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ElasticSearch基本介绍；
ElasticSearch是Elasitc stack下最重要一个成员，基于开源框架ApacheLucence,
GitHub地址：https://github.com/elastic/elasticsearchES
官网：https://www.elastic.co/

在学习ES时，虽然有由elastic 华中地区负责人medcl创办的中文社区，也有中文翻译的《官方权威指南》，本人也有幸参与其中部分的翻译工作，比较了解翻译质量。所以建议学习，尽量以官网文档为主，不清楚的，先动手做，再思考，再提问。

比如，经常有收到网友问，集群设置多少分片，设置多少数据节点，master节点问题。最好的解决方案，自己拿着数据去测，去实验，满足自己的性能要求，想怎么玩都可以。斗鱼的搜索服务，由ES 1.x->2.x->5.x，所以，本次介绍基本以ES 5.x为主。
言归正传，ElasticSearch或者Lucence是如何实现搜索的呢？首先，先来简介Lucence的相关度计算：词条频度/倒排文档频度(TF/IDF)

词条频度(Term Frequency)词条在当前文档中越频繁的话，那么权重就越高。在一个字段中出现了5次的词条应该比只出现了1次的文档更加相关。词条频度通过下面的公式进行计算：tf(t in d) = √frequency词条t在文档d中的词条频度tf，是该词条在文档中出现次数的平方根。
字段长度归约(Field-length Norm)字段越短，那么其权重就越高。如果一个词条出现在较短的字段，如title字段中，那么该字段的内容相比更长的body字段而言，更有可能是关于该词条的。

字段长度归约的计算方法如下：norm(d) = 1 / √numTerms尽管字段长度归约对于全文搜索而言是重要的，也有许多其它字段不需要。无论文档是否含有该字段，对于索引中每份文档的每个字符串字段，归约大概需消耗1个字节的空间。结合起来词条频度，倒排文档频度以及字段长度规范 - 都是在索引期间被计算和保存的。它们被用来计算单个词条对于某一份文档的权重。
ES数据模型以Document（文档）为单位。在Elasticsearch中，文档归属于一种类型（type）,而这些类型存在于索引（index）中，可以画一个简单的对比图来类比传统关系型数据库：

整个搜索过程实现，基本分为两步：创建索引以及搜索，如下图：

创建索引：以Document为对象，以官方默认的“standard”分词器为例。“I love China”，文档首先被分词为“I”，“love”,“China”,然后倒排索引，如下图

此时，对于索引“I”，“love”，“China”均对应文档“I love China”。
搜索：搜索时，我们也可设置分词器，对于一个field，可以分别设置不同的索引和搜索分词器，如创建索引采用“ik”，搜索采用“standard”，5.x具体配置如下：

douyu_analyzer和douyu_synonyms分别为我们自定义的分词器。
回到例子，搜索时，依然采用“standard”分词器，如搜索“I China”,则搜索语句被分词为“I”，“China”。然后ES会拿着该搜索索引与现有文档的倒排索引比较，发现“I love China”内对应两个分词，于是返回“I love China”结果。

一套良好的搜索系统需要运用大量的分词器来完善。斗鱼目前主要用到分词器有“IK中文词”，“ngram分词”（用于替换wildcard搜索接口，有效实现通配符匹配），“正则分词”“拼音分词”以及“同义词分词”等。
IK中文分词，GitHub:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 由ES华中区负责人medcl贡献。可以满足斗鱼部分对于自定义分词的需求。
ngram分词，官方分词器，虽然官方有wildcard可以实现类似sql like xxx 通配符匹配，但搜索性能极差，严重慢查询。后采用ngram分词替换，其原理如下：依然以“I love China”为例，分词为“I”，“love”,“China”，“I love”，“love China”,“I love China”。从而搜索“love”，可实现“_love_”查询。但该类分词方式会产生大量分词索引，不适用于对大型文章或新闻类的分词。
正则分词，官方分词器，实现部分正则分词。
拼音分词，GitHub:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin顾名思义，主要实现文档的拼音分词。 同义词分词，GitHub:https://github.com/codelibs/elasticsearch-analysis-synonym

