elasticsearch 使用感受

存储与搜索

ES是Elastic Search的缩写，ES是基于Lucene的分布式存储；Lucene提供了全文检索的功能，ES在此之上加入索引分布式的机制，提供了数据分片、数据副本、数据同步等功能，保证了数据的安全性；

ES存储的基本单位是一个Document，可以想象是数据库中的一行，与数据库类似的是，一个Document包含有多个Field，可以是数值类型也可以是字符类型，与数据库不同的是，Document可以随意添加或删除字段，也就是Schema less，另外ES对于需要检索的字段可以声明为需要索引，这样可以很方便就对Document进行检索。

ES具有以下特性：

1. 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索；
2. 分布式的实时分析搜索引擎；
3. 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据；

关于分片

ElasticSearch推荐的最大JVM堆空间是30~32G, 所以把你的分片最大容量限制为30GB, 然后再对分片数量做合理估算. 例如, 你认为你的数据能达到200GB, 我们推荐你最多分配7到8个分片.分片的大小一般在50GB以内。

分片不是越多越好，需要你预估3-5年的业务量，根据业务量来设置分片

你分配的每个分片都是有额外的成本的：

• 每个分片本质上就是一个Lucene索引, 因此会消耗相应的文件句柄, 内存和CPU资源

• 每个搜索请求会调度到索引的每个分片中. 如果分片分散在不同的节点倒是问题不太. 但当分片开始竞争相同的硬件资源时, 性能便会逐步下降

• ES使用词频统计来计算相关性. 当然这些统计也会分配到各个分片上. 如果在大量分片上只维护了很少的数据, 则将导致最终的文档相关性较差

关于副本

ES禁止同一个分片的主分片和副本分片在同一个节点。比如单节点ES，不允许有副本分片，有副本分片，则集群不健康。

索引数据的分片规则

shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards
1
shard_num： 分片位置，哪个分片。

_routing： id字段或者parent字段。

num_primary_shards： 主分片数量。

可以看得出来，你的文档存在哪个分片跟主分片的数量有关系

集群配置

我使用到的集群 19节点，包含4个gw网关节点
、3个master主节点、12个data数据节点，数据都存储在12个data节点上，分片是12个分片，1个副本

集群版本7.5、6.3

存储类型

{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": "8",
      "number_of_replicas": "1"
    }
  },
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "properties": {
      "xxId": {
        "type": "long"
      },
      "xxxJSON": {
        "type": "object"
      },
      "createTime": {
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis",
        "type": "date"
      },
      "xxName": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

ES支持的数据类型：
1、字符串类型 ：

string：
text：
keyword： 
从ElasticSearch 5.x开始不再支持string，由text和keyword类型替代；当一个字段是要被全文搜索的，设置text类型，字段内容会被分析，text类型的字段不用于排序，很少用于聚合；keyword类型的字段只能通过精确值搜索到，如果字段需要进行过滤、排序、聚合，设置keyword类型。

2、整数类型：

long
integer 
short
byte 
在满足需求的情况下，尽可能选择范围小的数据类型，字段的长度越短，索引和搜索的效率越高。

3、浮点类型

double：64位双精度IEEE 754浮点类型 
float：32位单精度IEEE 754浮点类型 
half_float：16位半精度IEEE 754浮点类型 
scaled_float ： 缩放类型的的浮点数 
对于float、half_float和scaled_float,-0.0和+0.0是不同的值，使用term查询查找-0.0不会匹配+0.0，同样range查询中上边界是-0.0不会匹配+0.0，下边界是+0.0不会匹配-0.0。其中scaled_float，比如价格只需要精确到分，price为57.34的字段缩放因子为100，存起来就是5734 优先考虑使用带缩放因子的scaled_float浮点类型。

4、逻辑类型  ：boolean 

5、日期类型  ：date 

日期类型表示格式可以是以下几种： 

日期格式的字符串，比如 “2018-01-13” 或 “2018-01-13 12:10:30” 
long类型的毫秒数( milliseconds-since-the-epoch，epoch就是指UNIX诞生的UTC时间1970年1月1日0时0分0秒) 
integer的秒数(seconds-since-the-epoch)
 

以上是常用的数据类型，还有些不在罗列，但有一个需要强调下，就是object类型，它内部可以存储的数据就是json数据，搜索时候比如内部存储了id=1,则可以通过

xxxJSON.id = 1 来搜索，对应的java类型也是object:

private Object xxxJSON = new Object();

关于索引

能用直接query则直接query，尽量少使用aggregation来进行数据的查询除非是数据分析，聚合肯定要比直接查慢，遇到特殊的业务需求直接查不出来的可以先用聚合进行bucket分桶，再根据分桶的结果再次查询，不要在分桶的同时进行子聚合获取tophits，这两个和一起很慢，建议分开来做，

主要我这里遇到了spu+sku信息放在一行了，然后业务需要根绝筛选条件既有sku的也有spu的条件来赛选spu，同时展示spu时候一起展示sku列表，这就很尼玛奇特，本来可以分为两个的，先展示spu，点击spu再展示其sku，非尼玛鼠标滑倒时候就展示sku，故做起来性能不咋地，后来考虑到可以分为两部去实现，效果应该会好很多。

size 设置的不能过大，也不能过小，大小要大于(当前页码*每页数量)，查询时候会每个节点去查一遍这个数，主节点最后再汇总这些节点的数据，你要是设置的特别大，性能就会很慢

深分页

超过1w条的数据会报错，分页查询单次不能超过10000条。

如果查询数据过大，从ES在每个分片的数据查询量就越大，性能指数级下降。

• From+Size 适合浅分页
• Scroll 适合深分页，并且数据实时要求不高，最适合离线场景，需要一页一页查
• Search After 适合深分页，需要一页一页查

 web前端页面展示时候通常会做一个限制，防止深分页展示，比如只展示前1000页，超过1000页不在展示，但是页码会显示总页数

数据导出时候实时性要求不高可以使用Scroll方式导出所有数据

分词

text数据类型存储后会自动分词，默认是英文的分词器，会以空格、逗号等进行自动分词，查询时候使用小写字母+terms就能查到，不建议使用那个模糊搜索的，数据量大了会性能问题。中文分词可以使用ik分词器，我用的ik_max_word中文分词后会很多词组

 mapping映射

一般的， mapping 可以分为  动态映射(dynamic mapping) 和 静态(显示) 映射 (explicit mapping) 和精准(严格) 映射(strict mapping)

具体由dynamic 属性控制

  "dynamic" : "true",  # ES 默认允许添加新的字段  

我用的 true，方便后续扩展字段，但是要控制数据存储，不能随便保存无用的字段。

• 动态映射（dynamic：true）：动态添加新的字段（或缺省）。
• 静态映射（dynamic：false）：忽略新的字段。
• 严格模式（dynamic： strict）：如果遇到新的字段，就抛出异常。