ElasticSearch技术分享 ppt课件
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1.提升基层管理者的心得报告时代光华管理课程之余世维——如何提升管理者的执行力学习心得应公司总部的要求，我们公司从2004年就开始学习了时代光华管理课程，只是真正意义上的认真学习还是要从2005年的年末开始的，人啊，有时候就是会有懒性，总要让人敲一下头才会有点激情的动一下手，在年末，总部说要下来检查工作，其中包含了时代管理课程的学习，公司这才当回事，开始认真的组织人员学习。
时代光华管理课程里有很多老师讲得都不错，其中对余老师讲的课情有独钟，在《如何提升管理者的执行力》里，举出很多实例，如联想的柳传志、GE的杰克•违尔奇、戴尔的迈克•戴尔、伊利的郑均怀、韩国三星的李建熙等，执行力就是要选正一个人摆在一个合适的位置，每一个阶段、每一个环节都一丝不苟的、按质按量的贯彻执行，去完成自己的任务。
好的执行力必须要有一个好的团队，领导要以身作则，亲力亲为。
在我们的很多企业当中，出现问题的时候，都会觉得无所谓，没感觉，不是自己的事，在个性上不追求完美，不按标准去执行，对细节不能坚持，上层领导骂中层领导，中层领导骂基层员工，其中，出现问题，不单单是基层员工的错，是某一个环节贯彻执行时出现了偏差，而没有及时去制止，造成了错误的思路，达到了不可挽回的地步。
为了避免出现偏差，就要检查部属的执行力情况，确定一个总指挥，把高端解码成工作清单，每一个阶段、每一个细节都要按照标准，要不断的要求部属回报，回报就是回去报告，反馈的意思，确保每一个细节都不出错，要不断的反醒，不断的深思，诚实的总结。
执行力的核心应该是人员流程——战略流程——运营流程，只有选对人了，运用合理的战略，每一个细节都一丝不苟的去执行，才能够保证执行力的顺利进行。
那要如何挑选人才，挑选有执行力的人呢？把高端的问题解码成细节去做的问题所在就是不会发现问题，不会思考问题，不会解决问题。
领导用人要对公司有帮助，与自己互补，要信任他，不断的激劢他，不断开发他的价值。
①自动自发②注意细节③为人诚信④善于应变分析⑤乐于学习⑥创新⑦对工作非常投入⑧有韧性⑨争气。
大数据课程10.搜索引擎Elasticsearch
02
PART 02
第二部分
E先咱们要官网上去下载ES的安装包，推荐下载Linux版的，要是windos 用户可以自己安装一个虚拟机。因为在生产环境 或者真正的开发下ES都是步骤在Linux系统中。
https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch ，上es的官网上，我们下载t它的解压包：tar -zxvf elasticsearch6.2.4.tar.gz -C ~/training/
1.6
ES的应用场景之三
场景三：使用elasticsearch和现有的工具
➢ 在一些使用情况下，您不必写一行代码就能通过elasticssearch完成一项工作。很多工具都可以与Elasticsearch一起工 作，所以你不必到你从头开始编写。
➢ 例如，假设要部署一个大规模的日志框架存储，搜索，并分析了大量的事件。 ➢ 如图下图，处理日志和输出到Elasticsearch，您可以使用日志记录工具，如rsyslog（），
3.3
添加一条文档数据
添加一条文档数据 curl -XPOST 127.0.0.1:9200/my_index1/my_type -H 'Content-Type: application/json' -d ' {
"id": 1, "name": "张小明", "desc": "java工程师，从事大数据软件开发", "age": 23 } '
-X 指定http的请求方法 有HEAD GET POST PUT DELETE -d 指定要传输的数据 -H 指定http请求头信息
(讲义)数据库技术：Elasticsearch技术应用分享
Node4
test(1) test(3)
Elasticsearch介绍
RES T
Node1
test(1)
Node2
test(2)
Node3
test(2) test(3)
✓ 接收json格式的文档 ✓ 非结构化—普通文本 ✓ 半结构化—日志，邮件文档
✓ 利用id hash来将数据划分到各个shard上 ✓ 在导入时支持对文本进行分词处理
nodesinfo
Routing Index Nodes table Metadata
Index A Index B Mapping 1 Mapping 2 Mapping 3
BDB
Elasticsearch的改进
二、多副本一致性
现状
Client
Replica Group
Primary
✓ Master指定一个副本作为 Primary
• 主要挑战
–字段不确定 –数据量较大，每天30TB+数据，24小时不间断
导入
–小时级任意维度聚合分析毫秒级返回，天级秒
级返回
ES实践-监控业务
• 动态字段
–一律接受 OR 一律拒绝 –按照规则来接受、处理
POST /casio-machines20151017/all {
"instance":1001, "long_kvs":{"mem":12} }
Elasticsesarch
+RDBMSES实践-糯米• 捕获变更的几种方式
–CDC系统
• 优点：应用不需要做任何工作，实时性比较高，异步做，不影
响插入性能
• 缺点：依赖binlog格式解析工具，并且一条记录的多次修改
elastic-search(弹性搜索)
write operation and when flushed
translog
flush every 30 min or when gets too big
disk
empoty translog
inside a shard
添加标题
新建索引
post http://localhost:9200/blog/newarticle/1
走近 elastic search
分享人 林云霞
