【ES专题】ElasticSearch功能详解与原理剖析

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要点
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笔记正文
- 一、ES数据预处理
- - 1.1 Ingest Node：摄入节点
  - 1.2 Ingest Pipeline：摄入管道
  - 1.3 Processor：预处理器——简单加工
  - 1.4 Painless Script：脚本——复杂加工
  - 1.5 简单实用案例
- 二、文档/数据建模
- - 2.1 ES中如何处理关联关系
  - 2.2 对象类型
  - 2.3 嵌套对象（Nested Object）
  - 2.4 父子关联关系(Parent : Child )
  - 2.5 ElasticSearch数据建模最佳实践
  - - 2.5.1 关联关系选择
    - 2.5.2 避免过多字段
    - 2.5.3 避免正则，通配符，前缀查询
    - 2.5.4 避免空值引起的聚合不准
    - 2.5.5 为索引的Mapping加入Meta 信息
- 三、ES读写性能调优
- - 3.1 ES底层读写工作原理分析
  - - 3.1.1 ES写入数据的流程
    - 3.1.2 ES读取数据的过程
  - 3.2 如何提升集群的读写性能
  - - 3.2.1 提升集群读性能
    - 3.2.2 提升集群写性能
    - 3.2.3 其他一些优化建议
学习总结

前言

要点

ES要掌握什么：

使用：搜索和聚合操作语法，理解分词，倒排索引，相关性算分（文档匹配度）
优化：数据预处理，文档建模，集群架构优化，读写性能优化

阅读对象

已经掌握了基本ES使用API，了解相关性算分原理的同学

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系列上一篇文章：《【ES专题】ElasticSearch集群架构剖析》

前置知识

掌握了基本ES使用API
了解相关性算分原理

笔记正文

一、ES数据预处理

什么是预处理？其实就是说，在数据进行CRUD之前进行的一系列自定义操作嘛。比如：

将某个字段的值转换为另一种类型；
将日期格式处理一下
新增字段返回
某些字段不需要

等等。其实大家伙想象，这些操作是不是很熟悉？无论是Mysql层，还是我们Java业务层，其实都有做过这件事情。所以，ES其实也提供了ES层的一些业务处理，并且提供了不少内置组件给我们。那这些组件是由谁完成的？其实就是我们上节课说到的一个集群角色——Ingest Node节点完成的。

要了解ES数据的预处理，有4个概念需要大家理解一下，分别如下：

1.1 Ingest Node：摄入节点

Ingest Node，直译：摄入节点。很直观了，就是摄入数据的ES进程实例。他ES5.0之后才引入的一种新的节点类型。默认配置下，每个节点都是Ingest Node。Ingest Node节点的功能前面有大概介绍过，不过我估计大伙没怎么注意。这里简述一下：

具有预处理数据的能力，可拦截lndex或 Bulk API的请求
对数据进行转换，并重新返回给Index或 Bulk APl

举个栗子：

为某个字段设置默认值
重命名某个字段的字段名
对字段值进行Split 操作
支持设置Painless脚本，对数据进行更加复杂的加工

我想大家应该多少有点感觉了吧，关于Ingest node的作用。其实在ES中，还有一个叫做LogStash的组件也能完成这些功能，具体的在下一篇笔记中讲。

1.2 Ingest Pipeline：摄入管道

ES关键词：pipeline
Ingest Pipeline，摄入管道。有什么用呢？有经验的小伙伴估计早已了然了，基本一提到【一系列处理器】肯定就存在【管道】，这已经成为了【一系列处理器】的范式了，无论什么语言都是如此。说白了，【管道】就是【处理器】的【容器】（多提一嘴，【处理器】+【管道】，通常是由【职责链】设计模式完成的）。

官方定义：管道是一系列处理器的定义，这些处理器将按照声明的顺序执行。管道由两个主要字段组成：【描述】和【处理器列表】。

1.3 Processor：预处理器——简单加工

Processor，预处理器，它ES对一些加工行为的抽象包装类。ES本身也预提供了很多内置Processors
帮我们完成数据操作了。当然，也支持通过插件的方式，实现自己的Processor。
这些内置的Processor大致有：

