触类旁通Elasticsearch之吊打同行系列：原理篇

目录

一、逻辑设计

1. 文档

2. 类型

3. 索引

二、物理设计

1. 节点

2. 主分片与副本分片

3. 分布式索引和搜索

三、索引数据

四、搜索数据

1. 在哪里搜索

2. 回复的内容

3. 如何搜索

4. 通过ID获取文档

ES被设计为处理海量数据的高性能搜索场景。海量数据具体说至少应该是数亿文档，而高性能具体说就是从数亿文档中任意搜索需要的信息，应该在秒级返回结果。既然ES的一切都是为了性能而设计，从逻辑设计和物理设计两个角度考察ES的数据组织，对于理解ES的工作原理会有帮助。

• 逻辑设计：用于索引和搜索的基本单位是文档，可以将其认为是关系数据库里的一行记录。文档以类型分组，类型包含若干文档，类似表中包含若干行。最终，一个或多个类型存储于同一索引中，索引是更大的容器，类似于SQL世界中的数据库。ES6中类型的概念已经过时，并且将在7中彻底弃用。因此在我的环境中，ES索引和文档就对应数据库的表和记录。

• 物理设计：物理设计的配置方式决定了集群的性能、可扩展性和可用性。ES将每个索引划分为片，缺省为5片，每份分片可以在集群中不同的服务器间迁移。通常，应用程序无须关心这些，因为无论ES是单台还是多台服务器，应用和ES的交互基本保持不变。

图1展示了这两个方面：

图1 ES逻辑设计与物理设计

一、逻辑设计

图2所示为一个ES索引的逻辑结构：

图2 ES数据的逻辑设计

在ES6中，一个索引中只能有一个类型，缺省名为_doc。索引-类型-文档ID 的组合唯一确定了一篇文档，文档ID可以是任意字符串。

当进行搜索的时候，可以查找特定的索引中的文档，也可以跨多个索引进行搜索，类似于单表或多表查询。但和关系数据库不同的是，ES并不支持关系数据库中表之间的join，或者嵌套子查询。

1. 文档

ES是面向文档的，索引和搜索的最小单位是文档。ES中文档有几个重要的属性。

• 它是自包含的。一篇文档中同时包含字段和字段的取值。关系库的表结构是元数据，与真正数据的存储和管理方式是不同的。但ES中文档数据本身就包含了字段名和字段值。

• 它可以是层次的。文档中可以包含其它文档。一个字段可以是简单的，如一个字符串，也可以包含其它字段和取值。

• 它是无模式的。文档不依赖于预先定义的模式，不同文档的字段可以不同。

一篇文档通常是数据的JSON表示。和ES沟通最为广泛的方式是HTTP协议上的JSON。下面是个简单文档的例子：

下面是一个层次型文档的例子：

一个简单的文档也可以包含一组数值，例如：

ES中的文档是无模式的，也就是说并非所有的文档都需要拥有相同的字段，它们不是受限于同一个模式。尽管可以随意添加和忽略字段，但是每个字段的类型很重要。ES保存字段和类型之间的映射以及其它设置，类似于表结构。

2. 类型

ES6中类型的概念已经过时。在ES6之前的版本中，类型是文档的容器，类似于表格是行的容器。每个类型中字段的定义称为映射（mapping），每种字段通过不同的方式进行处理。

既然ES是无模式的，为什么每个文档属于一种类型，而且每个类型包含一个看上去很像模式的映射呢？我们说“无模式”是因为文档不受模式的限制。它们并不需要拥有映射中所定义的所有字段，也能提出新的字段。这是如何运作的？首先，映射包含某个类型中当前索引的所有文档的所有字段。但不是所有的文档必须要有所有的字段。同样，如果一篇新索引的文档拥有一个映射中尚不存在的字段，ES会自动地将新字段加入映射。为了添加这个字段，ES需要确定它是什么类型，于是ES会根据字段值进行猜测。例如，如果值是7，ES会假设字段是长整型。

这种对新字段的自动检测也有缺点，因为ES可能猜得不对。例如，在索引了值7之后，可能想再索引hello world，这时由于它是text而不是long，索引就会失败，对于线上环境，最安全的方式是在索引数据之前，就定义好所需的映射。从这个角度看很像数据库，在加入数据前先建表。所以在实际应用中，常见的使用方式还是先仔细定义好映射，再装载数据。

