# Elasticsearch入门知识点总结 ## 一、Elasticsearch概述 ### 1.1 什么是Elasticsearch Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene构建的**开源分布式搜索和分析引擎**，具有以下核心特性： - **近实时搜索**：数据索引后几乎立即可查（通常1秒内） - **分布式架构**：支持水平扩展，可处理PB级数据 - **RESTful API**：所有操作通过HTTP接口完成 - **多数据类型支持**：结构化/非结构化文本、数字、地理空间数据等 - **丰富的查询DSL**：提供灵活的JSON格式查询语法 ### 1.2 典型应用场景 | 场景类型 | 具体应用案例 | |----------------|----------------------------------| | 全文搜索 | 电商商品搜索、新闻网站内容检索 | | 日志分析 | ELK栈中的日志存储与分析 | | 指标分析 | 应用性能监控(APM)数据聚合 | | 安全分析 | SIEM系统中的威胁检测 | | 地理空间分析 | 位置服务、轨迹分析 | ### 1.3 核心概念对比 ```sql -- 与传统关系型数据库概念对照 RDBMS → Elasticsearch Database → Index Table → Type(7.x后已废弃) Row → Document Column → Field Schema → Mapping SQL → Query DSL graph TD A[Node] --> B[Master-eligible] A --> C[Data] A --> D[Ingest] A --> E[ML] A --> F[Coordinating] // 创建索引时指定分片配置 PUT /my_index { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1 } } # 查看所有索引 GET /_cat/indices?v # 创建索引（指定mapping） PUT /products { "mappings": { "properties": { "name": { "type": "text" }, "price": { "type": "double" }, "tags": { "type": "keyword" } } } } # 删除索引 DELETE /old_index | 数据类型 | 说明 | 典型应用 |
|---|---|---|
| text | 全文检索字段，会被分词 | 商品描述、文章内容 |
| keyword | 精确值匹配，不分词 | 状态标签、分类ID |
| numeric | 包括long,integer,double等 | 价格、销量 |
| date | 日期类型，支持多种格式 | 创建时间、日志时间戳 |
| geo_point | 经纬度坐标 | 位置搜索 |
| nested | 嵌套对象类型 | 订单中的商品列表 |
// 禁用动态映射 PUT /strict_index { "mappings": { "dynamic": false, "properties": { "user": { "type": "text" } } } } // 插入文档（指定ID） PUT /products/_doc/100 { "name": "无线蓝牙耳机", "price": 299.00, "tags": ["数码","蓝牙"] } // 更新文档（部分字段） POST /products/_update/100 { "doc": { "price": 259.00 } } // 批量操作 POST /_bulk { "index" : { "_index" : "products", "_id" : "101" } } { "name": "智能手表", "price": 899 } { "delete" : { "_index" : "products", "_id" : "102" } } GET /index/_search { "query": { ... }, // 查询条件 "aggs": { ... }, // 聚合分析 "sort": [ ... ], // 排序规则 "from": 0, // 分页起始 "size": 10 // 返回条数 } // 1. 匹配查询（分词处理） { "query": { "match": { "name": "无线耳机" } } } // 2. 精确匹配 { "query": { "term": { "tags": "蓝牙" } } } // 3. 范围查询 { "query": { "range": { "price": { "gte": 200, "lte": 500 } } } } // 4. 布尔组合 { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "name": "耳机" } } ], "filter": [ { "range": { "price": { "lte": 300 } } } ] } } } // 按价格区间分桶统计 GET /products/_search { "size": 0, "aggs": { "price_ranges": { "range": { "field": "price", "ranges": [ { "to": 100 }, { "from": 100, "to": 500 }, { "from": 500 } ] } } } } # 查看集群健康 GET /_cluster/health # 输出示例： { "cluster_name": "es-cluster", "status": "green", # green/yellow/red "number_of_nodes": 5, "active_primary_shards": 10, "active_shards": 20 } 索引设计优化
查询优化技巧
JVM配置建议
# jvm.options配置示例 -Xms4g -Xmx4g -XX:+UseG1GC PUT /ecommerce { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" }, "category": { "type": "keyword" }, "price": { "type": "scaled_float", "scaling_factor": 100 }, "specs": { "type": "nested" }, "sales": { "type": "integer" } } } } GET /ecommerce/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "title": "智能手机" } } ], "filter": [ { "term": { "category": "数码" } } ] } }, "sort": [ { "sales": "desc" } ] } { "query": { "function_score": { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "title": "华为" }}, { "match": { "specs.brand": "华为" }} ] } }, "functions": [ { "field_value_factor": { "field": "sales" }} ] } } } 慢查询定位
// 开启慢查询日志 PUT /_settings { "index.search.slowlog.threshold.query.warn": "10s" } 热点分片识别
GET /_cat/shards?v&h=index,shard,prirep,docs,store,ip,node&s=store:desc 写入一致性策略：通过wait_for_active_shards参数控制
PUT /index/_doc/1?wait_for_active_shards=2 读一致性：使用preference参数控制读请求路由
GET /index/_search?preference=_primary 本文共约4500字，涵盖了Elasticsearch的核心概念、操作方法和实战技巧。建议读者结合官方文档和实际环境练习，逐步掌握这个强大的搜索分析引擎。随着版本更新，部分功能可能发生变化，请以最新官方文档为准。 “`
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