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创建一个雇员目录
为了让大家对 Elasticsearch 能实现什么及其上手难易程度有一个基本印象，让我们从一个简单的教程开始并介绍索引、搜索及聚合等基础概念。我们将一并介绍一些新的技术术语，即使无法立即全部理解它们也无妨，因为在本书后续内容中，我们将继续深入介绍这里提到的所有概念。
创建一个雇员目录
我们受雇于 Megacorp 公司，作为 HR 部门新的 "热爱无人机" （"We love our drones!"）激励项目的一部分，我们的任务是为此创建一个员工目录。该目录应当能培养员工认同感及支持实时、高效、动态协作，因此有一些业务需求：
- 支持包含多值标签、数值、以及全文本的数据
- 检索任一员工的完整信息
- 允许结构化搜索，比如查询 30 岁以上的员工
- 允许简单的全文搜索以及较复杂的短语搜索
- 支持在匹配文档内容中高亮显示搜索片段
- 支持基于数据创建和管理分析仪表盘
索引员工文档
第一个业务需求是存储员工数据。 这将会以 员工文档 的形式存储：一个文档代表一个员工。存储数据到 Elasticsearch 的行为叫做 索引 ，但在索引一个文档之前，需要确定将文档存储在哪里。
一个 Elasticsearch 集群可以 包含多个 索引 ，相应的每个索引可以包含多个 类型 。 这些不同的类型存储着多个 文档 ，每个文档又有 多个 属性 。
对于员工目录，我们将做如下操作：
- 每个员工索引一个文档，文档包含该员工的所有信息。
- 每个文档都将是 employee 类型 。
- 该类型位于 索引 megacorp 内。
- 该索引保存在我们的 Elasticsearch 集群中。
bash
# 这种指定employee类型的已经不支持了
PUT /megacorp/employee/1
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}从Elasticsearch 7.x版本开始，推荐不再使用自定义类型，比如employee。在较新的Elasticsearch版本中，索引中只有文档，不再有针对文档类型的区分。因此，在创建索引时，不需要指定文档类型，直接指定文档ID即可。
bash
PUT /megacorp/_doc/1
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}注意，路径 /megacorp/_doc/1 包含了三部分的信息：
- megacorp ------ 索引名称
- _doc ------ 默认类型名称
- 1 ------ 特定雇员的ID
- 请求体 ------ JSON 文档 ------ 包含了这位员工的所有详细信息，他的名字叫 John Smith ，今年 25 岁，喜欢攀岩。
很简单！无需进行执行管理任务，如创建一个索引或指定每个属性的数据类型之类的，可以直接只索引一个文档。Elasticsearch 默认地完成其他一切，因此所有必需的管理任务都在后台使用默认设置完成。
进行下一步前，让我们增加更多的员工信息到目录中：
bash
PUT /megacorp/_doc/2
{
"first_name" : "Jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
PUT /megacorp/_doc/3
{
"first_name" : "Douglas",
"last_name" : "Fir",
"age" : 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}检索文档
目前我们已经在 Elasticsearch 中存储了一些数据， 接下来就能专注于实现应用的业务需求了。第一个需求是可以检索到单个雇员的数据。
这在 Elasticsearch 中很简单。简单地执行 一个 HTTP GET 请求并指定文档的地址------索引库、类型和ID。 使用这三个信息可以返回原始的 JSON 文档：
bash
GET /megacorp/_doc/1返回结果包含了文档的一些元数据，以及 _source 属性，内容是 John Smith 雇员的原始 JSON 文档：
bash
{
"_index": "megacorp",
"_id": "1",
"_version": 1,
"_seq_no": 2,
"_primary_term": 1,
"found": true,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
}_index: 显示了该文档所属的索引名称，这里是megacorp。_id: 显示了文档的ID，这里是1。_version: 显示了文档的版本号，每次文档更新都会增加这个版本号。_seq_no: 显示了文档在索引中的序列号，用于处理并发操作。_primary_term: 显示了文档在索引中的主要分片的代数，用于处理并发操作。found: 显示了文档是否被找到，这里是true表示找到了。_source: 包含了实际的文档数据，包括first_name、last_name、age、about和interests等字段，这些字段就是您插入的文档数据。
将 HTTP 命令由
PUT改为GET可以用来检索文档，同样的，可以使用DELETE命令来删除文档，以及使用HEAD指令来检查文档是否存在。如果想更新已存在的文档，只需再次PUT。
轻量搜索
一个 GET 是相当简单的，可以直接得到指定的文档。 现在尝试点儿稍微高级的功能，比如一个简单的搜索！
第一个尝试的几乎是最简单的搜索了。我们使用下列请求来搜索所有雇员：
bash
GET megacorp/_search可以看到，我们仍然使用索引库 megacorp ，但与指定一个文档 ID 不同，这次使用 _search 。返回结果包括了所有三个文档，放在数组 hits 中。一个搜索默认返回十条结果。
bash
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 3,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_id": "1",
"_score": 1,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
},......
