ElasticSearch学习笔记

Elasticsearch核心概念与操作

原创

已于 2025-03-05 15:28:56 修改 · 1.8k 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#elasticsearch #python #数据库 #大数据

于 2020-05-22 22:59:21 首次发布

一.ES核心概念

elasticsearch 是面向文档的，一切都是 Json

ES关系型数据库的对比记忆：

ElasticSearch	关系型数据库
索引（indices）	数据库（database）
类型（types）	表（tables）
文档（documents）	行（rows）
字段（fields）	列（columns）

elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库)，每个索引中包含多个类型(表)，每个类型中包含多个文档(行)，每个文档中包含多个字段(列)。
几个相关概念：

概念	说明
indices（索引库)	indices是index的复数，代表许多的索引，
type（类型）	类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念
document（文档）	存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
field（字段）	文档中的属性
mappings（映射配置）	字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性
node（节点）	节点就是es实例
cluster（集群）	一个集群有多个节点
shard（分片）	索引分片，es将一个完整的索引分为多个分片
replica（副本）	每个shard可以设置一定数量的副本，写入的文档同步给副本，副本可以提供查询功能，分摊系统的都负载

mapping支持的属性：

enabled：仅存储、不做搜索和聚合分析
- ```
"enabled":true （缺省）| false
```
index：是否构建倒排索引（即是否分词，设置false，字段将不会被索引）
- ```
"index": true（缺省）| false
```

index_option：存储倒排索引的哪些信息

"index_options": "docs"

# 4个可选参数
    # docs：索引文档号
    # freqs：文档号+词频
    # positions：文档号+词频+位置，通常用来距离查询
    # offsets：文档号+词频+位置+偏移量，通常被使用在高亮字段
# 分词字段默认时positions，其他默认时docs

norms：是否归一化相关参数、如果字段仅用于过滤和聚合分析、可关闭

"norms": {"enable": true, "loading": "lazy"}

# 分词字段默认配置，不分词字段：默认{“enable”: false}，存储长度因子和索引时boost，建议对需要参加评分字段使用，会额外增加内存消耗

doc_value：是否开启doc_value，用户聚合和排序分析

"doc_value": true（缺省）| false

# 对not_analyzed字段，默认都是开启，分词字段不能使用，对排序和聚合能提升较大性能，节约内存

fielddata：是否为text类型启动fielddata，实现排序和聚合分析

"fielddata": {"format": "disabled"}

# 针对分词字段，参与排序或聚合时能提高性能，不分词字段统一建议使用doc_value

store：是否在_source之外再独立存储一份，默认不存储。（因为_sourse已经存储了所有的字段）
- ```
"store": false（默认）| true
```
coerce：是否开启自动数据类型转换功能，比如：字符串转数字，浮点转整型
- ```
"coerce: true（缺省）| false"
```
multifields：灵活使用多字段解决多样的业务需求
dynamic：控制mapping的自动更新，（慎用！）
- ```
"dynamic": true（缺省）| false | strict
```
data_detection：是否自动识别日期类型
- ```
data_detection：true（缺省）| false
```
analyzer：指定分词器，默认分词器为standard analyzer
- ```
"analyzer": "ik"
```
boost：字段级别的分数加权，默认值是1.0 （5.0.0版本之后废弃）
- ```
"boost": 1.23
```
fields：可以对一个字段提供多种索引模式，同一个字段的值，一个分词，一个不分词
- ```
"fields": {"raw": {"type": "string", "index": "not_analyzed"}}
```
ignore_above：超过100个字符的文本，将会被忽略，不被索引
- ```
"ignore_above": 100
```
include_in_all：设置是否此字段包含在_all字段中，默认时true，除非index设置成no
- ```
"include_in_all": true
```
null_value：设置一些缺失字段的初始化，只有string可以使用，分词字段的null值也会被分词
- ```
"null_value": "NULL"
```
position_increament_gap：影响距离查询或近似查询，可以设置在多值字段的数据上或分词字段上，查询时可以指定slop间隔，默认值时100
- ```
"position_increament_gap": 0
```
search_analyzer：设置搜索时的分词器，默认跟analyzer是一致的，比如index时用standard+ngram，搜索时用standard用来完成自动提示功能
- ```
"search_analyzer": "ik"
```
similarity：默认时TF/IDF算法，指定一个字段评分策略，仅仅对字符串型和分词类型有效
- ```
"similarity": "BM25"
```
trem_vector：默认不存储向量信息，支持参数yes（term存储），with_positions（term+位置），with_offsets（term+偏移量），with_positions_offsets（term+位置+偏移量）对快速高亮fast vector highlighter能提升性能，但开启又会加大索引体积，不适合大数据量用
- ```
"trem_vector": "no"
```