Getting started 快速开始

Elasticsearch 是一个高度伸缩的开源全文搜索与分析引擎。它可以使你快速的近乎于准实时的存储、查询和分析超大数据集。它通常被用来当做构建复杂查询特性和需求强大应用的基础引擎/技术。 Elasticsearch 可以被用在如下几个场景： 1. 当你运营一个提供客户检索商品的在线电子商城的时候，可以使用ES来存储整个商品目录和库存，并且为客户提供检索和自动推荐功能。 2. 收集交易数据，存储并做趋势、统计、概要或异常分析。这种情况下，可以使用Logstash来收集、聚合和解析数据，并且存储到 Elasticsearch。一单数据进入 Elasticsearch，你可以检索，聚合来掌握你感兴趣的信息。 3. 价格预警平台，为价格敏感客户提供匹配其需求（主要是价格方面）的商品。 4. 在报表分析/BI领域，可以使用ES的聚合功能完成针对大数据量的复杂分析。 

Basic Concepts 基本概念

如有是Elasticsearch的几个核心概念。开篇理解这几个概念对后面的学习过程非常有帮助。 

Near Realtime (NRT) 准实时

Elasticsearch 是一个准实时搜索平台。这句话的意思是，从创建索引到可以被查询之间的延时很短（正常情况下一秒的延时）。 

Cluster 集群

一个 Elasticsearch 集群是一到多个ES 节点的集合，保存了所有数据和提供了跨集群内所有节点的联合索引和搜索能力。一个集群被命名为唯一的名字（默认为 elasticsearch）。集群名称非常重要，因为当一个节点通过集群的名字加入集群时，一个节点只能是一个集群的一部分。 确保在不同的环境使用不同的集群名称，否则会导致节点添加到错误的集群。比如你可以用logging-dev\logging-state\logging-prod来区分不同环境集群。 注意，只有一个节点的集群是有效且非常好的。此外，您还可以拥有多个独立的集群，每个集群都有自己独特的集群名称。

Node 节点

一个节点是作为集群一部分的单个服务器，存储数据并参与集群的索引和搜索。与集群一样，节点由一个名称标识，默认情况下，该名称是在启动时分配给节点的随机通用唯一标识符（UUID）。如果不希望使用默认值，则可以定义所需的任何节点名称。节点名称对于管理目的很重要，因为您希望确定网络中的哪些服务器对应于 Elasticsearch 集群中的哪些节点。 一个节点可以被设置添加到指定名称的集群。默认情况下，每个节点会被设置加入到名称为elasticsearch 的集群，意味着，如果在你的网络中启动一些节点（假设这些节点可以发现彼此），他们会自动形成并加入名称为elasticsearch的集群。 在一个急群众，你可以拥有你想要的节点数。此外，如果在你的网络中没有任何Elasticsearch 节点，启动一个node会组成一个名称为sleasticsearch的单节点集群。

Index 索引

一个索引是一个拥有一些相似特征的文档的集合。比如，你可以拥有一个客户数据的索引，一个商品目录索引，甚至一个订单数据索引。一个索引同城被一个名字（所有字母必须小写）标示并且当针对这个索引的文档执行索引、搜索、更新和删除操作的时候这个名字被用来指向索引。

Type 类型

一个type通常是一个索引的一个逻辑分类/分区，允许在 一个索引下存储不同类型的文档。比如用户类型，博客类型。现在已经不能在一个索引下创建多个类型，并且类型概念已经在后续版本删除。见[详细](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/removal-of-types.html)

Document 文档

一个文档是可以被索引的基本信息单元。比如，你可以为一个客户创建一个文档，为一个商品创建一个文档。文档可以用json表示。在一个索引李，你可以存储足够你想想的文档数。