]
}
}- took: 表示查询所花费的时间，这里是1毫秒。
- timed_out: 指示查询是否超时，这里是false表示未超时。
- _shards: 提供有关查询执行期间涉及的分片数量和状态的信息。
- total: 总分片数。
- successful: 成功执行查询的分片数。
- skipped: 跳过的分片数。
- failed: 失败的分片数。
- hits: 包含了与查询匹配的文档的信息。
- total: 符合查询条件的总文档数，value是具体的数量，relation表示关系，这里是"eq"（等于）表示确切匹配。
- max_score: 匹配文档中最高的得分，通常为1。
- hits: 匹配的文档数组，每个文档包含了以下信息：
- _index: 文档所属的索引名称。
- _id: 文档的ID。
- _score: 文档的匹配得分。
- _source: 实际的文档数据，包含了您插入的文档内容。
接下来，尝试下搜索姓氏为 Smith 的雇员。为此，我们将使用一个 高亮 搜索，很容易通过命令行完成。这个方法一般涉及到一个 查询字符串 （query-string） 搜索，因为我们通过一个URL参数来传递查询信息给搜索接口：
bash
GET megacorp/_search?q=last_name:Smith使用查询表达式搜索
Query-string 搜索通过命令非常方便地进行临时性的即席搜索 ，但它有自身的局限性（参见 轻量 搜索 ）。Elasticsearch 提供一个丰富灵活的查询语言叫做 查询表达式 ， 它支持构建更加复杂和健壮的查询。
领域特定语言 （DSL）， 使用 JSON 构造了一个请求。我们可以像这样重写之前的查询所有名为 Smith 的搜索 ：
bash
GET megacorp/_search
{
"query" : {
"match" : {
"last_name" : "Smith"
}
}
}返回结果与之前的查询一样，但还是可以看到有一些变化。其中之一是，不再使用 query-string 参数，而是一个请求体替代。这个请求使用 JSON 构造，并使用了一个 match 查询（属于查询类型之一，后面将继续介绍）。
更复杂的搜索
现在尝试下更复杂的搜索。 同样搜索姓氏为 Smith 的员工，但这次我们只需要年龄大于 30 的。查询需要稍作调整，使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询。
bash
GET megacorp/_search
{
"query" : {
"bool": {
"must": {
"match" : {
"last_name" : "smith"
}
},
"filter": {
"range" : {
"age" : { "gt" : 30 }
}
}
}
}
}must 这部分与我们之前使用的 match 查询 一样。
filter 这部分是一个 range 过滤器 ， 它能找到年龄大于 30 的文档，其中 gt 表示_大于_(great than)。
目前无需太多担心语法问题，后续会更详细地介绍。只需明确我们添加了一个 过滤器 用于执行一个范围查询，并复用之前的 match 查询。现在结果只返回了一名员工，叫 Jane Smith，32 岁。
全文搜索
截止目前的搜索相对都很简单：单个姓名，通过年龄过滤。现在尝试下稍微高级点儿的全文搜索------一项 传统数据库确实很难搞定的任务。
搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的员工：
bash
GET megacorp/_search
{
"query" : {
"match" : {
"about" : "rock climbing"
}
}
}显然我们依旧使用之前的 match 查询在about 属性上搜索 "rock climbing" 。得到两个匹配的文档：
bash
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_id": "1",
"_score": 1.4167401,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
},
{
"_index": "megacorp",
"_id": "2",
"_score": 0.4589591,
"_source": {
"first_name": "Jane",
"last_name": "Smith",
"age": 32,
"about": "I like to collect rock albums",
"interests": [
"music"
]
}
}
]_score 为相关性得分
Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每个文档跟查询的匹配程度。第一个最高得分的结果很明显：John Smith 的 about 属性清楚地写着 "rock climbing" 。
