1. 什么是ElasticSearch?

Elasticsearch是基于Lucene的搜索引擎。它提供了一个分布式，支持多租户的全文搜索引擎，它具有HTTP Web界面和无模式JSON文档。 Elasticsearch是用Java开发的，根据Apache许可条款作为开源发布。

----来自维基百科的解释

我个人的理解是Elasticsearch（以下简称ES）是一个支持分布式的全文搜索引擎，因为在海量数据搜索时，普通关系型、非关系型数据库因为IO读取、处理器运算能力的限制，导致查询效率难以提升，但是ES是分布式的（能把处理压力分摊给每个节点），而且它是给每个词创建索引，所以查询效率极高，堪称即时搜索。

而且ES能搭配Kibana,实现数据的可视化管理与数据分析。

Kibana仪表盘

2. ES中名词概念2.1 Node和Cluster

前面所过ES是一个分布式搜索引擎，其本质是一个分布式数据库，可以多台计算机上的ES实例协同工作，这里面的某一台计算机上的某个ES实例，就可以称为一个Node(节点)，所有的这些协同工作的实例，可以称为一个Cluster(集群)。

2.2 Index

Elastic 会索引所有字段，经过处理后写入一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。

所以，Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。它是单个数据库的同义词。每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。

2.3 Document

Index 里面单条的记录称为 Document（文档）。许多条 Document 构成了一个 Index。

Document 使用 JSON 格式表示，下面是一个例子。

{ "user": "张三", "title": "工程师", "desc": "数据库管理"}

同一个 Index 里面的 Document，不要求有相同的结构（scheme），但是最好保持相同，这样有利于提高搜索效率。

2.4 Type

Document 可以分组，比如weather这个 Index 里面，可以按城市分组（北京和上海），也可以按气候分组（晴天和雨天）。这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。

不同的 Type 应该有相似的结构（schema），举例来说，id字段不能在这个组是字符串，在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据（比如products和logs）应该存成两个 Index，而不是一个 Index 里面的两个 Type（虽然可以做到）。

根据规划，Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type，7.x 版将会彻底移除 Type。

----参考阮一峰 全文搜索引擎 Elasticsearch 入门教程

3. ES工作原理

Elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统。扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展)或者购买更多的服务器（横向扩展）。

Elasticsearch虽然能从更强大的硬件中获得更好的性能，但是纵向扩展有它的局限性。真正的扩展应该是横向的，它通过增加节点来均摊负载和增加可靠性。如果我们启动一个单独的节点，它还没有数据和索引，这个集群看起来就像下图。

集群中一个节点会被选举为主节点(master),它将临时管理集群级别的一些变更，例如新建或删除索引、增加或移除节点等。

主节点不参与文档级别的变更或搜索，这意味着在流量增长的时候，该主节点不会成为集群的瓶颈。任何节点都可以成为主节点。我们例子中的集群只有一个节点，所以它会充当主节点的角色。

当索引创建完成的时候，主分片的数量就固定了，但是复制分片的数量可以随时调整。

让我们在集群中唯一一个空节点上创建一个叫做 blogs 的索引。默认情况下，一个索引被分配5个主分片，但是为了演示的目的，我们只分配3个主分片和一个复制分片（每个主分片都有一个复制分片）：

PUT /blogs{ "settings" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 1 }}

我们的集群现在看起来就像上图，三个主分片都被分配到 Node 1 。

在单一节点上运行意味着有单点故障的风险：没有数据备份。幸运的是，要防止单点故障，我们唯一需要做的就是启动另一个节点。

如果我们启动了第二个节点，这个集群看起来就像下图

第二个节点已经加入集群，三个复制分片(replica shards)也已经被分配了，分别对应三个主分片，这意味着在丢失任意一个节点的情况下依旧可以保证数据的完整性。

文档的索引将首先被存储在主分片中，然后并发复制到对应的复制节点上。这可以确保我们的数据在主节点和复制节点上都可以被检索。

随着应用需求的增长，我们该如何扩展？如果我们启动第三个节点，我们的集群会自我感知，这时便成为了三节点集群。

分片已经被重新分配以平衡负载：

从 Node 1 和 Node 2 来的分片已经被移动到新的 Node 3 上，这样每个节点就有两个分片，以代替之前的三个。这意味着每个节点的硬件资源（CPU、RAM、I/O）被较少的分片共享，这样每个分片就会有更好的表现。

分片本身就是一个完整成熟的搜索引擎，它可以使用单一节点的所有资源。使用这6个分片（3个主分片和三个复制分片）我们可以扩展最多到6个节点，每个节点上有一个分片，这样就可以100%使用这个节点的资源了。

----参考文献Elasticsearch: 权威指南

4. ES的安装与使用4.1 安装

因为每个平台上ES安装方法有所区别，而且网络上有较为详细的安装教程，本文在此不再赘述。原本是想着在我的两台腾讯云Centos服务器上，搭建一个ES集群的，但是因为云服务器内存1G，运行ES时总是报错，大体意思是内存不足，所以我就在自己的PC上,只搭建了一个ES节点，还不算ES集群，不过不影响功能的测试。

