分布在多个分片上时，ES 会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的。
- Replia：副本
为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。 副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES 中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。 当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。
- 全文检索
全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于 mysql 里的 like 语句。 全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”今日是周日我们出去玩” 可能会被分词成：“今天 “，” 周日 “，“我们“，” 出去玩“ 等 token，这样当你搜索“周日” 或者 “出去玩” 都会把这句搜出来。
2.2 与关系型数据库 Mysql 对比
1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于 ES 中的索引（Index）
2）一个数据库下面有 N 张表（Table），等价于 1 个索引 Index 下面有 N 多类型（Type），
3）一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于 1 个 Type 由多个文档（Document）和多 Field 组成。
4）在一个关系型数据库里面，schema 定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。 与之对应的，在 ES 中：Mapping 定义索引下的 Type 的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引 JSON 文档、是否压缩原始 JSON 文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。
5）在数据库中的增 insert、删 delete、改 update、查 search 操作等价于 ES 中的增 PUT/POST、删 Delete、改_update、查 GET.1.7
2.3 ES 逻辑设计（文档 --> 类型 --> 索引）
一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档 1，文档 2。 当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到它：索引▷类型▷文档ID，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意：ID 不必是整数，实际上它是个字符串。
- 文档
之前说 elasticsearch 是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch 中，文档有几个重要属性：
- 自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含
key:value - 可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的
- 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在 elasticsearch 中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。
- 文档是无模式的，也就是说，字段对应值的类型可以是不限类型的。
尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整型。因为 elasticsearch 会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型（详见扩展阅读：17 - 扩展阅读 - 删除映射类型. md），这也是为什么在 elasticsearch 中，类型有时候也称为映射类型。
- 类型
类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。 类型中对于字段的定义称为映射，比如name映射为字符串类型。 我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么 elasticsearch 是怎么做的呢？elasticsearch 会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch 就开始猜，如果这个值是 18，那么 elasticsearch 会认为它是整型。 但是 elasticsearch 也可能猜不对，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。后面在讨论更多关于映射的东西。
3.索引
索引是映射类型的容器，elasticsearch 中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。
- ES 物理设计
一个集群包含至少一个节点，而一个节点就是一个elasticsearch进程。节点内可以有多个索引。
默认的，如果你创建一个索引，那么这个索引将会有5个分片（primary shard，又称主分片）构成，而每个分片又有一个副本（replica shard，又称复制分片），这样，就有了10个分片。
那么这个索引是如何存储在集群中的呢？
图中有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。
实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字
- ELK 是什么
ELK=elasticsearch+Logstash+kibana elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索 logstash: 日志加工、“搬运工” kibana：数据可视化展示。 ELK 架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。 三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。
- Elasticsearch 特点和优势
1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。
2）实时分析的分布式搜索引擎。 分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作； 负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。
3）可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台 PC 上
4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop 插件、可视化插件等。
4.Elasticsearch使用场景
4.1 国内外优秀案例
1） 2013 年初，GitHub 抛弃了 Solr，采取 ElasticSearch 来做 PB 级的搜索。 “GitHub 使用 ElasticSearch 搜索 20TB 的数据，包括 13 亿文件和 1300 亿行代码”。
2）维基百科：启动以 elasticsearch 为基础的核心搜索架构。 3）SoundCloud：“SoundCloud 使用 ElasticSearch 为 1.8 亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”。 4）百度：百度目前广泛使用 ElasticSearch 作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部 20 多个业务线（包括 casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大 100 台机器，200 个 ES 节点，每天导入 30TB + 数据。
5）新浪 ES 如何分析处理 32 亿条实时日志 6）阿里 ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系 7）有赞 ES 业务日志处理
4.2业务场景
实际项目开发实战中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，当搜索做到一定程度时，维护和扩展起来难度就会慢慢变大，所以很多公司都会把搜索单独独立出一个模块，用 ElasticSearch 等来实现。
近年 ElasticSearch 发展迅猛，已经超越了其最初的纯搜索引擎的角色，现在已经增加了数据聚合分析（aggregation）和可视化的特性，如果你有数百万的文档需要通过关键词进行定位时，ElasticSearch 肯定是最佳选择。当然，如果你的文档是 JSON 的，你也可以把 ElasticSearch 当作一种 “NoSQL 数据库”， 应用 ElasticSearch 数据聚合分析（aggregation）的特性，针对数据进行多维度的分析。
尝试使用 ES 来替代传统的 NoSQL，它的横向扩展机制太方便了
应用场景：
1）新系统开发尝试使用 ES 作为存储和检索服务器； 2）现有系统升级需要支持全文检索服务，需要使用 ES
4.3 Elasticsearch 索引到底能处理多大数据
单一索引的极限取决于存储索引的硬件、索引的设计、如何处理数据以及你为索引备份了多少副本。
通常来说，一个 Lucene 索引（也就是一个 elasticsearch 分片，一个 es 索引默认 5 个分片）不能处理多于 21 亿篇文档，或者多于 2740 亿的唯一词条。但达到这个极限之前，我们可能就没有足够的磁盘空间了！ 当然，一个分片如何很大的话，读写性能将会变得非常差