Part 01 概念解释 Part 02 系统原理 Part 03 分布式集群 Part 04 应用场景
01
概念解释
概念解释
open - source
scales massively
hign availability
schema free
RESTful API
{ "author":"林云霞", "creatDate":"20170729", "content":"elastic search 是一个非常优秀
的搜索引擎", "place":"招银网络科技"
}
{ "_index": "blog", "_type": "newarticle", "_id": "1", "_version": 1, "result": "created", "_shards": { "total": 3, "successful": 2, "failed": 0 }, "created": true
translog
flush every 30 min or when gets too big
disk
empoty translog
inside a shard
添加标题
新建索引
post http://localhost:9200/blog/newarticle/1
走近 elastic search
分享人 林云霞
Part 01 概念解释 Part 02 系统原理 Part 03 分布式集群 Part 04 应用场景
01
概念解释
概念解释
open - source
scales massively
hign availability
schema free
RESTful API
{ "author":"林云霞", "creatDate":"20170729", "content":"elastic search 是一个非常优秀
的搜索引擎", "place":"招银网络科技"
}
{ "_index": "blog", "_type": "newarticle", "_id": "1", "_version": 1, "result": "created", "_shards": { "total": 3, "successful": 2, "failed": 0 }, "created": true
ElasticSearch站内搜索详细讲解课件PPT模板
a
1-13基本查询-根据 字段查询基本查询-根
据字段查询
d
1-16布尔组合查询范围查询-模糊查询布 尔组合查询-范围查询
-模糊查询
b
1-14**查找-多字段 匹配精确查找-多字段
匹配
e
1-17过滤-排序过滤排序
c
1-15搜索结果过滤搜 索结果过滤
e
1-18聚合查询聚合查 询
第1章elasticsearch 入门环境搭建-基本语 法
1-9创建索引库创建索 引库
1-8索引的概念索引的 概念
1-7安装ik分词器安装 ik分词器
1-10查询索引-创建类型 -创建字段查询索引-创建 类型-创建字段
1-11索引库中添加数据 索引库中添加数据
1-12索引库-修改-删除 操作索引库-修改-删除操 作
第1章elasticsearch入门环境搭建-基本语法
d
1-2elasticsearch 简介elasticsearch
简介
b
1-5完成 elasticsearch安装 完成elasticsearch
安装
e
1-3安装虚拟机和 jdk安装虚拟机和
jdk
c
1-6配置kibana客 户端配置kibana客
户端
f
第1章elasticsearch入门环境搭建-基本语法
elasticsearch站内搜索
详
细
讲
解
演讲人
2 0 2 x - 11 - 11
01
第1章elasticsearch入门环境 搭建-基本语法
第1章elasticsearch入门环境搭建-基本语法
1-1今日课程目标 今日课程目标
最新整理基于Elasticsearch的实时集群日志采集和分析系统实现.ppt
支持 建立索引磁盘化存储 支持
快 修改查询语句 灵活
Kafka & Storm
支持 Kafka临时存储 持久化需外部实现 更快 需添额外加处理程序 不灵活
报告提纲
系统背景 开源日志处理技术 日志采集和分析系统设计 系统性能和功能展现 总结和展望
日志采集和分析系统设计
系统架构 Flume+Elasticsearch+Highcharts &Kibana
海量数据查询统计技术
Elasticsearch
ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源， 分布式，RESTful搜索引擎。设计用于云计算中， 能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装 使用方便。支持通过HTTP使用JSON进行数据索 引。
开源日志处理技术
海量数据查询统计技术
MySQL Database
Elasticsear ch Index
Table
Type
Table schema Row
mapping Document
Field
Field
“foo-bar” not “foo” “bar”。提前
创建索引， mapping中的字段加
"index":"not_analyzed"
报告提纲
系统背景 开源日志处理技术 日志采集和分析系统设计 系统性能和功能展现 总结和展望
报告提纲
系统背景 开源日志处理技术 日志采集和分析系统设计 系统性能和功能展现 总结和展望
系统背景
系统背景
✓ 日志分散，无法大规模采集 ✓ 日志自动化监控缺失 ✓ 无法及时感知集群业务变化 ✓ 手动分析过程复杂、效率低下 ✓ 典型异常案例不便保存
快 修改查询语句 灵活
Kafka & Storm
支持 Kafka临时存储 持久化需外部实现 更快 需添额外加处理程序 不灵活
报告提纲
系统背景 开源日志处理技术 日志采集和分析系统设计 系统性能和功能展现 总结和展望
日志采集和分析系统设计
系统架构 Flume+Elasticsearch+Highcharts &Kibana
海量数据查询统计技术
Elasticsearch
ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源， 分布式，RESTful搜索引擎。设计用于云计算中， 能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装 使用方便。支持通过HTTP使用JSON进行数据索 引。
开源日志处理技术
海量数据查询统计技术
MySQL Database
Elasticsear ch Index
Table
Type
Table schema Row
mapping Document
Field
Field
“foo-bar” not “foo” “bar”。提前
创建索引， mapping中的字段加
"index":"not_analyzed"
报告提纲
系统背景 开源日志处理技术 日志采集和分析系统设计 系统性能和功能展现 总结和展望
报告提纲
系统背景 开源日志处理技术 日志采集和分析系统设计 系统性能和功能展现 总结和展望
系统背景
系统背景
✓ 日志分散，无法大规模采集 ✓ 日志自动化监控缺失 ✓ 无法及时感知集群业务变化 ✓ 手动分析过程复杂、效率低下 ✓ 典型异常案例不便保存
elasticsearch详细介绍ppt课件
主分片
1N
最新版复整制理p分pt 片
7
第一章 概念解释 – 1.5
复制分片： 一个分片可以有多个复制分片，也可以无复制分片。它的作用主要是防止分 片故障，加速查询索引等功能，提供了高可用性。另外，复制分片是不和主分片在一起的 ，意思就是说，一个主分片在一台机器上，它的复制分片可能分布在其它N台机器上。在 这里，我们可以把它理解为，一个分片的复制，就叫复制分片。每个分片会包含部分索引 文件。文件由sgment组成 。
他进程修改了文档，它以retry_on_conflict设置的次数重复步骤3，都未成功则放弃。
4） 如果 Node3成功更新文档，它同时转发文档的新版本到Node1和Node2上的复制节点以重建
索引。当所有复制节点报告成功，
Node3返回成功给请求节点，然后返回给客户端。
实时分析 ，实时搜索 ，可分布，可扩展到上百台PB机器。
著名的gitHub网站 用es来搜索 20TB的数据。包括13亿文件与1300亿行的代码。
最新版整理ppt
4
第一章 概念解释 – 1.2
集群：多台Es服务器的结合的统称叫ES集群，一个集群包含多台服务器，多个节点。 节点：一个节点是你集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储你的数据，参与集
功能概念 、系 统原理 、系统
的使用
最新版整理ppt
1
CONTENT 目录
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章
概念解释 系统原理 安装部署 功能展示 插件说明
最新版整理ppt
2
概念解释
ElastichSearch(ES) 以及组成
最新版整理ppt
3
第一章 概念解释 – 1.1
ElasticSearch 是分布式实时搜索、实时分析，实时存储引擎，简称（Es)， 成立于2012 年，是一家来自荷兰的、开源的大数据搜索、分析服务提供商，为企业提供实时搜索、数 据分析服务，支持PB级的大数据。 -- 公司网站: https://www.elastic.co
Elasticsearch介绍与应用PPT课件
• 集群状态curl -XGET 'localhost:8200/_cluster/health?pretty' • 计算集群中文档的数量 curl -XGET 'localhost:8200/_count?pretty'
7
插入一条数据
8
简单的GET
curl -XGET 'localhost:8200/megacorp/employee/1?pretty'
2
应用：feed库文章标题检索
(title LIKE '%wd%' AND vertical_type IN (0,1) AND img_num>0 ) OR (title LIKE '%wd%' AND vertical_type IN (14))
3
Elasticsearch介绍
• 分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎 • Apache Lucene™ 基础之上 • 简单一致的RESTful API • 开源，免费下载，使用，修改
9
简单的搜索
• curl -XGET 'localhost:8200/megacorp/employee/_search?pretty’ • curl -XGET
'localhost:8200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith &pretty’ •
14
查询条件组合
• must：文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来。 • must_not：文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来。 • should：如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，
7
插入一条数据
8
简单的GET
curl -XGET 'localhost:8200/megacorp/employee/1?pretty'
2
应用：feed库文章标题检索
(title LIKE '%wd%' AND vertical_type IN (0,1) AND img_num>0 ) OR (title LIKE '%wd%' AND vertical_type IN (14))
3
Elasticsearch介绍
• 分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎 • Apache Lucene™ 基础之上 • 简单一致的RESTful API • 开源，免费下载，使用，修改