Windows环境下ES 6.4 MSI下载地址：

一路默认下一步，安装完成后，在浏览器地址输入，如果您能看到下列结果，说明安装完成。

{ "name": "DESKTOP-1FC1B1D", "cluster_name": "elasticsearch", "cluster_uuid": "lZx4n2xzToeaj9k3HEHAqw", "version": { "number": "6.4.0", "build_flavor": "unknown", "build_type": "unknown", "build_hash": "595516e", "build_date": "2018-08-17T23:18:47.308994Z", "build_snapshot": false, "lucene_version": "7.4.0", "minimum_wire_compatibility_version": "5.6.0", "minimum_index_compatibility_version": "5.0.0" }, "tagline": "You Know, for Search"}

"You Know, for Search"

ES有一套Restful 风格的API系统，通过该API我们与ES进行交互。

4.2 数据的提交

利用PostMan向ES POST一条数据如下。

中Index是该数据的Index(上文有介绍Index),test1是该数据的Type,1是该条数据的Id,该ID在通过ID获取数据时需要用到。

4.3 数据通过ID获取

在知道数据的Index,Type和ID的情况下，可以通过和上文Post数据的Url一样的格式获取数据，不同之处时，此时的HTTP方法时Get,如下：

4.4 数据的查询

ES的数据查询语法较为丰富，此处以一个最简单的查询为例，Http方法为POST,请求的Url中同样指定了Index和Type

{ "query" : { "match" : { "tagline" : "for" }}}

指的时查询tagline中包含的for的数据，

其他更详细的查询语法，建议大家查看Elasticsearch: 权威指南，此处主要抛砖引玉。

5.Net Core中使用ES

在上文中，我们了解到，可以通过restful api与ES进行交互，那么，如果需要在我们的程序中使用ES，是不是要创建一个这样的Helper方法，通过HTTP调用RESTFul API与ES进行交互呢？

不是不可以，但是Elastic为大部分语言都创建了"Clients”，其实就是把上文提及的那些方法进行了一个封装，是我们在代码中，能够方便地调用ES。

以.Net Core为例，该”Clients”开源在Github:

5.1 SDK（客户端,Clients）

在该仓库中，其实有Elasticsearch.Net 和 NEST两个.Net官方SDK,两个各有特色。

Elasticsearch.Net 是一个非常low leave而且灵活的SDK，它不在意你如何的构建自己的请求和响应。它非常抽象，因此所有的Elasticsearch RESTFul API被表示为方法，而且不会影响你构建json / request / response对象的方式。 它还内置可配置/可覆盖的群集故障转移重试机制。

NEST 是一个 high level SDK, 有非常大的弹性，如果你想更好的提升你的搜索服务，你完全可以使用它来做为你的客户端。可以映射所有请求和响应对象，拥有一个强类型DSL（领域特定语言），并且可以使用.net的特性，如协变、Auto Mapping Of POCOs，NEST内部使用的依然是Elasticsearch.Net客户端。

5.2 创建一个Demo

本Demo我使用的NEST，所以第一步是创建一个Asp.Net Core Api应用程序并引入NEST的Nuget包。

PM> Install-Package NEST

然后我创建一个EsClientProvider,代码如下：

public class EsClientProvider : IEsClientProvider { private readonly IConfiguration _configuration; private ElasticClient _client; public EsClientProvider(IConfiguration configuration) { _configuration = configuration; } public ElasticClient GetClient() { if (_client != null) return _client; InitClient(); return _client; } private void InitClient() { var node = new Uri(_configuration["EsUrl"]); _client = new ElasticClient(new ConnectionSettings(node).DefaultIndex("demo")); } }

IEsClientProvider代码如下：

public interface IEsClientProvider{ ElasticClient GetClient();}

然后再Startup的ConfigureServices进行服务的注册

public void ConfigureServices(IServiceCollection services){ services.AddSingleton<IEsClientProvider, EsClientProvider>(); services.AddMvc().SetCompatibilityVersion(CompatibilityVersion.Version_2_1);}

最后，修改ValueContoller,代码如下：

public class ValueController : ControllerBase{ private readonly ElasticClient _client; public ValueController(IEsClientProvider clientProvider) { _client = clientProvider.GetClient(); } [HttpPost] [Route("value/index")] public IIndexResponse Index(Post post) { return _client.IndexDocument(post); } [HttpPost] [Route("value/search")] public IReadOnlyCollection<Post> Search(string type) { return _client.Search<Post>(s => s .From(0) .Size(10) .Query(q => q.Match(m => m.Field(f => f.Type).Query(type)))).Documents; }}

其中Index方法能进行数据的提交，Search是通过Post实体的type来进行数据查询。

代码不复杂，我就不详细介绍了，在PostMan中进行Search方法的测试，效果如下：

查询要求是type是567,响应的实体中，type确实为567,Success!

项目完整代码：

作者：CoderAyu

出处：