一、概述
特点
- 安装方便：没有其他依赖，下载后安装非常方便；只用修改几个参数就可以搭建起来一个集群；
- JSON：输入/输出格式为 JSON，意味着不需要定义 Schema，快捷方便；
- RESTful：基本所有操作 ( 索引、查询、甚至是配置 ) 都可以通过 HTTP 接口进行；
- 分布式：节点对外表现对等（每个节点都可以用来做入口） 加入节点自动负载均衡；
- 多租户：可根据不同的用途分索引，可以同时操作多个索引；
- 支持超大数据：可以扩展到 PB 级的结构化和非结构化数据 海量数据的近实时处理；
功能
- 分布式的搜索引擎
分布式：Elasticsearch自动将海量数据分散到多台服务器上去存储和检索。 - 全文检索
提供模糊搜索等自动度很高的查询方式，并进行相关性排名，高亮等功能。 - 数据分析引擎（分组聚合）
社区网站，最近一周用户登录、最近一个月各功能使用情况。 - 对海量数据进行近实时（秒级）的处理
海量数据的处理：因为是分布式架构，可以采用大量的服务器去存储和检索数据。
场景
- 搜索类场景
比如说人员检索、设备检索、App内的搜索、订单搜索。 - 日志分析类场景
经典的ELK组合（Elasticsearch/Logstash/Kibana），实现日志收集，日志存储，日志分析。 - 数据预警平台及数据分析场景
例如社区团购提示，当优惠的价格低于某个值时，自动触发通知消息，通知用户购买。
分析竞争对手商品销量Top10，供运营分析等等。 - 商业BI(Business Intelligence)系统
比如社区周边，需要分析某一地区用户消费金额及商品类别，输出相应的报表数据，并预测该地区的热卖商品，通过区域和人群特征划分进行定向推荐。Elasticsearch执行数据分析和挖掘，Kibana做数据可视化。
竞品分析
LuceneJava编写的信息搜索工具包（Jar包），Lucene只是一个框架，熟练运用Lucene非常复杂。Solr基于Lucene的HTTP接口查询服务器，是一个封装了很多Lucene细节搜索引擎系统。Elasticsearch基于Lucene分布式海量数据近实时搜索引擎。采用的策略是将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。
对比
1）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。
2）Solr比Elasticsearch实现更加全面，而Elasticsearch本身更注重于核心功能， 高级功能多由第三方插件提供。
3）Solr在传统的搜索应用中表现好于Elasticsearch，而Elasticsearch在实时搜索应用方面比Solr表现好。
目前主流依然是Elasticsearch7.x 最新的是7.8。
优化：默认集成JDK、升级Lucene8大幅提升TopK性能、引入熔断机制避免OOM发生。
二、基本概念
IK分词器
IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为 面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。IK分词器3.0的特性如下：
- 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有60万字/秒的高速处理能力。
- 采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。
- 支持个人词条的优化的词典存储，更小的内存占用。
- 针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索
- 排列组合，能极大得提高Lucene检索的命中率。
- 扩展词典：ext_dict
- 停用词典：stop_dict
- 同义词典：same_dict
索引（类数据库）
settings：设置索引库，定义索引库的分片数副本数等
映射（类表设计）
- 字段的数据类型
- 分词器类型
- 是否要进行存储或者创造索引
文档（数据）
- 全量更新用Put
- 局部更新用Post
三、高级特性
映射高级
地理坐标点数据类型
地理坐标点是指地球表面可以用经纬度描述的一个点。地理坐标点可以用来计算两个坐标间的距离，还可以判断一个坐标是否在一个区域中。地理坐标点需要显式声明对应字段类型为 geo_point
动态映射
使用dynamic mapping 来确定字段的数据类型并自动把新的字段添加到类型映射
DSL高级
- 查询所有(match_all query)
- 全文搜索(full-text query)
- 匹配搜索(match query)
- 短语搜索(match phrase query)
- 默认查询(query string)
- 多字段匹配搜索(multi match query)
- 词条级搜索(term-level query)
- 精确搜索term
- 集合搜索idx
- 范围搜索range
- 前缀搜索prefix
- 通配符搜索wildcard
- 正则搜索regexp
- 模糊搜索fuzzy
- 复合搜索
- 排序sort&分页size&高亮highLight&批量bluk
聚合分析
聚合分析是数据库中重要的功能特性，完成对一个查询的数据集中数据的聚合计算，如：找出某字段（或计算表达式的结果）的最大值、最小值，计算和、平均值等。
- 对一个数据集求最大、最小、和、平均值等指标的聚合，在ES中称为指标聚合 metric；
- 对查询出的数据进行分桶group by，再在桶上进行指标桶聚合 bucketing；
智能搜索
- Term Suggester
- Phrase Suggester
- Completion Suggester
- Context Suggester
如果Completion Suggester已经到了零匹配，可以猜测用户有输入错误，这时候可以尝试一下Phrase Suggester。如果还是未匹配则尝试Term Suggester。
精准程度上(Precision)看：Completion > Phrase > Term， 而召回率上(Recall)则反之。
从性能上看，Completion Suggester是最快的，如果能满足业务需求，只用Completion Suggester做前缀匹配是最理想的。Phrase和Term由于是做倒排索引的搜索，相比较而言性能应该要低不少，应尽量控制Suggester用到的索引的数据量，最理想的状况是经过一定时间预热后，索引可以全量map到内存。
四、实战
写优化
- 副本数量0
首次 初始化数据时，将副本设置为0，写入完毕再改回，避免了副本建立索引的过程； - 自动生成id
可以避免写前判断是否存在的过程； - 合理使用分词器
binary类型不适用，title和text使用不同的分词器加快速度； - 禁用评分，延长索引刷新间隔
- 将多个索引操作放入到batch进行处理
读优化
- 使用Filter代替Query，减少打分缓解，使用bool组合query和filter查询；
- 对数据进行分组，按照日，月，年不同维度分组，查询可集中在局部index中；
零停机索引重建方案
- 外部数据导入
- 通过MQ的web控制台或cli命令行，发送指定的MQ消息；
- MQ消息被微服务模块的消费者消费，触发ES数据重新导入功能；
- 微服务模块从数据库里查询数据的总数及分页信息，并发送至MQ；
- 微服务从MQ中根据分页信息从数据库获取到数据后，根据索引结构的定义，将数据组装成ES支持的JSON格式，并通过bulk命令将数据发送给Elasticsearch集群进行索引的重建工作。
- 基于Scroll+bulk+索引别名的方案
- 新建索引book_new，将mapping信息，settings信息等按新的要求全部定义好；
- 使用scroll api将数据批量查询出来，指定scroll查询持续时间；
- 采用bulk api将scoll查出来的一批数据，批量写入新索引；
- 查询一批导入一批，注意每次都使用上次结束时的scoll_id；
- 切换别名book_alias到新的索引book_new上面，此时Java客户端仍然使用别名访问，也不需要修；
改任何代码，不需要停机。验证别名查询的是否为新索引的数据。
- Reindex API方案
- Elasticsearch v6.3.1已经支持Reindex API，它对scroll、bulk做了一层封装，能够 对文档重建索引而不需要任何插件或外部工具。
参与度 & 灵活性：自研 > scroll+bulk > reindex
稳定性 & 可靠性：自研 < scroll+bulk < reindex
DeepPaging性能解决方案
比如超级管理员，要给某个省份用户发送公告或者广告，最容易想到的就是利用 from + size 来实现，但这是不现实的。
来源｜阿里云开发者公众号
作者｜懿佳