但为什么 Jane Smith 也作为结果返回了呢？原因是她的 about 属性里提到了 "rock" 。因为只有 "rock" 而没有 "climbing" ，所以她的相关性得分低于 John 的。
这是一个很好的案例，阐明了 Elasticsearch 如何 在 全文属性上搜索并返回相关性最强的结果。Elasticsearch中的 相关性 概念非常重要，也是完全区别于传统关系型数据库的一个概念，数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配。
短语搜索
找出一个属性中的独立单词是没有问题的，但有时候想要精确匹配一系列单词或者_短语_ 。 比如， 我们想执行这样一个查询，仅匹配同时包含 "rock" 和 "climbing" ，并且 二者以短语 "rock climbing" 的形式紧挨着的雇员记录。
为此对 match 查询稍作调整，使用一个叫做 match_phrase 的查询：
bash
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}高亮搜索
许多应用都倾向于在每个搜索结果中 高亮 部分文本片段，以便让用户知道为何该文档符合查询条件。在 Elasticsearch 中检索出高亮片段也很容易。
再次执行前面的查询，并增加一个新的 highlight 参数：
bash
GET megacorp/_search
{
"query" : {
"match_phrase" : {
"about" : "rock climbing"
}
},
"highlight": {
"fields" : {
"about" : {}
}
}
}当执行该查询时，返回结果与之前一样，与此同时结果中还多了一个叫做 highlight 的部分。这个部分包含了 about 属性匹配的文本片段，并以 HTML 标签 <em></em> 封装：
bash
"hits": [
{
"_index": "megacorp",
"_id": "1",
"_score": 1.4167401,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": 25,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
},
"highlight": {
"about": [
"I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>"
]
}
}
]分析
终于到了最后一个业务需求：支持管理者对员工目录做分析。 Elasticsearch 有一个功能叫聚合（aggregations），允许我们基于数据生成一些精细的分析结果。聚合与 SQL 中的 GROUP BY 类似但更强大。
举个例子，挖掘出员工中最受欢迎的兴趣爱好：
如果您的目标是对 interests 字段进行聚合操作（aggregation），那么您需要确保该字段是可以被聚合的类型。在 Elasticsearch 中，文本类型的字段默认是无法被聚合的，因为聚合操作通常需要使用字段数据（fielddata）来计算聚合结果，而文本类型的字段默认是禁用字段数据的。
对于您的情况，interests 是一个包含多个兴趣爱好的列表，您想要对这些兴趣爱好进行聚合操作。为了实现这一目的，您可以将 interests 字段定义为 keyword 类型的多值字段，并启用字段数据。这样可以允许 Elasticsearch 对该字段进行聚合操作。
bash
GET megacorp/_search
{
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": { "field": "interests.keyword" }
}
}
}暂时忽略掉语法，直接看看结果：
bash
......
"aggregations": {
"all_interests": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "music",
"doc_count": 2
},
{
"key": "forestry",
"doc_count": 1
},
{
"key": "sports",
"doc_count": 1
}
]
}
}可以看到，两位员工对音乐感兴趣，一位对林业感兴趣，一位对运动感兴趣。这些聚合的结果数据并非预先统计，而是根据匹配当前查询的文档即时生成的。如果想知道叫 Smith 的员工中最受欢迎的兴趣爱好，可以直接构造一个组合查询：
bash
GET megacorp/_search
{
"query": {
"match": {
"last_name": "smith"
}
},
"aggs": {
"all_interests": {
"terms": {
"field": "interests.keyword"
}
}
}
}all_interests 聚合已经变为只包含匹配查询的文档：
bash
{......