Split Processor ：将给定字段值分成一个数组
Remove / Rename Processor ：移除一个重命名字段
Append ：为商品增加一个新的标签
Convert：将商品价格，从字符串转换成float 类型
Date / JSON：日期格式转换，字符串转JSON对象
Date lndex Name Processor︰将通过该处理器的文档,分配到指定时间格式的索引中
Fail Processor︰一旦出现异常，该Pipeline 指定的错误信息能返回给用户
Foreach Process︰数组字段，数组的每个元素都会使用到一个相同的处理器
Grok Processor︰日志的日期格式切割
Gsub / Join / Split︰字符串替换│数组转字符串/字符串转数组
Lowercase / upcase︰大小写转换

在这里插入图片描述

注意：不知道有没有朋友跟我一样，第一感觉会觉得预处理器不就是前面说的【过滤器】吗？不一样的，前面两篇文章提到的过滤器是【分词器】里面的【过滤器】，针对的是【搜索词】、【词项】，这里是【文档】数据。

1.4 Painless Script：脚本——复杂加工

ES关键字：script
Painless Script跟Processor一样都是为了做数据加工的。不同于Processor，Painless 通过写入一段脚本执行了更复杂加工过程。Painless Script具备以下特性：

高性能 / 安全
支持显示类型或者动态定义类型

Painless的用途：

可以对文档字段进行加工处理。比如：
- 更新或删除字段，处理数据聚合操作
- Script Field：对返回的字段提前进行计算
- Function Score：对文档的算分进行处理
在lngest Pipeline中执行脚本
在Reindex APl，Update By Query时，对数据进行处理

在Painless脚本中，想要访问字段，可以通过如下API进行：
在这里插入图片描述

1.5 简单实用案例

Processor使用案例：
需求：索引csdn_blogs中有一字段tags，后期需要对其进行聚合操作。tags字段的值，本应该是数组，只不过存入的时候以,做分隔符拼成字符串存进去。

1）示例数据：

#csdn_blogs数据，包含3个字段，tags用逗号间隔
PUT csdn_blogs/_doc/1
{
  "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data"
}

2）创建pipeline

# 为ES添加一个 Pipeline
PUT _ingest/pipeline/blog_pipeline
{
  "description": "a blog pipeline",
  "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "tags",
          "separator": ","
        }
      },

      {
        "set":{
          "field": "views",
          "value": 0
        }
      }
    ]
}

#查看Pipleline
GET _ingest/pipeline/blog_pipeline

3）使用pipeline新增一条id=2的数据

#使用pipeline更新数据
PUT csdn_blogs/_doc/2?pipeline=blog_pipeline
{
  "title": "Introducing cloud computering",
  "tags": "openstack,k8s",
  "content": "You konw, for cloud"
}

在这里插入图片描述

Painless Script使用案例：
1）示例数据：注意，相比之前的示例，这里新增了字段views表示阅读量，默认为0

DELETE csdn_blogs
PUT csdn_blogs/_doc/1
{
  "title":"Introducing big data......",
  "tags":"hadoop,elasticsearch,spark",
  "content":"You konw, for big data",
  "views":0
}

2）使用一段脚本更新数据，注意更新的是views字段。另外这边使用了ctx的API来获取上下文中的字段值（前面介绍Painless脚本的时候有介绍过）

POST csdn_blogs/_update/1
{
  "script": {
    "source": "ctx._source.views += params.new_views",
    "params": {
      "new_views":100
    }
  }
}

# 查看views计数
POST csdn_blogs/_search

查询结果如下：
在这里插入图片描述

当然也可以保存脚本到ES中

#保存脚本在 Cluster State
POST _scripts/update_views
{
  "script":{
    "lang": "painless",
    "source": "ctx._source.views += params.new_views"
  }
}

然后使用它们

POST csdn_blogs/_update/1
{
  "script": {
    "id": "update_views",
    "params": {
      "new_views":1000
    }
  }
}

# 查看views计数
POST csdn_blogs/_search

这边就不看查询结果了，就是使用另一种方式来做脚本处理而已（小声说话…）

3）查询时使用一段脚本做预处理：下面的脚本使用了script_fields，这个关键字声明的字段是临时的，不会被存入文档中。具体用法见官方文档

GET csdn_blogs/_search
{
  "script_fields": {
    "rnd_views": {
      "script": {
        "lang": "painless",
        "source": """
          java.util.Random rnd = new Random();
          doc['views'].value+rnd.nextInt(1000);
        """
      }
    }
  },
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

