6.4 KiB
ElasticSearch
简介
ElasticSearch是一个分布式的搜索和分析引擎、可缩放的数据存储、矢量数据库（vector database）。
用例场景
如下是ElasticSearch的用例场景
- 日志：es可以用于收集、存储和分析日志
- full-text search：通过倒排索引，es可以用于构建全文本搜索方案
安装
下列安装示例基于Ubuntu 22.04
add elasticsearch GPG keys
wget -q https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch -O- | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/elasticsearch-keyring.gpg
Add Elasticsearch 8.x APT Repository
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/elasticsearch-keyring.gpg] https://artifacts.elastic.co/packages/8.x/apt stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/elastic-8.x.list
install elastic search
sudo apt update && sudo apt install elasticsearch
Indices, documents, and fields
在ES中，index是存储的基本单元，是存储数据的逻辑namespace，位于同一index下的存储数据共享相似的特征。
在ES服务部署之后，需要创建index，并在index中存储数据。
index是一系列document的集合，通过name或alias唯一标识，在查询或其他操作中，通过unique name来定位index。
Documents and fields
ElasticSearch以json文档的格式来序列化和存储数据。一个document是fields的集合，field则是对应的key-value pair。每个document都有一个唯一的id，文档id可以手动指定，也可以让ES自动生成。
一个ES文档的格式如下所示：
{
"_index": "my-first-elasticsearch-index",
"_id": "DyFpo5EBxE8fzbb95DOa",
"_version": 1,
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1,
"found": true,
"_source": {
"email": "john@smith.com",
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"info": {
"bio": "Eco-warrior and defender of the weak",
"age": 25,
"interests": [
"dolphins",
"whales"
]
},
"join_date": "2024/05/01"
}
}
metadata field
一个indexed document包含data和metadata。
metadata fields为系统fields，用于存储document的相关信息，在elastic search中，metadata field以下划线_开头，例如，如下field为metadata field：
_id：文档id，文档id在每个index中都是唯一的_index：标识该文档存储在哪个index中
Mappings and data types
每个index都有mapping或schema，用于指定document中的fields如何被索引。
一个mapping定义了每个field的data type，以及该field如何被索引、该field如何被存储。
在将document添加到index时，对于mapping有如下两种选择：
Dynamic Mapping：让ES自动检测data type并创建mapping。在引入dynamic mapping后，可能会针对某些用例场景产生次优结果Explicit Mapping：针对每个field手动指定data type
向ElasticSearch中添加数据
General content
General content是不包含时间戳的数据，对于general content，可以通过如下方式添加到ES中：
- API：可以通过HTTP API向ES中添加数据
Timestamped data
Timestamped data代表包含timestamp field的数据，如果使用了Elastic Common Schema(ECS)，那么timestamp field的名称为@timestamp，这些数据可能是logs, metrics, traces。
查询和分析数据
可以通过如下方式来查询和分析数据
Rest Api
可以通过rest api来管理elastic search集群，并索引和查询数据。
query language
ES提供了多种查询语言来和数据进行交互
- Query DSL: ES主要的查询语言
- ES|QL: 8.11中新增的piped query language和计算引擎
Query DSL
query DSL是一种json格式的查询语言，支持复杂的查询、过滤、聚合操作，是ES最原始也是功能最强的查询语言
_search endpoint接收Query DSL格式的查询
query DSL支持如下查询：
- 全文本搜索：搜索已经被分析和索引过的文本，支持短语或临近查询、模糊匹配等
- 关键词查询：支持精确的关键词匹配
- 语义查询
- 向量查询
- 地理位置查询
Query DSL分析
如果要通过Query DSL对elastic search数据进行分析，那么Aggregations是主要的工具。
Aggregations允许根据数据构建复杂的数据摘要，并获取指标、模式和趋势。
aggregations利用了和查询相同的数据结构，故而聚合的速度十分快，可以实时的对数据进行分析和可视化。
在使用ES时，可以在同一时刻对相同的数据同时进行文档查询、结果过滤、数据分析操作，聚合是在查询请求的上下文中进行计算的。
ES支持如下类型的Aggregations：
- Metric：计算metrics，例如field的总和或平均
- Bucket：基于field value、范围或其他指标对文档进行分组
- Pipeline：在其他聚合操作结果集的基础上执行聚合操作
ES | QL
Elasticsearch Query Language是一个piped query language，用于对数据进行过滤、transforming、分析。ES|QL基于新的计算引擎，查询、聚合、transformation方法是直接在Elasticsearch中执行的。在Kibana工具中可以使用ES|QL语法。
ES|QL支持Query DSL中的部分特性，例如聚合、过滤、transformation
使用ElasticSearch Api索引和查询数据
创建索引
可以通过如下方式来创建一个名为books的索引：
PUT /books
返回相应结构如下，代表索引创建成功：
{
"acknowledged": true,
"shards_acknowledged": true,
"index": "books"
}
向索引中添加数据
可以向ElasticSearch中添加json形式的数据，json格式数据被称为document。ElasticSearch将添加的数据保存到可搜索的索引中。
向索引中添加单个document
POST books/_doc
{
"name": "Snow Crash",
"author": "Neal Stephenson",
"release_date": "1992-06-01",
"page_count": 470
}
该请求的返回体中包含ElasticSearch为该document生成的元数据，包含索引范围内唯一的_id，在索引范围内唯一标识该document。
{
"_index": "books",
"_id": "O0lG2IsBaSa7VYx_rEia",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 2,
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
}