ElasticSearch常用命令介绍；
创建mapping，相当于MySQL创建table，需要注意的是，如果String类型数据，不设置分词或者也不把类型设置为“keyword（相当于2.x not_analyzed，即不分词）”，则ES会设置为默认的“standard”分词

insertcurl -XPUT ‘http://ip:port/my\_index/my\_index/123’ -d ‘{ “room_id” : “231”, “room_name” : “模拟人生好玩吗？”, “nickname” : “斗鱼”}’
这里insert可以指定_id 123，也可以不设置，ES会自动分配唯一的hash值，自己指定_id的好处在于，便于后续的update
updatecurl -XPOST ‘ip:port/my_index/my_index/123/_update’ -d ‘{ “doc” : { “room_name” : “修改测试123” }}’
大量的update对于磁盘I/O和ES内存都会产生很大压力。对于ES 5.x 如果仅仅只做日志收集，有专门的apprend only模式。
下图为Java API示例

http://ip:port/my\_index/\_analyze?text=一战到底,试试&analyzer=ik\_smart
这个命令可以用于测试分词器的分词效果。如下：

如果有自定义分词器，也可以通过此命令，进行校验自定义分词器是否满足需求
查询命令斗鱼采用的ES Java API，也可以使用http接口，大同小异，在这里，我就介绍几个重要查询参数设置
boost：权重分配，影响排序最重要方法手段之一，由于Lucence底层算法为线性叠加，所以改值可以设置为负数，从而使某字段命中，为降权影响。
termQuery,matchQuery:当对搜索输入的数据，需要进行分词时，使用match，反之则用term。
boolQuery：用于拼接查询条件逻辑关系，如“or”“and”
rangeQuery:类似MySQL，“>”“<”等查询
以Java API为例，下图为一组完整的查询语句

ElasticSearch常用插件使用介绍：
head插件GitHub：https://github.com/mobz/elasticsearch-head
个人认为这个是ES使用中，最为重要的插件，可用于直接查询索引数据，分片状态以及节点状况，界面如下：

其主要功能如下：
1.图中为我们的测试环境，正式环境可以清晰看出集群状态（green,yellow,red）,master node,data node状态及各分片在节点分布状态。
2.“动作”选项可轻松实现对索引，开启，关闭，删除等操作。
3.5.x之后，head已是一个完全独立的server，不再需要依附ES启动，可以实现一个head，通过修改ip：port，管理多个ES集群。
4.“数据浏览”，可以参看集群内所有索引数据。5.基本查询，可以实现一些基本的数据查询操作。
6.复合查询，可以通过拼写请求语句，进行复杂的查询操作。
cerebro插件GitHub:https://github.com/lmenezes/cerebro
5.x以前为kopf插件，跟head一样，5.x，cerebro作为一个独立的server，安装运行。

其主要功能如下：1.可以查询集群的负载、CPU状态等数据。2.最重要“index template”功能，可在界面配置mapping，极大提高效率，只要指定正确索引名，索引数据会自动以对应mappIng生成。

权限控制插件对于所有ES使用者，可能最头疼的就是权限控制，官方有sheild插件，用户可以通过官方渠道购买。当然，也可以通过限制ES访问ip，端口，自己写一套权限管理工具。

A&Q:
A: 可以介绍下数据库和ES数据同步的方案么?
Q: RocketMQ，实时性、稳定性最好，可复用，需要中间插件，比较推荐。数据源为Canal解析binlog，亦或前端直接通过HTTP请求POST增量数据。只要设置不同的Group，可共同消费。Redis队列，实时性、稳定性好，不可复用，需要中间插件。采用Redis队列进行消费，但不可复用，只能一个服务端消费，且如果未做持久化、一旦Redis挂掉，数据不可恢复。定时任务，无需中间件，但实时性、稳定性不好。通过更新时间定时更新增量索引，一旦任务挂掉，时间点一过，则不可恢复。且对更新时间非常敏感，必须为写入数据库时间。