在这里插入图片描述

二、文档/数据建模

什么是文档建模？这个名词多少有点陌生。不过可以简单类比一下，让大家知道啥意思。
不知道大家有没有疑问，那就是：我在Mysql中经常遇到联表的情况，在ES中应该也有这样的需求吧，那，怎么实现呢？是的，所谓文档建模关心的就是这个东西。即文档之间、索引之间的关系，该如何联系。

2.1 ES中如何处理关联关系

关系型数据库通过【三范式】去约束、设计表之间的关系，其主要目标是减少不必要的更新，但我们作为开发都知道，有时候过于遵循所谓的【三范式】往往会有负面效果（甚至很多我们的小伙伴还不知道所谓【三范式】）。比如：

一个完全范式化设计的数据库会经常面临查询缓慢的问题。数据库越范式化，需要join的表就越多
范式化节省了存储空间，但是存储空间已经变得越来越便宜
范式化简化了更新，但是数据读取操作可能更多

既然【范式】会有很多副作用，那么【反范式化（Denormalize）】的设计就被提倡出来：不使用关联关系，而是宁愿在文档中保存冗余的数据拷贝。

优点：无需处理Join操作，数据读取性能好。Elasticsearch可以通过压缩_source字段，减少磁盘空间的开销
缺点：不适合在数据频繁修改的场景。一条数据的改动，可能会引起很多数据的更新

关系型数据库，一般会考虑【范式】数据；在Elasticsearch，往往考虑【反范式】数据。
Elasticsearch并不擅长处理关联关系，一般会采用以下四种方法处理关联：

对象类型
嵌套对象(Nested Object)
父子关联关系(Parent / Child )
应用端关联

2.2 对象类型

ES关键字：properties，mapping属性的子属性。用于在新建索引、更新索引的mapping时，指定对象类型的属性
用一个简单的案例来给大家伙示范一下，什么是对象类型。

案例1：CSDN博客作者信息
在ES中，通常会在每一篇博文中保留作者的信息。这种情况下，如果作者信息发生变化，需要修改相关博文的文档

上述就是【反范式化】的做法。正常我们在Mysql中，是在博文表中新增一个【作者id】，需要使用的时候才去联表查询出来作者名字。

1）定义一个博文的索引

DELETE csdn_blogs
# 设置csdn_blogs的 Mapping
PUT /csdn_blogs
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "content": {
        "type": "text"
      },
      "time": {
        "type": "date"
      },
      "user": {
        "properties": {
          "city": {
            "type": "text"
          },
          "userid": {
            "type": "long"
          },
          "username": {
            "type": "keyword"
          }
        }
      }
    }
  }
}

2）插入一条示例数据

PUT /blog/_doc/1
{
  "content":"I like Elasticsearch",
  "time":"2022-01-01T00:00:00",
  "user":{
    "userid":1,
    "username":"Fox",
    "city":"Changsha"
  }
}

3）查询一下博文信息

# 查询 blog信息
POST /blog/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"content": "Elasticsearch"}},
        {"match": {"user.username": "Fox"}}
      ]
    }
  }
}

查询结果省略

案例2：包含对象数组的文档
我们知道，电影通常会有多个演员，多个导演，甚至多个电影名字。然后人名在中外不同国家排列方式是不同的。我们是【姓+名】，国外不少是【名+姓】的，所以，会拆分成【first name + last name】的方式存储。在ES中，【电影】可能会通过下面这样的方式存储：
数据结构伪代码：

public class Movie {
	String movieName;
	List<Actor> actors;
}

public class Actor {
	String firstName;
	String lastName;
}

1）定义一个电影索引

PUT /my_movies
{
      "mappings" : {
      "properties" : {
        "actors" : {
          "properties" : {
            "first_name" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "last_name" : {
              "type" : "keyword"
            }
          }
        },
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        }
      }
    }
}

2）写入一条记录

POST /my_movies/_doc/1
{
  "title":"Speed",
  "actors":[
    {
      "first_name":"Keanu",
      "last_name":"Reeves"
    },

    {
      "first_name":"Dennis",
      "last_name":"Hopper"
    }

  ]
}

注意：actors字段有多个值，是一个数组
3）查询记录：注意下面的bool-must，我原本的设想是：查询first-name跟last-name都匹配的电影。但我们知道，下面这个搜索在我们设想中是不存在的。因为没有演员的名字叫做Keanu Hopper

