走进Elasticsearch

• 什么是ES
  • 是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎
  • 中文参考文档： 《Elasticsearch中文文档》 | Elasticsearch 技术论坛
  • elasticSearch官网： Functions and Operators | Elasticsearch Guide [7.11] | Elastic
• 查询方式
  • Kibana查询（原生查询） - DSL
    • 概念：ES特定的查询语言，一套基于JSON的查询语言。
      • DSL查询直接使用Elasticsearch的API进行数据检索，所以要求用户对ES的查询机制有更深的了解
    • 特点：DSL提供了强大的查询能力，包括叶子查询字句（如match、term、range）和复合查询字句（用于将多个查询逻辑组合起来）
  • SQL编程 （对原生DSL加工）- esSQL
     
    • 概念：SQL本质上是一个翻译器，它将SQL语句翻译成Elasticsearch的原生查询DSL，默认返回的是一个JSON结构
      • 增加format参数，返回就是表格形式展现：/sql?format=txt
    • 优点：SQL是一个广义的标准查询语言，降低了学习成本。
    • 常见的坑
      • 1，查询的SQL中不允许包含 换行符 "/n"
      • 2，SQL查询筛选中带中文不生效，可以考虑升级ES的SQL版本
      • 3，查询字符串类型，SQL中需包含 ''
      • 4，如果ES服务端支持中文查询，则客户端不需要配置相关分词
      • 5，ES不建议跨index查询，如果需要跨index查询，在同步关系数据库数据时到ES，可以联合多张表查询返回的结果集到ES，毕竟一个index可以看成一个库或者一张表
    • ES-SQL安装
  • Es默认返回10000条数据，要调大服务端就要改配置
• 基本概念
  • 索引(Index)：可看成关系数据库中的 表
  • 类型(Type)：可看成关系数据库中表的 数据类型
  • 文档(Document)：可看成关系数据库中表的每一行
  • 映射(Mapping)：类似于数据库中的“表结构定义”，在Elasticsearch中，映射可以动态创建，也可以在创建索引时预先定义。
  • 集群(Cluster)：集群是由一个或多个节点组成的集合，它们共同工作以存储和搜索数据。集群可以跨多台机器分布，以实现数据的备份冗余和高可用性。
  • 节点(Node)：节点是集群中的一个实例。节点可以处理数据索引、搜索和聚合等操作。
  • 分片(Shard)：分片是索引的一部分，用于实现数据的分布式存储。每个分片都是一个独立的数据结构，可以在不同节点上复制和分割。
  • 副本(Replica)：副本是分片的复制品，用于提高数据的可靠性和搜索性能。每个分片可以有一个或多个副本，它们可以在节点间复制数据以提供故障转移能力。
  • 倒排索引(Inverted Index)：倒排索引是Elasticsearch用于快速搜索的关键数据结构，允许系统通过词汇快速找到包含该词汇的文档列表。
• 应用场景
  • 全文搜索：如电商商品搜索、应用内搜索等。
  • 日志分析：支持全栈日志分析，从采集到展示实现秒级响应。
  • 运维监控：时序数据分析，适用于系统监控等。
  • 安全分析：分析网络数据和安全事件。
  • 数据监控：作为主要的后端存储，提供持久存储和统计功能。
• 工作原理
  • ES的工作原理基于Lucene库，实现了准实时的搜索功能。
    • 索引过程：当文档被存储到ES中时，它将在1秒内以几乎实时的方式进行索引。这一过程包括分析文档内容，创建倒排索引等，以便能够快速检索信息。
    • 搜索过程：ES使用按段搜索的概念来执行查询。每个段相当于一个数据集，包含了一系列的文档。提交点记录了所有已知的段，使得搜索操作可以跨越多个段进行。
  • Lucene库的工作原理
    • 反向索引（Inverted Index）：这是Lucene高效检索数据的关键所在。在正向索引中，我们根据内容的记录来查找内容出现的位置；而在反向索引中，是根据某个词出现的位置来查找这个词，即建立了一个从词到文档的映射关系。
    • 数据分段（Segments）：Lucene将索引分为多个独立的段，每个段都是只读的。这种设计避免了在读写操作中的锁竞争，显著提高了性能。
    • 核心组件：Lucene由多个组件构成，包括IndexWriter负责写入索引、IndexReader负责读取索引，以及QueryParser用于解析查询语句等。这些组件共同作用，实现了索引的建立、查询和优化。
    • 文本分析与分词（Analysis & Tokenization）：在索引文档之前，Lucene会通过分析器（Analyzer）对文本进行处理，这包括分词、去除停用词、同义词处理等步骤，以确保索引的效率和准确性。
    • 查询操作：用户输入查询后，Lucene会对查询语句进行类似的文本分析和处理，然后利用已经建立的反向索引快速找到匹配的文档，并按照相关性对结果进行排序
• 常踩的坑
  • 聚合分析问题：ES中的聚合操作分为分桶、度量和管道三种类型。在多主分片环境下，可能会出现聚合结果不准确的情况。这是因为在分布式环境中，不同分片间的数据处理可能导致聚合结果的差异。
    • 使用更高效的查询：尝试简化查询，减少不必要的字段和复杂的查询逻辑，以提高查询效率。
    • 调整分桶策略：对于涉及大量数据和多次分桶的聚合操作，合理设计分桶策略可以减少查询时间。例如，可以考虑使用组合聚合（composite aggregations）来减少聚合的数量。
    • 优化索引设置：确保索引的映射和设置能够支持高效的聚合操作。例如，使用适当的分片和副本策略，以及优化索引的存储结构。
    • 调整内存分配：增加Elasticsearch的堆内存分配可以提高聚合操作的性能，但这可能会影响其他系统资源的使用。
    • 利用缓存：利用Elasticsearch的查询结果缓存机制，对于重复的或经常执行的聚合查询，可以将结果缓存起来，以提高响应速度。
    • 使用近似聚合：如果精确度不是特别重要，可以使用近似聚合（如cardinality aggregation）来加快查询速度。
    • 调整搜索设置：通过调整搜索设置，比如减小size参数的值，可以加快聚合查询的速度。
    • 优化去重操作：对于需要去重的聚合操作，可以尝试使用tophits聚合或者top_hits与collapse结合使用，以提高效率。
  • 时区问题：ES底层默认采用UTC时间格式，而不同地区的项目可能需要使用本地时间。这可能导致查询结果与期望不符，特别是在涉及时间排序、范围查询或聚合的场景中。
    • 确保数据一致性: 插入时间格式前,统一使用UTC时间格式，避免由于不同时区引起的混乱和不一致
    • 程序中处理时区：在Java等编程语言中处理日期时间字符串时，如果字符串没有时区信息，需要明确指定时区来进行转换，以避免默认使用系统时区可能导致的问题。
    • 存储类型考虑：对于日期时间类型的字段，存储时应考虑是否需要包含时区信息。如果是时间戳（Long类型），则通常已经是UTC时间，需要在应用层转换为合适的时区。
    • Kibana设置时区：在Kibana的管理界面中，您可以在“Management” > “Advanced Settings”下设置时区，以确保在Kibana显示的视图和图表中使用正确的时区
  • 默认映射问题：ES允许在写入索引时不设置映射，但这可能导致后续查询效率低下或数据类型错误等问题。因此，合理配置映射对于保证索引的性能和准确性至关重要（建索引时，就要考虑映射索引的类型）