Shards & Replicas 分片 & 复本

一个节点可能存储大量数据导致突破单个节点的硬件极限。举个例子，占用1TB磁盘空间的数十亿个文档的单个索引可能不适合单个节点的磁盘，或者单个节点速度太慢，无法满足搜索请求。 为了解决这些问题，Elasticsearch 提供了将索引拆分成多个片的称作分片的能力。当创建一个索引，可以简单的设置你想要的分骗术。每个分片内部是一个全功能且独立的“index”可以被存储在集群的任何节点。 从两个方面来说下分片的重要性： 1. 它允许你水平拆分/扩展你的数据集 2. 它允许你跨分片分布式并行操作来提升性能和吞吐。 分片结构如何分布以及检索请求结果文档如何聚合由 Elasticsearch 管理，这些对用户来说是透明的。 在随时可能发生故障的网络/云环境中，强烈建议提供故障转移机制以防分片/节点以某种方式脱机或因任何原因消失。为此，ElasticSearch允许您将索引分片的一个或多个副本复制成所谓的副本分片，简称为副本。 从两个方面说下副本的重要性： 1. 它提供了高可用机制以防分片/节点失败。明确指出，一个副本不能与要拷贝的原始/主 分片分配在同一个节点。 2. 它允许你水平扩容你的查询数据集/吞吐，因为检索可以在所有副本并行执行。 简而言之，每一个索引可以被拆分为多个分片。一个索引页可以有0或多个副本。索引一单被复制，每一个索引会有主分片和复制分片。 创建索引的时候可以为每个索引指定分片数和复本数。索引创建完成后，还可以动态修改副本数。你可以通过_shrink 和 _split APIs 来改变已经存在索引的分片数。然而，这不是一个简单的任务，预先计划正确的分片数是最佳方法。 默认情况下，在 Elasticsearch的每个索引分配了一个主分片和一个副本，意味着如果你的鸡群里至少有两个节点，你的索引会拥有一个主分片和另一个复制分片，每个索引总共两个分片。 注：每一个 Elasticsearch 分片是一个Lucene索引。每一个 Lucene索引都有文档存储上限。 As of LUCENE-5843, the limit is 2,147,483,519 (= Integer.MAX_VALUE - 128) documents。可以通过 _cat/shards API监控分片数。 

Installation 安装

[见](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started-install.html)

Exploring Your Cluster 探索集群

The REST API 现在我们已经启动并运行起来了节点（和集群），下一步是理解怎么与其进行通信。幸运的是，Elasticsearch 提供了非常全面和强大的 REST API，我们可以借助这些API与集群交互。通过使用API我们可以完成下面这些事情： 1. 检查集群、节点和索引的健康、状态及分析。 2. 管理集群、节点、索引数据和元数据。 3. 执行CRUD操作和依靠索引进行检索操作。 4. 执行高级检索操作比如分页，排序，过滤，脚本，聚合以及其他更多操作。 

Cluster Health 集群健康

执行GET http://localhost:9200，结果日下：

{ "name" : "KmARDca", "cluster_name" : "elasticsearch", "cluster_uuid" : "AaFAZp9sTr2Lb7Em5k_fCw", "version" : { "number" : "6.2.4", "build_hash" : "ccec39f", "build_date" : "2018-04-12T20:37:28.497551Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "7.2.1", "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0", "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0" }, "tagline" : "You Know, for Search" }

检查集群健康情况，可以使用 _cat API。 GET /_cat/health?v 执行http://localhost:9200/_cat/health?v，结果如下： epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent 1557402508 19:48:28 elasticsearch yellow 1 1 5 5 0 0 5 0 - 50.0% 如上所示：名称为elasticsearch的集群目前状态为yellow。原因是目前只有一个node，无法分配副本空间。 集群分为三种状态，分别为：绿，黄和红。 1. 绿-代表一切正常（集群可用） 2. 黄-代表所有数据可用，但是一些复本没有被分配（集群可用） 3. 红-代表部分数据可用（集群部分可用） 获取集群节点列表： GET /_cat/nodes?v 执行http://localhost:9200/_cat/nodes?v，结果如下： ip heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name 127.0.0.1 16 100 6 2.61 mdi * KmARDca

List All Indices 获取所有索引

 GET /_cat/indices?v 执行http://localhost:9200/_cat/indices?v，结果如下： health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open kol XFtwMTcfRROJ4q7_4mX7gg 5 1 1 0 4.8kb 4.8kb 

Create an Index 创建索引

 PUT /customer?pretty GET /_cat/indices?v

Index and Query a Dcument 索引和查询一个文档

 PUT /customer/_doc/1?pretty

{ "name" : "John Doe" }

 返回结果如下：

{ "_index" : "customer", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 1, "result" : "created", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1 }

 注意：Elasticsearch 不需要用户在创建索引文当前显示的去创建一个索引，如果索引不存在它可以自动创建。 查询刚刚索引的文档： GET /customer/_doc/1?pretty 返回结果如下：

 { "_index" : "customer", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 1, "_seq_no" : 25, "_primary_term" : 1, "found" : true, "_source" : { "name": "John Doe" } }

Delete an Index 删除索引

DELETE /customer?pretty