# 查询电影信息
POST /my_movies/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"actors.first_name": "Keanu"}},
        {"match": {"actors.last_name": "Hopper"}}
      ]
    }
  }
}

但事实上，搜索结果如下：
在这里插入图片描述
竟然有结果出来！！我明明用的是must，但是效果上看起来跟should一样啊。点解？
这就不得不说一下，ES【对象类型】建模底层数据结构了。在【对象类型】建模中，上述2）插入的记录，在文档中，会以key-value这样的结构存在：（这个操作在ES中被称为数据扁平化，据说很重要的一种特性，但是我还没理解出来重要在哪，哈）

"title":"Speed"
"actors.first_name": ["Keanu","Dennis"]
"actors.last_name": ["Reeves","Hopper"]

假设actors数组只有一个值，即如下：

POST /my_movies/_doc/1
{
  "title":"Speed",
  "actors":[
    {
      "first_name":"Keanu",
      "last_name":"Reeves"
    }
  ]
}

那他在文档中记录是这样的：

"title":"Speed"
"actors.first_name": "Keanu"
"actors.last_name": "Reeves"

也正是由于这个原因，这条记录在倒排索引中的记录如下：

索引词项	文档id
Keanu	1
Dennis	1
Reeves	1
Hopper	1

所以最终索引到了我们不想要的记录。怎么办呢？使用另一种对象：内嵌对象。

2.3 嵌套对象（Nested Object）

ES关键字：nested、properties
什么是Nested Data Type？官方是这么定义的：

如果需要索引对象数组并维护数组中每个对象的独立性，则应该使用嵌套数据类型而不是对象数据类型。在内部，嵌套对象将数组中的每个对象索引为一个单独的隐藏文档，这意味着每个嵌套对象可以独立于其他对象进行查询，使用嵌套查询:

Nested数据类型，允许对象数组中的对象被独立索引。在其内部，Nested文档会被保存在两个Lucene文档中，被嵌套的对象当作隐藏文档，但是依然寄存在Nested文档上。在查询时做Join处理。

这一点很重要，保存在两个文档

还是拿上面的【电影】例子给大家演示一下：

1）定义一个电影索引，注意actors字段的type

# 先删除之前创建的
DELETE /my_movies
# 创建 Nested 对象 Mapping
PUT /my_movies
{
      "mappings" : {
      "properties" : {
        "actors" : {
          "type": "nested",
          "properties" : {
            "first_name" : {"type" : "keyword"},
            "last_name" : {"type" : "keyword"}
          }},
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {"keyword":{"type":"keyword","ignore_above":256}}
        }
      }
    }
}

2）写入一条记录

POST /my_movies/_doc/1
{
  "title":"Speed",
  "actors":[
    {
      "first_name":"Keanu",
      "last_name":"Reeves"
    },
    {
      "first_name":"Dennis",
      "last_name":"Hopper"
    }
  ]
}

3）nested查询：注意关键词nested，为什么要这么来做，见下面的分析

# Nested 查询
POST /my_movies/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
        	"match": {"title": "Speed"}
        },
        {
          "nested": {
            "path": "actors",
            "query": {
              "bool": {
                "must": [
                  {
                  	"match": {"actors.first_name": "Keanu"}
                  },
				  {
				  	"match": {"actors.last_name": "Hopper"}
				  }
                ]
              }
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

上面这条记录，实际上会被这样保存：

doc
{
	"title":"Speed"
}
doc_1
{
	"actors.first_name": "Keanu"
	"actors.last_name": "Reeves"
}
doc_2
{
	"actors.first_name": "Dennis"
	"actors.last_name": "Hopper"
}

要特别注意这个【隐藏的单独文档】的准确意义啊！正是因为是一个独立的文档，所以不能够在查询中对象.属性，而是使用专门为nested设计的nested查询；因为是隐藏的，所以我们没办法直接查询到，只能通过原文档获取到隐藏子文档。
不过虽然nested对象确实解决了多值的问题，但是大家有没有发现，因为反范式化的设计，隐藏子文档需要更新的时候，会把父文档也一起更新的，这种更新粒度是否太大了呢？

2.4 父子关联关系(Parent : Child )

