Elasticsearch搜索引擎实战：打造高效搜索体验

# 1. Elasticsearch搜索引擎概述

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，旨在处理大规模数据集的实时搜索、分析和存储。它基于Lucene搜索库构建，提供了一系列强大的功能，包括：

- **全文搜索：**支持对文本、数字、日期等多种数据类型进行全文搜索。
- **高可用性：**通过分片和副本机制确保数据的高可用性和容错性。
- **可扩展性：**可以水平扩展集群，以处理不断增长的数据量和查询负载。
- **实时索引：**允许在数据插入或更新时立即进行索引，从而实现近乎实时的搜索。

# 2. Elasticsearch数据模型与索引设计

### 2.1 文档类型和字段映射

Elasticsearch中的数据以文档的形式存储，每个文档由一组键值对组成，其中键表示字段名称，值表示字段值。文档类型用于对具有相似结构和语义的文档进行分组，类似于关系数据库中的表。

字段映射定义了每个字段的类型、格式和分析器。字段类型决定了字段值的存储和检索方式，例如字符串、数字、日期或地理空间数据。格式指定了字段值的表示方式，例如原始、分词或不分词。分析器用于将字段值转换为适合搜索和分析的令牌。

### 2.2 索引创建和优化

索引是Elasticsearch中存储和组织文档的结构。创建索引时，需要指定文档类型、字段映射和分片数。分片将索引划分为更小的部分，允许并行处理查询和更新。

索引优化涉及调整分片数、副本数和刷新间隔等设置，以提高搜索性能和可用性。副本提供了冗余，确保在发生故障时数据不会丢失。刷新间隔控制将新文档写入磁盘的频率，影响索引的实时性。

### 2.3 分片和副本机制

分片将索引划分为更小的部分，允许并行处理查询和更新。每个分片是索引的独立副本，包含索引中所有文档的一部分。分片数影响搜索性能和索引大小。

副本是分片的冗余副本，用于提高可用性和容错性。当一个分片不可用时，副本可以提供服务。副本数影响索引的存储空间和写入性能。

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

上述代码创建了一个具有5个分片和1个副本的索引。

#### 分片分配策略

分片分配策略决定了分片如何在集群中的节点上分配。Elasticsearch提供了多种分配策略，包括：

- **默认策略：**将分片均匀分布在所有节点上。
- **自定义策略：**允许用户指定分片分配的规则。
- **意识策略：**考虑节点的属性（例如硬件规格、地理位置）进行分片分配。

#### 副本分配策略

副本分配策略决定了副本如何在集群中的节点上分配。Elasticsearch提供了以下副本分配策略：

- **单副本策略：**每个分片只有一个副本。
- **多副本策略：**每个分片有多个副本。
- **自定义策略：**允许用户指定副本分配的规则。

# 3.1 基本查询语法和过滤器

Elasticsearch 提供了丰富的查询语法，用于从索引中检索相关文档。基本查询语法包括：

- **term query：**精确匹配特定字段中的值。

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "field_name": "value"
    }
  }
}

- **match query：**对字段中的值进行全文搜索，支持模糊匹配。

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "field_name": "search_term"
    }
  }
}

- **range query：**根据范围条件过滤文档，支持数值、日期和字符串范围。

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "field_name": {
        "gt