ElasticSearch - 技术栈

es是一个开源的基于Lucene基础上，使用java封装，内部使用Lucene做索引与搜索，提供了一套简单的RESTful API。

es的作用：①分布式的实时文档存储，每个字段都可以被索引与搜索；②分布式实时搜索引擎；③胜任上百个服务节点的扩展，支持PB级别的数据

es是基于文档的搜索引擎，使用JSON文档存储数据，相关数据通常存在同一个文档中，而不是分散在多个表中。

es使用Query DSL ，基于JSON，支持全文搜索、复合查询、过滤、聚合等。

1.es为什么快

1.分布式存储：使用分布式存储技术将数据存储在多个节点上，减轻单节点压力，提升性能；

2.索引分片：把每个索引划分成多个分片，这样可以让查询操作并行化，提高查询速度；

3.全文索引：将文档转化成可搜索的结构化数据，使得搜索操作快速高效。

4.倒排索引：支持倒排索引结构，倒排索引将文档中的词与词出现的文档进行映射，并存储这些信息。当搜索请求时，es可以快速查询包含关键词的文档并返回；

5.预存储结果：插入数据时会对数据进行预处理，并将结果存储到索引中，从而在查询中不再需要重新计算；

6.内存存储：使用内存存储，减少磁盘IO，提高存储和查询速度；

2.es字段类型

text

适用于全文检索的文本，会被分词器分词并建立倒排索引，，支持模糊搜索、短语搜索等，默认使用标准分词器，也可以指定

java 复制代码

 "content": {
      "analyzer": "ik_max_word",
      "type": "text"
    }

keyword

用于存储不可分词的、完整的、原始的值，如标签、ID、code等，用于精确匹配等，不进行分词

java 复制代码

 "id": {
      "type": "keyword"
    },

数值类型：long、integer、short、byte、dobule、float

时间：date

java 复制代码

 "created": {
      "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss",
      "type": "date"
    },
 "pubdate": {
      "format": "yyyy-MM-dd",
      "type": "date"
    },

nested

用来存数组形式的独立对象，每个对象都有自己的文档结构

java 复制代码

 "researchers": {
      "type": "nested",
      "properties": {
        "user_id": {
          "type": "long"
        },
        "name": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    },

多字段

为一个字段创建多个映射定义，可以使用不同的左印方式查询同一字段的内容，如下title字段，有个text字段，用的是ik_smart的分词模式，然后还可以通过search_key字段使用ik_max_word进行匹配，也可以通过key进行全词匹配或者ngram_key进行模糊匹配

java 复制代码

 "title": {
      "analyzer": "ik_smart",
      "type": "text",
      "fields": {
        "search_key": {
          "analyzer": "ik_max_word",
          "type": "text"
        },
        "key": {
          "type": "keyword"
        },
        "ngram_key": {
          "analyzer": "ngram_analyzer",
          "type": "text"
        }
      }
    },

3.优化

3.1集群和硬件优化

服务是个java项目，合理设置服务运行参数可以有效提升服务性能

确保堆内存最大最小值Xmx和Xms想通，防止运行中改变堆大小（通常为机器内存50%但是不超过32G，超过会无法使用压缩指针）

合理的GC模式（G1好了，内存一般超过4G）

根据需要使用高性能服务器或者提升服务器性能，比如增加CPU、内存、使用ssd

负载均衡

3.2合理分片

分片多了可以提升吞吐量，但是查询大量的分片也可能会导致查询性能降低，因为每个分片都要单独处理查询。分片多了也会增加集群管理开销。所以需要根据数据大小、查询复杂性、硬件资源和预期的负载等等因素进行设置分片大小。

es为强制规定分片大小，但是网上有一个经验法则：每个节点上已经配置的每个GB分片不大于20，即某节点又有15GB的堆内存，那最多可以分300片，当然一半而言在此范围内分片数量越少效果越好。

3.3精准的映射和索引设置

为每个字段指定正确的数据类型（text、keyword、long、date等），不同的数据类型有不同的存储和索引方式。

不需要全文检索的指定为keyword避免被分词器分割。

需要分割的text并指定合适的分词器（ik_smart/ik_max_word）来定义文本如何被分割和索引。

3.4查询优化

1.使用过滤器：filter可以缓存，query不可以，后续相同查询速度会提升

2.避免深度分页：当使用from（跳过的条数）和size（每页条数）进行查询，from=8000，size=10，他会先找到并处理当前页之前的所有数据（8000）就是深度分页，会对性能产生影响，页码越多处理的数据就越多；考虑使用search_after或者scroll API

3.减少返回字段：在查询请求中指定返回的字段（_source filtering），只获取必要的字段，可以减少网络传输的数据量和减轻ES集群的负担

4.使用精确的查询语句，避免使用一些通配符、正则表达式、脚本（script）查询

5.监控：使用kibana和ElasticSearch-head监控状态性能

6.启用慢查询来识别和优化慢查询（可以看这篇文章Elasticsearch慢查询日志配置-CSDN博客）

在elasticsearch.yml中开启慢查询：，不需要就注释后重启就行了，生成的日志记录在以"_index_isearch_slowlog.log" 结尾的文件中

java 复制代码

index.search.slowlog.threshold.query.warn: 10s  #超过10秒的query产生1个warn日志
index.search.slowlog.threshold.query.info: 5s  #超过5秒的query产生1个info日志
index.search.slowlog.threshold.query.debug: 2s #超过2秒的query产生1个debug日志

还有索引的慢查询日志

java 复制代码

index.indexing.slowlog.threshold.index.warn: 10s ##索引数据超过10秒产生一个warn日志
index.indexing.slowlog.threshold.index.info: 5s ##索引数据超过5秒产生一个info日志
index.indexing.slowlog.threshold.index.debug: 2s ##索引数据超过2秒产生一个ddebug日志

4其他

es不支持事务，但是可以通过版本号_version(6.7之前)，之后的版本可以通过_seq_no 和_primary_term进行，可以去看以下文档：

Optimistic concurrency control | Elasticsearch Guide [8.16] | Elastic

java 复制代码

PUT products/_doc/1567?if_seq_no=362&if_primary_term=2
{
  "product": "r2d2",
  "details": "A resourceful astromech droid",
  "tags": [ "droid" ]
}

5.和mongoDB的区别

1.es是java编写，RESTful接口操作数据，mongoDB是C++的。

2.mongodb分片可以通过hash和range，es只能hash

3.es天生分布式，主副分片自动分配和复制，开箱急用，mongodb需要手动配置

4.es是倒排索引，mongodb是B树索引

5.es是最终一致性，mongodb是强一致性的，es适合做搜索日志分析，mongodb适合高吞吐量的读写操作

7.ES文档最大2.2G，mongodb16M

8.存储引擎es是Lucene，mongodb是WiredTiger

9.es不支持事务，mongodb支持事务

10.适用场景，es适合做搜索日志分析，mongodb适合做文档存储、分析

这篇文档里写得到更详细（MongoDB与Elasticsearch特性及知识点对比_elasticsearch mongodb-CSDN博客）