ES关键字：join、relations
Object对象和Nested对象它是有一些局限性的，那就是每次更新，可能需要重新索引整个对象（包括根对象和嵌套对象），毕竟【反范式化】了。所以ES为了兼容Join查询这种需求，设计了另一种关联关系：父子关联关系。父子关联关系有如下特征：

父文档和子文档是同一个索引上的两个独立的文档。注意：独立的，显式的文档。跟嵌套的【隐藏子文档】不一样
更新父文档无需重新索引子文档。子文档被添加，更新或者删除也不会影响到父文档和其他的子文档

接下来用一个简单的示例演示一下。

1）还是创建一个博客索引

DELETE /my_blogs

# 设定 Parent/Child Mapping
PUT /my_blogs
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 2
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "blog_comments_relation": {
        "type": "join",
        "relations": {
          "blog": "comment"
        }
      },
      "content": {
        "type": "text"
      },
      "title": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

在这里插入图片描述

2）插入两条父文档数据

#索引父文档
PUT /my_blogs/_doc/blog1
{
  "title":"Learning Elasticsearch",
  "content":"learning ELK ",
  "blog_comments_relation":{
    "name":"blog"
  }
}

#索引父文档
PUT /my_blogs/_doc/blog2
{
  "title":"Learning Hadoop",
  "content":"learning Hadoop",
  "blog_comments_relation":{
    "name":"blog"
  }
}

在这里插入图片描述
注意，文档的id不再是以前默认的数字（当然是表面上这样），而是我们前面声明的父子关联关系字段的名称 + id

3）插入子文档数据：路由到指定的父文档所在分片上

#索引子文档
PUT /my_blogs/_doc/comment1?routing=blog1
{
  "comment":"I am learning ELK",
  "username":"Jack",
  "blog_comments_relation":{
    "name":"comment",
    "parent":"blog1"
  }
}

#索引子文档
PUT /my_blogs/_doc/comment2?routing=blog2
{
  "comment":"I like Hadoop!!!!!",
  "username":"Jack",
  "blog_comments_relation":{
    "name":"comment",
    "parent":"blog2"
  }
}

#索引子文档
PUT /my_blogs/_doc/comment3?routing=blog2
{
  "comment":"Hello Hadoop",
  "username":"Bob",
  "blog_comments_relation":{
    "name":"comment",
    "parent":"blog2"
  }
}

在这里插入图片描述
注意：

不知道大家有没有留意到，父子文档是在同一个【索引】上的，即这里的my_blogs
父文档和子文档必须存在相同的分片上，能够确保查询join 的性能
当指定子文档时候，必须指定它的父文档ld。使用routing参数来保证，分配到相同的分片

4）查询示例
ES关键字：parent_id、has_child、has_parent

查询所有：所有文档都显示出来了

# 查询所有文档
POST /my_blogs/_search

结果返回：（截取了部分）
在这里插入图片描述
分别查询父、子文档：只显示出来父文档信息，子文档同理

#根据父文档ID查看
GET /my_blogs/_doc/blog2


#通过ID ，访问子文档
GET /my_blogs/_doc/comment3

下图是父文档结果，子文档就不截图了。
在这里插入图片描述

子文档的查询还可以通过父文档id来路由：

#通过ID和routing ，访问子文档
GET /my_blogs/_doc/comment3?routing=blog2

在这里插入图片描述

更丰富的查询示例：（不截图了）

# 通过Parent Id 查询子文档
POST /my_blogs/_search
{
  "query": {
    "parent_id": {
      "type": "comment",
      "id": "blog2"
    }
  }
}

# Has Child 查询,返回父文档
POST /my_blogs/_search
{
  "query": {
    "has_child": {
      "type": "comment",
      "query" : {
                "match": {
                    "username" : "Jack"
                }
            }
    }
  }
}


# Has Parent 查询，返回相关的子文档
POST /my_blogs/_search
{
  "query": {
    "has_parent": {
      "parent_type": "blog",
      "query" : {
                "match": {
                    "title" : "Learning Hadoop"
                }
            }
    }
  }
}

#更新子文档
PUT /my_blogs/_doc/comment3?routing=blog2
{
    "comment": "Hello Hadoop??",
    "blog_comments_relation": {
      "name": "comment",
      "parent": "blog2"
    }
}

查询所有文档的结果：

嵌套文档、父子文档横向对比

	Nested Object	Parent / Child
优点	文档存储在一起，读取性能高	父子文档可以独立更新
缺点	更新嵌套的子文档时，需要更新整个文档	需要额外的内存维护关系。读取性能相对差
适用场景	子文档偶尔更新，以查询为主	子文档更新频繁

