一文帮你彻底搞明白ElasticSearch

 思考：大规模数据如何检索?

如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题：

1)用什么数据库好?(mysql、sybase、oracle、达梦、神通、mongodb、hbase…)

2)如何解决单点故障;(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)

3)如何保证数据安全性;(热备、冷备、异地多活)

4)如何解决检索难题;(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;)

5)如何解决统计分析问题;(离线、近实时)

传统数据库的应对解决方案

对于关系型数据，我们通常采用以下或类似架构去解决查询瓶颈和写入瓶颈：

解决要点：

1)通过主从备份解决数据安全性问题;

2)通过数据库代理中间件心跳监测，解决单点故障问题;

3)通过代理中间件将查询语句分发到各个slave节点进行查询，并汇总结果

非关系型数据库的解决方案

对于Nosql数据库，以mongodb为例，其它原理类似：

解决要点：

1)通过副本备份保证数据安全性;

2)通过节点竞选机制解决单点问题;

3)先从配置库检索分片信息，然后将请求分发到各个节点，最后由路由节点合并汇总结果

另辟蹊径——完全把数据放入内存怎么样?

我们知道，完全把数据放在内存中是不可靠的，实际上也不太现实，当我们的数据达到PB级别时，按照每个节点96G内存计算，在内存完全装满的数据情况下，我们需要的机器是：1PB=1024T=1048576G

节点数=1048576/96=10922个

实际上，考虑到数据备份，节点数往往在2.5万台左右。成本巨大决定了其不现实!

从前面讨论我们了解到，把数据放在内存也好，不放在内存也好，都不能完完全全解决问题。

全部放在内存速度问题是解决了，但成本问题上来了。

为解决以上问题，从源头着手分析，通常会从以下方式来寻找方法：

1、存储数据时按有序存储;

2、将数据和索引分离;

3、压缩数据;

这就引出了Elasticsearch。

1. ES 基础一网打尽

1.1 ES定义

ES=elaticsearch简写， Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。

Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

1.2 Lucene与ES关系?

1)Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

2)Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

1.3 ES主要解决问题：

1)检索相关数据;

2)返回统计结果;

3)速度要快。

1.4 ES工作原理

当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。这个过程如下图所示：

1.5 ES核心概念

1)Cluster：集群。

ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。

2)Node：节点。

形成集群的每个服务器称为节点。

3)Shard：分片。

当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。

当你查询的索引分布在多个分片上时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的。

4)Replia：副本。

为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。

副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。

当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。

5)全文检索。

全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。

全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”你们的激情是因为什么事情来的” 可能会被分词成：“你们“，”激情“，“什么事情“，”来“ 等token，这样当你搜索“你们” 或者 “激情” 都会把这句搜出来。

1.6 ES数据架构的主要概念(与关系数据库Mysql对比)

(1)关系型数据库中的数据库(DataBase)，等价于ES中的索引(Index)

(2)一个数据库下面有N张表(Table)，等价于1个索引Index下面有N多类型(Type)，

(3)一个数据库表(Table)下的数据由多行(ROW)多列(column，属性)组成，等价于1个Type由多个文档(Document)和多Field组成。

(4)在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。 与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。

(5)在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.

1.7 ELK是什么?

ELK=elasticsearch+Logstash+kibana elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索 logstash: 日志加工、“搬运工” kibana：数据可视化展示。

ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。 三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。

2. ES特点和优势

1)分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。

2)实时分析的分布式搜索引擎。

分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作;

负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。

3)可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上(已测试)

4)支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。

3、ES性能

3.1 性能结果展示

(1)硬件配置：

CPU 16核 AuthenticAMD内存 总量：32GB硬盘 总量：500GB 非SSD

(2)在上述硬件指标的基础上测试性能如下：

1)平均索引吞吐量： 12307docs/s(每个文档大小：40B/docs)

2)平均CPU使用率： 887.7%(16核，平均每核：55.48%)

3)构建索引大小： 3.30111 GB

4)总写入量： 20.2123 GB

5)测试总耗时： 28m 54s.

4、为什么要用ES?

4.1 ES国内外使用优秀案例

1) 2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”。

2)维基百科：启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构。

3)SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”。

4)百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线(包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等)，单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据。

4.2 我们也需要

实际项目开发实战中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，当搜索做到一定程度时，维护和扩展起来难度就会慢慢变大，所以很多公司都会把搜索单独独立出一个模块，用ElasticSearch等来实现。

近年ElasticSearch发展迅猛，已经超越了其最初的纯搜索引擎的角色，现在已经增加了数据聚合分析(aggregation)和可视化的特性，如果你有数百万的文档需要通过关键词进行定位时，ElasticSearch肯定是最佳选择。当然，如果你的文档是JSON的，你也可以把ElasticSearch当作一种“NoSQL数据库”， 应用ElasticSearch数据聚合分析(aggregation)的特性，针对数据进行多维度的分析。

ES在某些场景下替代传统DB

个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对操作的事性务有特殊要求;而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。

由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合操作，没有大量的单文档请求(比如通过userid来找到一个用户的文档，类似于NoSQL的应用场景)，所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。如果让我选择的话，我会尝试使用ES来替代传统的NoSQL，因为它的横向扩展机制太方便了。

5. ES的应用场景是怎样的?

通常我们面临问题有两个：

1)新系统开发尝试使用ES作为存储和检索服务器;

2)现有系统升级需要支持全文检索服务，需要使用ES。

一线公司ES使用场景：

1)新浪ES 如何分析处理32亿条实时日志https://dockone.io/article/505

2)阿里ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系https://afoo.me/columns/tec/logging-platform-spec.html

3)有赞ES 业务日志处理https://tech.youzan.com/you-zan-tong-ri-zhi-ping-tai-chu-tan/

4)ES实现站内搜索https://www.wtoutiao.com/p/13bkqiZ.html