Elasticsearch使用备忘

转载自：https://www.cnblogs.com/cswuyg/p/5651620.html

最近我们需要对大约2T（6.5亿条）日志做全文检索，Elasticsearch看起来很火爆，又有很多产品使用（Facebook、github、stackoverflow），值得一试。以下是一些基础知识笔记。

Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful的搜索引擎，能够实现近实时（NRT）搜索，稳定、可靠、安装方便。性能不错、水平扩展、文档齐全、社区火爆，这几点很重要。

如果之前已经了解过分布式存储系统、query切词、检索相关性策略，Elasticsearch的使用学习起来会很快。

1 基础概念

Elasticsearch是一个近实时的系统，从你写入数据到数据可以被检索到，一般会有1秒钟的延时。Elasticsearch是基于Lucene的，Lucene的读写是两个分开的句柄，往写句柄写入的数据刷新之后，读句柄重新打开，这才能读到新写入的数据。

名词解释：

Cluster：集群。

Index：索引，Index相当于关系型数据库的DataBase。

Type：类型，这是索引下的逻辑划分，一般把有共性的文档放到一个类型里面，相当于关系型数据库的table。

Document：文档，Json结构，这点跟MongoDB差不多。

Shard、Replica：分片，副本。

分片有两个好处，一个是可以水平扩展，另一个是可以并发提高性能。在网络环境下，可能会有各种导致分片无法正常工作的问题，所以需要有失败预案。ES支持把分片拷贝出一份或者多份，称为副本分片，简称副本。副本有两个好处，一个是实现高可用（HA，High Availability），另一个是利用副本提高并发检索性能。

分片和副本的数量可以在创建index的时候指定，index创建之后，只能修改副本数量，不能修改分片。

健康状态：

安装了head插件之后，可以在web上看到集群健康状态，集群处于绿色表示当前一切正常，集群处于黄色表示当前有些副本不正常，集群处于红色表示部分数据无法正常提供。绿色和黄色状态下，集群都是能提供完整数据的，红色状态下集群提供的数据是有缺失的。

2 搭建ElasticSearch

首先安装java，设置好JAVA_HOME环境变量（export JAVA_HOME=.../java8），然后安装Elasticsearch。

参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_installation.html

设置配置的时候，ES可能因为各种原因不能自动找到集群，所以把地址也设置上，如：

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host_name...:9301", "host_name_xxx:port_yyy"...]

安装head插件:拉取 https://github.com/mobz/elasticsearch-head 代码，将其放到./plugins/head 目录下。

启动之前设置ES使用的内存：export ES_HEAP_SIZE=10g。

elasticsearcy.yml配置文件中的一些配置点：

#设置集群名字
 cluster.name: cswuyg_qa_pair_test
#设置node名字
 node.name: xxx-node
#设置节点域名
 network.host: 10.111.111.1
#设置内部传输端口和外部HTTP访问端口
 transport.tcp.port: 9302
 http.port: 8302
#设置集群其它节点地址
 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["xxxhost:yyyport"]
#设置中文切词插件
 index.analysis.analyzer.ik.type: "ik"

elasticsearch -d 以守护进程方式启动，启动之后，就可以在浏览器里使用head插件看到集群信息，如：

http://host_name_xxx:port_yyy/_plugin/head/

上图：启动了三个Elasticsearch实例，创建了三个Index；ceshi Index有一主shard，两replica shard；qa_pair1 Index只有主shard；website Index有一主shard，一replica shard。

3 测试Elasticsearch使用

Elasticsearch提供RESTful API，我采用Postman（chrome的一个插件）作为辅助客户端向ES发送请求。

可以向任意一个节点发起请求，虽然ES有Master的概念，但任意一个node都可以接受读写请求。

先创建一个index：

POST http://10.11.111.11:8301/test_index

查看创建的index:

GET  http://10.11.111.11:8301/_cat/indices?v

写入数据：

查询数据：

（1）使用id直接查：
GET http://xxxhost:8201/qa_xx2/qa_xx3/1235
（2）DSL查询：

往查询url POST数据即可：
URL格式：http://xxxhost:8201/qa_xx2/qa_xx3/_search

a. 查询title中包含有cswuyg字段的文档。Highlight设置高亮命中的词。POST方法的body：

 

b. bool组合查询，命中的文档的title字段必须能命中“餐厅”、“好吃”、“深圳”，可以是完全命中，也可以是名字其中的个别字。“便宜”则是可选命中。
POST方法的body：

 

如果要求每一个字都命中，可以把match修改为match_phrase。

 

例子：要求必须完全命中“酒后”和“标准"，“驾驶”可以部分命中

 

c. 给查询词设置权重（boost）。POST方法的body：

 

d. filter查询，也就是kv查询，不涉及检索的相关性打分，title必须是完全命中，如果建库时是有对这个字段切词的，则查询时，需要是切词后的某个词去查询，如“今天天气”，建库切词为“今天”和“天气”，那么filter查询的时候需要使用“今天”或者“天气”才能命中。POST方法的body：

 

e. 完全匹配某个短语,这就要求“好厉害”三个字组成的词必须在文档中出现，不能是只出现其中的个别字（match就是这样）。POST方法的body：

 

 （3）运维

a. 去掉副本，调研的时候希望不要副本，这样子写入会快点

PUT http://10.11.111.11:8202/qa_pair2/_settings
{
   "number_of_replicas" : 0
}

 4 使用ik中文切词插件

Elasticsearch默认的中文切词插件是单字切词，这不能满足我们要求，需要安装中文切词插件。

插件github地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
源码安装：编译时需要联网，可以在windows下编译完之后，把elasticsearch-analysis-ik-1.9.3.zip拷贝到linux机器的./plugin/head目录下解压。
配置：在配置文件./config/elasticsearch.yml末尾添加配置： index.analysis.analyzer.ik.type: "ik"

测试ik切词：http://host_name_xx:port_yyy/qa_pair/_analyze?analyzer=ik&pretty=true&text=我是中国人"

5 使用python读写Elasticsearch

驱动安装：使用pip安装elasticsearch

读取文件批量插入数据示例：

 

测试文件数据格式：

我是中国人
我爱中国

检索示例（从文件中获取检索条件：切好词且打好分的Term）：

 

测试文件数据格式：

我爱中国            中国 爱    我    {"我": 0.20, "中国": 0.69, "爱": 0.11} 

6 部分学习资料

官方入门文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started.html

使用ik中文分词插件：http://blog.csdn.net/liuzhenfeng/article/details/39404435

提升性能：http://zhousheng29.iteye.com/blog/2101905

Elasticsearch有哪些用户：https://www.elastic.co/use-cases

 

附上我们的ES使用效果：

使用了ES 2.3版本，集群使用了4台机器18块磁盘，启了18个节点，每个节点15G内存，共270G内存。Index无副本，disable掉了_all索引，2T数据入库完占了大约4T磁盘空间，10进程并发写入，速度可以达到1W条/s（写入多了后面会变慢），部分磁盘写入延迟达到几百毫秒，瓶颈在磁盘IO上。首次召回100W+的文档耗时2s+，但如果是触发了缓存的召回，可以达到50ms级别的耗时。多加机器，增加shard可以提高读写性能。

 

后续如有继续使用再持续更新。