2.5 ElasticSearch数据建模最佳实践

2.5.1 关联关系选择

Object：适合优先考虑反范式（典型的报表那种就需要反范式化）
Nested：当数据包含多数值对象，同时有查询需求
Child/Parent：关联文档更新非常频繁时

2.5.2 避免过多字段

一个文档中，最好避免大量的字段。字段过多往往会有如下问题：

过多的字段数不容易维护
Mapping 信息保存在Cluster State 中，数据量过大，对集群性能会有影响
删除或者修改数据需要reindex

生产环境中，尽量不要打开 Dynamic，可以使用Strict控制新增字段的加入。

true ：未知字段会被自动加入
false ：新字段不会被索引，但是会保存在_source
strict ：新增字段不会被索引，文档写入失败

ES默认最大字段数是1000，可以设置index.mapping.total_fields.limit限定最大字段数。·

2.5.3 避免正则，通配符，前缀查询

正则，通配符查询，前缀查询属于Term查询，但是性能不够好。特别是将通配符放在开头，会导致性能的灾难

案例：针对版本号的搜索

# 将字符串转对象
PUT softwares/
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "version": {
        "properties": {
          "display_name": {
            "type": "keyword"
          },
          "hot_fix": {
            "type": "byte"
          },
          "marjor": {
            "type": "byte"
          },
          "minor": {
            "type": "byte"
          }
        }
      }
    }
  }
}

#通过 Inner Object 写入多个文档
PUT softwares/_doc/1
{
  "version":{
  "display_name":"7.1.0",
  "marjor":7,
  "minor":1,
  "hot_fix":0  
  }

}

PUT softwares/_doc/2
{
  "version":{
  "display_name":"7.2.0",
  "marjor":7,
  "minor":2,
  "hot_fix":0  
  }
}

PUT softwares/_doc/3
{
  "version":{
  "display_name":"7.2.1",
  "marjor":7,
  "minor":2,
  "hot_fix":1  
  }
}

# 通过 bool 查询，
POST softwares/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "match":{
            "version.marjor":7
          }
        },
        {
          "match":{
            "version.minor":2
          }
        }
      ]
    }
  }
}

2.5.4 避免空值引起的聚合不准

ES关键字：mappings下的null_value

# Not Null 解决聚合的问题
DELETE /scores
PUT /scores
{
  "mappings": {
      "properties": {
        "score": {
          "type": "float",
          "null_value": 0
        }
      }
    }
}

PUT /scores/_doc/1
{
 "score": 100
}
PUT /scores/_doc/2
{
 "score": null
}

POST /scores/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "avg": {
      "avg": {
        "field": "score"
      }
    }
  }
}

2.5.5 为索引的Mapping加入Meta 信息

Mappings设置非常重要，需要从两个维度进行考虑
- 功能︰搜索，聚合，排序
- 性能︰存储的开销；内存的开销；搜索的性能
Mappings设置是一个迭代的过程
- 加入新的字段很容易（必要时需要update_by_query)
- 更新删除字段不允许(需要Reindex重建数据)
- 最好能对Mappings 加入Meta 信息，更好的进行版本管理
- 可以考虑将Mapping文件上传git进行管理

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "_meta": {
      "index_version_mapping": "1.1"
    }
  }
}

三、ES读写性能调优

3.1 ES底层读写工作原理分析

3.1.1 ES写入数据的流程

客户端选择一个node发送请求，通常这个node扮演协调节点的角色
协调节点对索引文档进行路由，并将请求转发到对应的节点
节点上的主分片处理请求，如果写入成功，则接着将数据同步到副本分片上，等待副本分片都报告成功，节点向协调节点报告成功
协调节点收到报告之后，再将请求结果返回到客户端

