PUT /megacorp/employee/1
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
例如
curl -X<VERB> '<PROTOCOL>://<HOST>:<PORT>/<PATH>?<QUERY_STRING>' -d '<BODY>'
VERB适当的 HTTP 方法 或 谓词 : GET、 POST、 PUT、 HEAD 或者 DELETE。PROTOCOLhttp 或者 https（如果你在 Elasticsearch 前面有一个 https 代理）HOSTElasticsearch 集群中任意节点的主机名，或者用 localhost 代表本地机器上的节点。PORT运行 Elasticsearch HTTP 服务的端口号，默认是 9200 。PATHAPI 的终端路径（例如 _count 将返回集群中文档数量）。Path 可能包含多个组件，例如：_cluster/stats 和 _nodes/stats/jvm 。QUERY_STRING任意可选的查询字符串参数 (例如 ?pretty 将格式化地输出 JSON 返回值，使其更容易阅读)BODY一个 JSON 格式的请求体 (如果请求需要的话)
request:
curl -XGET 'http://localhost:9200/_count?pretty' -d '
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
'
response:
{
"count" : 0,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
}
}
ES对水平扩展是友好的，通过购置更多的机器，可以更好的使用ES的分布式功能
集群拥有一个或多个节点，当有节点加入或者退出集群时，集群会重新平均分配所有数据的分布
索引分片的元数据在每个ES节点都有存储，每个节点在接到请求后，都知道到哪台ES node找到数据，通过转发请求到ES node所在的机器
一个分片的最大文档数：(2^31-128)
一个索引的主分片数在建立时被确定，且无法修改：因为文档的存储是用shard = hash(routing) % number_of_primary_shards来确定文档的位置的。routing默认是id，也可以自定义
分片的副本数可以随时修改
PUT /blogs
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 3,
"number_of_replicas" : 1
}
}
对于多个client的写入ES，有可能造成写入冲突，导致数据的丢失
在一些场景下，数据丢失是可以接受的
但是在某些场景下，是不允许的。
传统数据库的控制方式。通过对记录加锁，来实现并发的串行执行
ES采用乐观控制
所谓乐观控制，就是服务器假设大部分情况下，是不会发生冲突的，如果发生冲突，则拒绝修改，客户端可以需要通过重新获取并重试进行处理。
过程如下图
shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
API支持带routing参数，来自定义路由，来确保相关文档路由到同一个分片
如果暂时没有足够的分片活跃，ES会等待，默认等待1分钟，可以通过参数timeout改变这个值，如果超时，则失败返回
新索引默认有 1 个副本分片，这意味着为满足 规定数量 应该 需要两个活动的分片副本。 但是，这些默认的设置会阻止我们在单一节点上做任何事情。为了避免这个问题，要求只有当 number_of_replicas 大于1的时候，规定数量才会执行。
与上图类似
与上图类似，但在更新完文档后，会重建索引
在局部更新文档的时候，主分片会以整份文档来同步给副本，来保证数据的完整性
GET /_search
{
"hits" : {
"total" : 14,
"hits" : [
{
"_index": "us",
"_type": "tweet",
"_id": "7",
"_score": 1,
"_source": {
"date": "2014-09-17",
"name": "John Smith",
"tweet": "The Query DSL is really powerful and flexible",
"user_id": 2
}
},
... 9 RESULTS REMOVED ...