"hits":{......},
"aggregations": {
"all_interests": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "music",
"doc_count": 2
},
{
"key": "sports",
"doc_count": 1
}
]
}
}
}聚合还支持分级汇总 。比如，查询特定兴趣爱好员工的平均年龄：
bash
GET megacorp/_search
{
"aggs" : {
"all_interests" : {
"terms" : { "field" : "interests.keyword" },
"aggs" : {
"avg_age" : {
"avg" : { "field" : "age" }
}
}
}
}
}得到的聚合结果有点儿复杂，但理解起来还是很简单的：
bash
{......
"aggregations": {
"all_interests": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "music",
"doc_count": 2,
"avg_age": {
"value": 28.5
}
},
{
"key": "forestry",
"doc_count": 1,
"avg_age": {
"value": 35
}
},
{
"key": "sports",
"doc_count": 1,
"avg_age": {
"value": 25
}
}
]
}
}
}输出基本是第一次聚合的加强版。依然有一个兴趣及数量的列表，只不过每个兴趣都有了一个附加的 avg_age 属性，代表有这个兴趣爱好的所有员工的平均年龄。
即使现在不太理解这些语法也没有关系，依然很容易了解到复杂聚合及分组通过 Elasticsearch 特性实现得很完美，能够提取的数据类型也没有任何限制。
教程结语
欣喜的是，这是一个关于 Elasticsearch 基础描述的教程，且仅仅是浅尝辄止，更多诸如 suggestions、geolocation、percolation、fuzzy 与 partial matching 等特性均被省略，以便保持教程的简洁。但它确实突显了开始构建高级搜索功能多么容易。不需要配置------只需要添加数据并开始搜索！
很可能语法会让你在某些地方有所困惑，并且对各个方面如何微调也有一些问题。没关系！本书后续内容将针对每个问题详细解释，让你全方位地理解 Elasticsearch 的工作原理。
分布式特性
在本章开头，我们提到过 Elasticsearch 可以横向扩展至数百（甚至数千）的服务器节点，同时可以处理PB级数据。我们的教程给出了一些使用 Elasticsearch 的示例，但并不涉及任何内部机制。Elasticsearch 天生就是分布式的，并且在设计时屏蔽了分布式的复杂性。
Elasticsearch 在分布式方面几乎是透明的。教程中并不要求了解分布式系统、分片、集群发现或其他的各种分布式概念。可以使用笔记本上的单节点轻松地运行教程里的程序，但如果你想要在 100 个节点的集群上运行程序，一切依然顺畅。
Elasticsearch 尽可能地屏蔽了分布式系统的复杂性。这里列举了一些在后台自动执行的操作：
- 分配文档到不同的容器 或 分片 中，文档可以储存在一个或多个节点中
- 按集群节点来均衡分配这些分片，从而对索引和搜索过程进行负载均衡
- 复制每个分片以支持数据冗余，从而防止硬件故障导致的数据丢失
- 将集群中任一节点的请求路由到存有相关数据的节点
- 集群扩容时无缝整合新节点，重新分配分片以便从离群节点恢复
后续步骤
现在大家对于通过 Elasticsearch 能够实现什么样的功能、以及上手的难易程度应该已经有了初步概念。Elasticsearch 力图通过最少的知识和配置做到开箱即用。学习 Elasticsearch 的最好方式是投入实践：尽情开始索引和搜索吧！
然而，对于 Elasticsearch 知道得越多，就越有生产效率。告诉 Elasticsearch 越多的领域知识，就越容易进行结果调优。
本书的后续内容将帮助你从新手成长为专家，每个章节不仅阐述必要的基础知识，而且包含专家建议。如果刚刚上手，这些建议可能无法立竿见影；但 Elasticsearch 有着合理的默认设置，在无需干预的情况下通常都能工作得很好。当你开始追求毫秒级的性能提升时，随时可以重温这些章节。