在这里插入图片描述
它的底层原理如下图所示：

上图涉及到一些核心概念：

segment file：存储倒排索引的文件，每个segment本质上就是一个倒排索引，每秒都会生成一个segment文件，当文件过多时es会自动进行segment merge（合并文件），合并时会同时将已经标注删除的文档物理删除
commit point：记录当前所有可用的segment，每个commit point都会维护一个.del文件（es删除数据本质上不是物理删除），当es做删改操作时首先会在.del文件中声明某个document已经被删除，文件内记录了在某个segment内某个文档已经被删除，当查询请求过来时在segment中被删除的文件是能够查出来的，但是当返回结果时会根据commit point维护的那个.del文件把已经删除的文档过滤掉
translog日志文件：为了防止elasticsearch宕机造成数据丢失保证可靠存储，es会将每次写入数据同时写到translog日志中
os cache：操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做os cache，操作系统缓存，就是说数据写入磁盘文件之前，会先进入os cache，先进入操作系统级别的一个内存缓存中去
refresh操作：将文档先保存在Index buffer中，以refresh_interval为间隔时间，定期清空buffer，生成 segment，借助文件系统缓存的特性，先将segment放在文件系统缓存中，并开放查询，以提升搜索的实时性
flush操作：刷盘操作。删除旧的translog 文件；生成Segment并写入磁盘；更新commit point并写入磁盘。ES自动完成，可优化点不多

底层原理过程解析：
1.1）数据到达主分片之后，并不是直接写入磁盘的，而是先写入到buffer中，此时，这条新的数据是不能搜索到的；同时，在这一步，也会将数据写到translog当中

为什么要这么做？这么说，几乎所有的中间件、应用等【写磁盘】之前都会先写缓存，再由缓存写入磁盘。主要是因为缓存通常位于内存中，相比磁盘，内存的读写速度要快得多。因此，将数据先写入缓存可以减少等待时间，并提高整体的处理速度

1.2）从ES6开始，新增的一步操作。一边写数据到前面说的缓存，一边写数据到translog磁盘文件里面。这个在ES6之前，默认是每30分钟，或者达到一定大小的时候才flush刷盘（发出一个commit命令），接着将segment file文件写入磁盘，清空translog。但是ES6之后，改为每次请求都直接刷盘了

什么是刷盘？刷盘，即直接写入磁盘中。为什么会有这个操作呢？因为操作系统中，也有一个缓存，是作用于系统跟硬盘之间的，道理跟上面说的一样。处处是缓存啊！！！

2）步骤1.1）的缓存快满了，或者每隔1秒，就会将数据通过refresh操作写到新的的segment file（注意，并不会直接写入到磁盘文件中，还是跟上面一样，先写入属于系统的os cache缓存，再由缓存写入到文件）。同时更新conmmit point。写入后清空buffer

3）当segment被写到os cache的时候，此时segment可以接收外部的搜索了（据说这就是为什么说ES是【近实时】的原因，因为1秒后就能查询到）。最后os cache等待系统命令，即步骤1.2）提到的commit来调用系统函数的fsync同步数据到磁盘中，即真正写入到segment file了

3.1.2 ES读取数据的过程

ES读取数据的过程分两种情况：

1）根据id查询数据的过程

根据 doc id 进行 hash，判断出来当时把 doc id 分配到了哪个 shard 上面去，从那个 shard 去查询
客户端发送请求到任意一个 node，成为 coordinate node协调节点
coordinate node协调节点对doc id进行哈希路由hash(_id) % shards_size，将请求转发到对应的节点，此时会使用 round-robin随机轮询算法，在【主分片】以及其所有【副本分片】中随机选择一个，让读请求负载均衡
接收请求的node返回文档给coordinate node协调节点
coordinate node协调节点返回文档数据给客户端

2）根据关键词查询数据的过程：多分片合并

客户端发送请求到一个 coordinate node协调节点
协调节点将搜索请求转发到所有的shard对应的primary shard或replica shard，两者都可以
query phase阶段：每个shard将自己的搜索结果返回给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果
fetch phase阶段：接着由协调节点根据doc id去各个节点上拉取实际的文档数据，最终返回给客户端。

写请求是写入 primary shard，然后同步给所有的 replica shard；读请求可以从 primary shard 或 replica shard 读取，采用的是随机轮询算法

3.2 如何提升集群的读写性能

3.2.1 提升集群读性能

想要提升集群读取性能，通常有以下方法：

做好数据建模
- 尽量将数据先行计算，然后保存到Elasticsearch 中，以避免查询时的 Script计算
- 尽量使用Filter Context，利用缓存机制，减少不必要的算分
- 结合profile，explain API分析慢查询的问题，持续优化数据模型
- 避免使用*开头的通配符查询
优化分片
- 避免Over Sharing。很多时候一个查询需要访问每一个分片，分片过多，会导致不必要的查询开销
- 结合应用场景，控制单个分片的大小
- Force-merge Read-only索引。使用基于时间序列的索引，将只读的索引进行force merge，减少segment数量