],
"max_score" : 1
},
"took" : 4,
"_shards" : {
"failed" : 0,
"successful" : 10,
"total" : 10
},
"timed_out" : false
}
GET /_search?size=5&from=5
此方式只适用于浅分页，如果查询过深，会导致严重的性能问题。
因为例如查询size为5，from=10000。那么ES会从各分片中都查询10005条记录，如果有100个shard，那么就会有100*10005条记录，ES再对这100*10005排序，并仅返回5条记录
使用游标scroll
它在ES中建立了一个有有效期的快照，提供给scroll进行数据的深度查询
对一下文档进行倒排：
得到：
Term Doc_1 Doc_2
-------------------------
Quick | | X
The | X |
brown | X | X
dog | X |
dogs | | X
fox | X |
foxes | | X
in | | X
jumped | X |
lazy | X | X
leap | | X
over | X | X
quick | X |
summer | | X
the | X |
------------------------
相关性的分数是一个模糊的概念。没有精确值，没有唯一正确的答案。是一种根据各种规则对文档进行的一种量化的估计。
它评分的准则如下：
在使用全文检索某个关键字的时候，会出现，相关度低的文档的得分高于相关度高的文档的得分。
例如检索词milk。索引内有两个主分片，milk在P1出现了5次，在P2出现了6次。由于P1和P2的词分布不一样。
P1的词量比P2的词量高，那么milk算在P1出现占比小，导致在P1得相关性得分高，而在P2，占比da，导致在P2的相关性得分低。
是因为局部数据分布不均匀导致的
每次使用检索词查询，都会为检索词建立一个bitset，bitset包含了匹配的文档的序号。在热搜索的检索词，ES会对这些bitset有针对的进行缓存，而不用在再次查询的时候，重新查找倒排索引。
对于多个查询可以有下图
当倒排索引重建的时候，bitset在缓存会自动失效
可以显式创建，也可以隐式创建。
在大集群下，索引的创建，涉及元数据的同步，有可能导致集群负载的大量增加。此时需要禁用索引的隐式创建
action.auto_create_index: false
删除索引，会涉及大量数据的删除，如果用户意外地试图通过一条命令，把所有索引删掉，这可能导致可怕的后果
通过禁用此操作，可以设置如下
action.destructive_requires_name: true
每个索引都可以设置自己的分析器，分析器的用途主要是在全文索引上面，通过对不同的语言，使用不同的分词，不同的词转换来构造倒排索引和计算相关性。
用更多的索引。
对于新的文档，不马上重建索引，而是通过新增额外的索引。在查询数据时，通过轮询所有的索引，并合并结果返回。
ES并不是严格意义上的实时，准确来说是准实时，由于data从插入到建立倒排索引这段时间，新数据是不能访问的
像数据库的group by。只是语法不一样。功能相通
默认刷新时间是1s，每次刷新都会有一次磁盘写入，并创建一个新的段。通过设置更大的刷新时间，可以让磁盘写入的次数更低，写入的段更大。减少段合并的次数。
OS的内核会在内存紧张的时候，把进程置换到外村。而对于性能跟内存强相关的ES来说，置换到外存是致命的。通过设置进程在内核的参数，禁止置换，可以避免OS的这种动作
由于ES大部分数据的不变性，使得ES的大部分磁盘操作，都可以通过文件系统的缓存来加快速度。一旦ES的倒排索引和数据缓存到系统，如果没有其他进程的干扰，而且是比较频繁访问的数据，则会一直驻留在系统缓存，使得ES的大部分操作都是走内存的。一般来说，分配一半的内存给文件系统，是合适的。
如果指定ID，ES会在集群内检查是否ID已经存在，这对大集群来说，是昂贵的。如果ID是自动生成的，ES会跳过检查，直接插入文档
ES不适合做关联查询，会导致严重的性能问题。
如果业务一定要join，可以把关联的数据都写到一个索引内，或者通过应用程序来做关联的动作。
merge成一个单一的段，会得到更好的性能
有更多的机器，通过提高副本数，可以提高读效率
ES不适合这场景
不要把不相关的信息存入同一个索引
对于热点数据，可以通过一个客户端请求ES，让数据先占据filesystem cache。
冷热数据部署在不同的机器，可以让热数据在缓存内不会被冷数据冲走
如果ES出现高负载的请求，ES的协调节点会累积大量的请求在内存在等待处理，随着请求数的增加，协调节点的内存占用会越来越大，最后导致OOM。
通过限流，可以有效缓解。
如果客户端发来了一个复杂的查询，使得需要返回的数据异常的大，这也会导致OOM问题。
通过修改内核，让如果请求的内存占用超过系统可以承受的范围，则截断来解决
FST是对倒排索引在内存的索引，它通过前缀状态机的方法，快速的定位检索词在倒排索引的磁盘位置，达到减少磁盘访问次数而加快检索速度的目的。
但由于FST是常驻内存的，如果倒排索引达到一定规模时，FST必然会引起OOM问题。而且FST是存放在JVM堆内内存的。堆内内存的上限时32G。
而10 TB的数据就需要10G到15G的内存来存放FST。
作者：谭英智
来源：https://www.cnblogs.com/kukafeiso/p/13947142.html
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