映射只是将文档进行逻辑划分。从物理角度看，文档写入磁盘时不考虑它们所属的类型。

3. 索引

索引是文档的容器，一个ES索引非常像关系数据库中的表，是独立的大量文档的集合。每个索引存储在磁盘上的同组文件中；索引存储了所有字段的映射和数据，还有一些设置。例如，每个索引有一个称为refresh_interval的设置，定义了新文档对于搜索可见的时间间隔。从性能的角度看，刷新操作的代价是非常昂贵的。ES的索引数据是写入到磁盘上的。但这个过程是分阶段实现的，因为IO的操作比较费时。

1. 先写到内存中，此时不可搜索。

2. 默认经过 1s 之后会被写入 lucene 的底层文件 segment 中 ，此时可以搜索到。

3. refresh 之后才会写入磁盘。

ES被称为准实时的，指的就是这种刷新过程。

二、物理设计

默认情况下，每个索引由5个分片组成，而每个分片又有一个副本，一共10个分片。如图3所示。

图3 一个有3个节点的集群，索引被划分为5个主分片，每个主分片有一个副本分片

技术上而言，一个分片是一个的文件，Lucene用这些文件存储索引数据。分片也是ES将数据从一个节点迁移到另一个节点的最小单位。

1. 节点

一个节点是一个ES实例，多个节点可以加入同一集群。在多节点的集群上，同样的数据可以在多台服务器上传播。如果每分片至少有一个副本，那么任何一个节点都可以宕机，而ES依然可以进行服务，返回所有数据。对于应用程序，集群中有1个还是多个节点是透明的。默认情况下，可以连接集群中的任一节点并访问完整的数据集。

默认情况下，当索引一篇文档时，系统首先根据文档ID的散列值选择一个主分片，并将文档发送到该主分片。这个主分片可能位于另一个节点，如图4中节点2上的主分片，不过对于应用程序这一点是透明的。

图4 文档被索引到随机的主分片和它们的副本分片。

搜索在完整的分片集合上运行，无论它们的状态是主分片还是副本分片。

然后文档被发送到该主分片的所有副本分片进行索引（如图4的左边）。这使得副本分片和主分片之间保持数据的同步。数据同步使得副本分片可以服务于搜索请求，并在原主分片无法访问时自动升级为主分片。

当搜索一个索引时，ES需要在该索引的完整集合中进行查找（见图4的右边）。这些分片可以是分片，也可以是副本分片。ES在索引的主分片和副本分片中进行搜索请求的负载均衡，使得副本分片对于搜索性能和容错都有所帮助。

2. 主分片与副本分片

分片是ES最小的处理单元，一个分片是一个Lucene的索引：一个包含倒排索引的文件目录。如图5所示，get-together索引的首个主分片可能包含何种信息。该分片称为get-together0，它是一个Lucene索引、一个倒排索引。它默认存储原始文档的内容，再加上一些额外的信息，如词条字典和词频。

图5 Lucene索引中的词条字典和词频

词条字典将每个词条和包含该词条的文档映射起来。搜索的时候，ES没必要为了某个词条扫描所有文档，而是根据这个字典快速识别匹配的文档。

词频使得ES可以快速地获取谋篇文档中某个词条出现的次数。这对于计算结果的相关性得分非常重要。更高得分的文档出现在结果列表的更前面。默认的排序算法是TF-IDF。

可以在任何时候改变每个分片的副本分片的数量，因为副本分片总是可以被创建和移除。但主分片的数量必须在创建索引之前确定，索引创建后主分片的数量不能修改。过少的分片将限制可扩展性，但过多的分片影响性能。默认设置的5份是个不错的开始。

3. 分布式索引和搜索

索引的过程如图6所示。接受索引请求的ES节点首先选择文档索引到哪个分片。默认的，文档在分片中均匀分布：对于每篇文档，分片是通过其ID字符串的散列决定的。每个分片拥有相同的散列范围，接收新文档的机会均等。一旦目标分片确定，接受请求的节点将文档转发到该分片所在节点。随后，索引操作在所有目标分片的副本分片中进行。在所有可用副本分片完成文档的索引后，索引命令就会返回成功。