#手动force merge
POST /my_index/_forcemerge

3.2.2 提升集群写性能

想要提升集群的写性能，首先得知道优化的本质，其实是：增大写吞吐量，越高越好。
按照这个目标，结合我们ES的情况，其实可以分为【客户端写】和【服务端写】来进行优化。

客户端写：
无非就是使用多线程，或者批量写

大家应该知道批量写，bulk的作用吧？其实跟redis的管道一样的道理。不止是redis，事实上很多中间件都会用到这个思想。【批量写】是为了节省每次跟服务之间的网络IO开销。
甚至，如果大家学过Netty的话，就会发现：连底层网络通信为了节省带宽，也可能等待数据到达一定量，或者达到一段时间后才将数据一起发送出去。这么做的目的就是为了提升网络IO效率

服务端写：注意参考前面3.1说的写原理
服务器端优化写入性能可以通过如下途径：

降低IO操作，即：尽量少写东西。比如：使用ES自动生成的文档ld；调整配置参数，如refresh interval
降低 CPU 和存储开销。比如：减少不必要分词；避免不需要的doc_values；文档的字段尽量保证相同的顺序，这样可以提高文档的压缩率
尽可能做到写入和分片的均衡负载，实现水平扩展。Shard Filtering / Write Load Balancer
调整Bulk 线程池和队列

如果需要追求极致的写入速度，可以牺牲数据可靠性及搜索实时性以换取性能：

牺牲可靠性：将副本分片设置为0，写入完毕再调整回去
牺牲搜索实时性：增加Refresh Interval的时间
牺牲可靠性：修改Translog的配置

注意：ES 的默认设置，已经综合考虑了数据可靠性，搜索的实时性，写入速度，一般不要盲目修改。一切优化，都要基于高质量的数据建模

3.2.3 其他一些优化建议

1）建模时的优化

只需要聚合不需要搜索，index设置成false
不要对字符串使用默认的dynamic mapping。字段数量过多，会对性能产生比较大的影响
Index_options控制在创建倒排索引时，哪些内容会被添加到倒排索引中

2）降低 Refresh的频率

refresh_interval的数值，默认为1s 。如果设置成-1，会禁止自动refresh。这样做有如下作用：
- 避免过于频繁的refresh，而生成过多的segment 文件
- 但是会降低搜索的实时性
增大静态配置参数indices.memory.index_buffer_size
- 默认是10%，会导致自动触发refresh

3）降低Translog写磁盘的频率，但是会降低容灾能力

Index.translog.durability：默认是request，每个请求都落盘。设置成async，异步写入
lndex.translog.sync_interval：设置为60s，每分钟执行一次
Index.translog.flush_threshod_size：默认512 m，可以适当调大。当translog 超过该值，会触发flush

4）分片设定

副本在写入时设为0，完成后再增加
合理设置主分片数，确保均匀分配在所有数据节点上
Index.routing.allocation.total_share_per_node：限定每个索引在每个节点上可分配的主分片数

5）调整Bulk 线程池和队列

客户端
- 单个bulk请求体的数据量不要太大，官方建议大约5-15m
- 写入端的 bulk请求超时需要足够长，建议60s 以上
- 写入端尽量将数据轮询打到不同节点
服务器端
- 索引创建属于计算密集型任务，应该使用固定大小的线程池来配置。来不及处理的放入队列，线程数应该配置成CPU核心数+1，避免过多的上下文切换
- 队列大小可以适当增加，不要过大，否则占用的内存会成为GC的负担

DELETE myindex
PUT myindex
{
  "settings": {
    "index": {
      "refresh_interval": "30s",  #30s一次refresh
      "number_of_shards": "2"
    },
    "routing": {
      "allocation": {
        "total_shards_per_node": "3"  #控制分片，避免数据热点
      }
    },
    "translog": {
      "sync_interval": "30s",
      "durability": "async"    #降低translog落盘频率
    },
    "number_of_replicas": 0
  },
  "mappings": {
    "dynamic": false,     #避免不必要的字段索引，必要时可以通过update by query索引必要的字段
    "properties": {}
  }
}