今天就跟大家聊聊有關ElasticSearch的解析及原理是什么，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

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一、ElasticSearch集群入門

A.什么是ElasticSearch

1.概念：

• 索引（index）：是ElasticSearch存放數據的地方

• 文檔（document）：是ElasticSearch中存儲的主要實體

• 文檔類型：文檔類型可以區(qū)分不同的對象

• 節(jié)點和集群：ElasticSearch支持在多臺協(xié)同工作的服務器上運行

• 分片：節(jié)點的計算能力或硬件限制不夠時，可以將數據切分，每部分是一個單獨的Apache Lucene索引，稱為分片（shard）

• 副本：為了提高查詢的吞吐量或實現(xiàn)高可用性，可以啟用分片副本，是對原始分片的一個精確拷貝

2.狀態(tài)查看：

• http://localhost:9200/

• http://localhost:9200/_cluster/health?pretty

3.操作：通過REST操作數據，GET、POST、PUT、DELETE

二、搜索數據

A.查詢和索引的過程

1.索引過程：準備發(fā)磅到ES的文檔并在索引中存儲文檔的過程

2.搜索過程：匹配滿足查詢條件的文檔的過程

3.分析過程：預備字段內容，并將其轉換為可以寫放Lucene索引的詞項（term）的過程

• 詞條化：輸入文本被分詞器轉換為一個詞條流

• 過濾：若干個過濾器處理詞條流中的詞條

4.分析器：是帶有零個或多個過濾器的分詞器

B.查詢ElasticSearch

1.將多個簡單查詢封閉為一個JSON格式對象發(fā)送給ElasticSearch，稱為：查詢DSL

2.語法：

• curl -XGET 'localhost:9200/library/book/_search?q=title:crime&pretty=true'

• curl -XGET 'localhost:9200/library/book/_search?pretty=true' -d '{"query":{"term":{"title":"crime"}}}'

• curl -XGET 'localhost:9200/library/book/_search?pretty=true' -d @query.json

C.基本查詢

1.term：匹配給定字段有某個詞項的文檔

2.terms：匹配包含某些詞項的文檔

3.match：提取參數中難寫的取值，分析這些值 ，基于它們構建適當的查詢

4.multi_match：與match類似，不同在于通過fields配置可作用于多個字段上

5.query_string：支持Apache Lucene所有的查詢語法

6.field：query_string查詢的簡化版本

7.ids：過濾返回的文檔，只得到其中包含指定標識符的文檔，作用在_uid字段

8.prefix：找到某個字段以給定前綴開始的文檔

9.fuzzy_like_this：查詢得到與給定內容相似的所有文檔，基于模糊串，并選擇其產生的最好的區(qū)分詞項

10.fuzzy_like_this_field：與fuzzy_like_this類似，區(qū)別在于只作用在單個字段，不支持fields屬性

11.fuzzy：第三類模糊查詢通過計算給定詞項與文檔的編輯距離來得到結果，消耗CPU資源，對需要模糊匹配的場景比較有用

12.match_all：匹配索引中所有文檔的查詢

13.wildcard：允許我們在要查詢的內容中使用符*和?，在查詢體部分與term非常相似，性能差

14.more_like_this：等到與所提供文本相似的文檔

15.more_like_this_field：與more_like_this相似，不同在于只作用在半單個字段，不支持fields屬性

16.range：可以在某個范圍內在數值型字段和字符串型字段上查找文檔，只作用在單個字段上，查詢的參數封裝在字段的名稱中

D.過濾查詢結果

1.在query屬性下添加filter字段就可以在任何搜索中使用過濾器

2.range：將搜索范圍限制在字段取值在給定界限內的文檔

3.exists：只選擇有指定字段的文檔

4.missing：與exists相反，還可以指定將哪些值作為空值處理

5.script：使用一個計算得到的值過過濾文檔

6.type：返回符合指定類型的所有文檔

7.limit：限制對給定查詢的每個分片返回的文檔數目

8.ids：適合需要過濾某些具體文檔的場景

9.bool、and、or和not可以組合過濾器

10.使用"_name"可以命名過濾器

E.復合查詢

1.bool：should可以匹配也可以不匹配、must必須匹配、must_no必須不匹配

2.boosting：將兩個查詢封裝在一起，并降低其中一個查詢所返回文檔的分值

3.constant_score：用于封裝另一個查詢（過濾器），被封閉查詢（過濾器）返回的每個文檔都得到一個恒定分值，允許我們嚴格控制賦予被查詢或過濾器匹配的每個文檔的分值

4.indices：需要在多個索引上執(zhí)行一個查詢時非常有用

5.custom_filters_score：允許我們封裝一個查詢和若干個過濾器

6.custom_boost_factor：允許我們封裝另外一個查詢，并將該查詢返回的文檔的分值乘以一個指定的因子

7.custom_score：通過script為另一個查詢定制分值

F.數據排序

1."sort":[{"_score":"desc"}]，默認按得分最高的

G.使用腳本

1.script：包含腳本代碼；lang：指示腳本使用的語言，默認mvel；params：包含參數的對象

2.可用的對象：doc，訪問基于計算分值或者字段取值找到的當前文檔；_source，可以訪問當前文檔的源，以及在其中定義的取值 ；_fields，用于訪問文檔中的字段取值

三、擴展結構與搜索

1.關閉動態(tài)映射：dynamic:false

2.空間索引：geo_point

四、搜索優(yōu)化

1.boost權值影響排序結果

2.同義詞過濾器synonym

3.跨度查詢：span_term、span_first、span_near、span_or、span_not，指一個字段中開始和結束的詞條位置

五、組合索引、分析和搜索

1.父子映射：_parent

2.從其他系統(tǒng)獲取數據：river

六、搜索之外

1.統(tǒng)計：query統(tǒng)計、filter統(tǒng)計、terms統(tǒng)計、range統(tǒng)計、histogram統(tǒng)計、statistical統(tǒng)計、terms_stats統(tǒng)計、geo_distance統(tǒng)計

2.相似

3.反查

七、管理集群

A.監(jiān)控集群狀態(tài)與健康狀況

1.健康狀態(tài)：curl http://localhost:9200/_cluster/health?pretty

2.索引統(tǒng)計：curl http://localhost:9200/library/_stats?pretty

B.實例和集群狀態(tài)診斷工具

1.Bigdesk插件

2.elasticsearch-head插件

3.elasticsearch-paramedic插件

4.SPM工具

C.網關

1.可以使用本地、hadoop、Amazon s3

D.節(jié)點探索

1.默認允許使用zen探索（zen discovery），并提供了多播（multicast）和單播（unicast）兩種探索方法

八、問題處理

1.再平衡（rebalancing）是在集群中的各個不同的節(jié)點之間移動分片的過程

2.預熱：_warmer

看完上述內容，你們對ElasticSearch的解析及原理是什么有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。