图6 索引操作被转发到相应的分片，然后转发到它的副本分片

在搜索的时候，接受请求的节点将请求转发到一组包含所有数据的分片。ES使用round-robin的轮询机制选择可用的分片（主分片或副本分片），并将搜索请求转发过去，其假设集群中的所有节点是同样快的。如图7所示，ES然后从这些分片收集结果，将其聚集到单一的结果返回给应用程序。

图7 转发搜索请求到包含完整数据集合的主分片/副本分片，然后聚集结果并将其发送回客户端

三、索引数据

可以使用curl的PUT方法索引一个文档，如：

这句DSL语句的功能是向索引get-together中新增一个ID为1的文档，类似于SQL的insert命令：

输出如下：

回复中包含索引、类型和文档ID。如果索引和类型不存在，则会自动创建。文档ID也可以由ES自动生成。这里还获得了文档的版本，它从1开始并随着每次的更新而增加。ES使用这个版本号实现并发更新时的乐观锁功能，防止类似关系数据库中的第二类更新丢失问题。

这个curl命令之所以可以奏效，是因为ES自动创建了get-together和_doc类型，并为_doc类型创建了一个新的映射。映射包含字符串字段的定义。默认情况下ES处理所有这些，无需任何事先配置，就可以开始索引。

使用下面的命令查询索引的映射：

返回如下。可以看到，ES自动将name和organizer字段识别为text类型：

映射类型包含与文档相关的字段或属性列表。ES缺省将字符串数据映射为text和keyword。因此，可以对name和organizer字段执行全文搜索，同时使用name.keyword或organizer.keyword执行原文匹配和聚合。

可以手动创建索引：

类似于创建一个名为new-index的表，但这里只指定了索引名称，返回如下：

如果只想建立字符串类型的倒排索引搜索字段，而不映射keyword字段，只需要在创建索引时显式指定mapping：

四、搜索数据

下面的命令搜索get-together索引中包含“elasticsearch”关键词的文档，但只获取最相关文档的name和location_event.name字段。功能类似于SQL语句：

下面两种写法是等价的，但后者的可读性更好。这个例子中的搜索条件没有指定任何字段，意为在所有字段中搜索。

结果返回：

1. 在哪里搜索

可以指定ES在特定索引中进行查询，但也可以在同一个索引的多个字段中搜索、在多个索引或在所有索引中搜索。

这种关于“在哪里搜索”的灵活性，允许在多个索引中组织数据。例如，日志事件经常以基于时间的索引组织，如“logs-20190101”、“logs-20190102”等。可以只搜索最新的索引，也可以在多个索引或全量数据里搜索。

2. 回复的内容

（1）时间

除了和搜索条件匹配的文档，搜索回复还包含其它有价值的信息，用于检验搜索的性能或结果的相关性。ES的JSON应答包含了时间、分片、命中统计数据、文档等。

took字段表示ES处理请求所花的时间，单位是毫秒。timed_out字段表示搜索请求是否超时，默认情况下，搜索永远不会超时，但是可以通过timeout参数设定超时时间。例如下面的搜索在3秒后超时：

如果搜索超时，timed_out的值就是true，而且只能获得超时前所获得的结果。

（2）分片

回复的下一部分是搜索相关的分片信息：

get-together索引有两个分片，所有分片都有返回，所以成功（successful）的值是2，而失败（failed）的值是0。图8展示了一个拥有3个节点的集群，每个节点只有一份分片且没有副本分片。如果某个节点宕机了，就会丢失某些数据。在这种情况下，ES提供正常分片中的结果，并在failed字段中报告不可搜索的分片数量。

图8 仍然可用的分片将返回部分结果

（3）命中统计数据

回复的最后一项组成元素是hits，这项相当长因为它包含了匹配文档的数组。数组之前包含了几项统计数据：

total表示匹配文档的总数，max_score是这些匹配文档的最高得分。文档得分，是该文档和给定搜索条件的相关性衡量，得分默认是通过TF-IDF算法进行计算的。

匹配文档的总数和回复中的文档数量可能并不相同。ES默认限制结果数为10，可使用size参数修改返回的结果数量。查看total字段的值，可以获取匹配搜索条件的精确文档数量。

（4）结果文档

结果中包括每个匹配文档所属的索引、类型、它的ID、得分，以及搜索查询中所指定的字段的值。查询中使用了_source=name,location_event.name。如果结果中某个指定字段的值为空，缺省没有该字段的定义，就像结果中没有location_event.name字段。这点和数据库不同，数据库是有schema的，字段值和表定义分开处理，即使某字段没有值，结果中该字段也会有个NULL值。如果不指定需要哪些字段，会返回“_source”中的所有字段。_source是一个特殊的字段，ES默认在其中存储原始的JSON文档。

3. 如何搜索

（1）设置查询的字符串选项

query_string提供了除字符串之外的更多选项。例如，如果搜索“Elasticsearch san Francisco”，ES默认查询所有字段。如果想在名称和标题中查询，需要指定：

"fields": ["name", "title"]

ES默认返回匹配了任一指定关键词的文档（默认的操作符是OR）。如果希望匹配所有的关键词，需要指定：

"default_operator": "AND"

修改后的查询如下：

查询字符串是指定搜索条件的强大工具。ES分析字符串并理解所查找的词条和其它选项，如字段和操作符，然后执行查询。这项功能是从Lucene继承而来。

（2）选择合适的查询类型

除query_string外，ES还有很多其它类型的查询。例如，如果在name字段中只查找“elasticsearch”一个词，term查询更直接：

（3）使用过滤器

如果不需要通过结果得分返回结果，可以使用过滤器查询替代。过滤器查询只关心一条结果是否匹配搜索条件，因此过滤器查询更快，而且更容易缓存。例如：

返回的结果和同样词条的查询相同，但结果没有根据得分排序，因为所有的结果得分都是0。

（4）应用聚合

除了查询和过滤，还可以通过聚合进行各种统计。例如实现SQL的简单聚合：

ES查询命令如下：

当在get-together索引上执行此聚合查询时，报以下错误：

"Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [organizer] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory. Alternatively use a keyword field instead."

ES聚合使用一个叫Doc Values的数据结构。Doc Values使聚合更快、更高效且内存友好。Doc Values的存在是因为倒排索引只对某些操作是高效的。倒排索引的优势在于查找包含某个条目的文档，而反过来确定哪些条目在单个文档里并不高效。

Doc Values结构类似如下：

Doc Terms

Doc_1 | brown, dog, fox, jumped, lazy, over, quick, the Doc_2 | brown, dogs, foxes, in, lazy, leap, over, quick, summer Doc_3 | dog, dogs, fox, jumped, over, quick, the

Doc values在索引时生成，伴随倒排索引创建。像倒排索引一样基于per-segment，且是不可变，被序列化存储到磁盘。通过序列化持久化数据结构到磁盘，可以用操作系统的文件缓存来代替JVM heap。但是当工作空间需要的内存很大时，Doc Values会被置换出内存，这样会导致访问速度降低，但是如果放在JVM heap，将直接导致内存溢出错误。

Doc Values默认对除了分词的所有字段起作用。因为分词字段产生太多tokens且Doc Values对其并不是很有效。Doc Values默认开启，如果不执行基于一个确定的子段聚合、排序或执行脚本（Script ），可以选择关闭Doc Values，这可以节省磁盘空间，提高索引数据的速度。

text字段不支持doc_values，text使用fielddata，一种在查询时期生成在缓存里的数据结构。当字段在首次sort、aggregations或in a script时创建，读取磁盘上所有segment的倒排索引，反转 term<->doc 的关系，加载到jvm heap，它将在segment的整个生命周期内一直存在。fielddata很耗内存，默认禁用fielddata。text字段是先分词再索引的，因此，应该使用不分词的keyword用来聚合。

organizer字段的mapping如下：

正如错误提示中所指出的，要解决这个问题，可选择两种方式：一是设置fielddata=true，二是增加keyword字段。第一种方法可以即时生效，第二种方法需要重新索引数据才能生效。所以建议在创建index时，仔细定义mapping，以免以后修改结构产生问题。

第一种方式：

第二种方式：

返回的聚合结果如下：

关于Doc Values和FieldData的更多说明，参见“Es官方文档整理-3.Doc Values和FieldData”。

4. 通过ID获取文档

为了获取一个具体的文档，必须要知道它所属的索引、类型和ID。然后就可以发送HTTP GET请求到这篇文档的URI：

返回：

通过ID获得文档要比搜索更快，所消耗的资源成本也更低。这也是实时完成的：只要索引操作完成了，新的文档就可以通过GET API获取。相比之下，搜索是近实时的，因为它们需要等待默认情况下每秒进行一次的刷新操作。这个思想和DB也类似，通过主键查询通常是查询数据最快的途径。