9
简单的搜索
• curl -XGET 'localhost:8200/megacorp/employee/_search?pretty’ • curl -XGET
'localhost:8200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith &pretty’ •
14
查询条件组合
• must：文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来。 • must_not：文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来。 • should：如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，
ElasticSearch实战速学领悟PPT模板
离查询
6. 利用logstash实现mysql和elasticsearch同步 7. 查询进阶学习(DSL):operator、bool查询、权重提升、排序、短语查询 8. 查询进阶学习(DSL):利用function_score进一步控制评分过程
03
第三章：结合编程语言学习
第三章：结合编程语言学习
1. 使用php调用elasticsearch入门:获取文档、搜索文档 2. java客户端调用elasticsearch、获取/更新文档、match搜索 3. 案例附加课(1):聚合、统计商品销售的平均值、极值、script的使用 4. 案例附加课(2):聚合、商品销售的各种统计、柱状图api数据的快速生成 5. 总结课:elasticsearch+springboot+echarts实现简单柱状图的展现 6. java客户端调用ElasticSearch、获取/更新文档、match搜索 7. 案例附加课(1):聚合、统计商品销售的平均值、极值、script的使用 8. 案例附加课(2):聚合、商品销售的各种统计、柱状图API数据的快速生成
设置字段分词
elasticsearch中的搜索建议、自动 纠错
自定义分析器、备份和恢复索引数 据
ik中文分词器远程字典设置、 简单源码修改并重新编译
elasticsearch中的搜索建议之自动 补全
第二章：核心功能学习
1. 快速入手开源日志分析系统logstash 2. 利用logstash实现mysql和elasticsearch同步 3. 查询进阶学习(dsl):operator、bool查询、权重提升、排序、短语查询 4. 查询进阶学习(dsl):利用function_score进一步控制评分过程 5. 查询进阶学习(dsl):精确查询:范围、过滤、通配符、正则、fuzzy莱文世特距
6. 利用logstash实现mysql和elasticsearch同步 7. 查询进阶学习(DSL):operator、bool查询、权重提升、排序、短语查询 8. 查询进阶学习(DSL):利用function_score进一步控制评分过程
03
第三章：结合编程语言学习
第三章：结合编程语言学习
1. 使用php调用elasticsearch入门:获取文档、搜索文档 2. java客户端调用elasticsearch、获取/更新文档、match搜索 3. 案例附加课(1):聚合、统计商品销售的平均值、极值、script的使用 4. 案例附加课(2):聚合、商品销售的各种统计、柱状图api数据的快速生成 5. 总结课:elasticsearch+springboot+echarts实现简单柱状图的展现 6. java客户端调用ElasticSearch、获取/更新文档、match搜索 7. 案例附加课(1):聚合、统计商品销售的平均值、极值、script的使用 8. 案例附加课(2):聚合、商品销售的各种统计、柱状图API数据的快速生成
设置字段分词
elasticsearch中的搜索建议、自动 纠错
自定义分析器、备份和恢复索引数 据
ik中文分词器远程字典设置、 简单源码修改并重新编译
elasticsearch中的搜索建议之自动 补全
第二章：核心功能学习
1. 快速入手开源日志分析系统logstash 2. 利用logstash实现mysql和elasticsearch同步 3. 查询进阶学习(dsl):operator、bool查询、权重提升、排序、短语查询 4. 查询进阶学习(dsl):利用function_score进一步控制评分过程 5. 查询进阶学习(dsl):精确查询:范围、过滤、通配符、正则、fuzzy莱文世特距
elasticsearch详细介绍ppt课件
分片( primary_shards)
复制分片 ( primary_shards)
复制分片 ( primary_shards)
索引文件 (sgment)
.
第一章 概念解释 – 1.6
实时分析
Es可以根据业务要求 ，发挥 分布式的优点，尽最大性能 实时分析、解析出业务需要 的数据文档。
分析 存储
分布集群
群的索引和搜索功能。
索引： 一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一 个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的）， 并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。
基于Apache Lucene 开源搜索引擎，Lucene是目前公认的性能最好，最先进的，功能最 全的搜索引擎。
Elasticsearch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，通过简单RESTfulAPI来 隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。 超出你的想像，从10亿的数据查出一条只需要1-2秒内。
根据业务需求及当前的搜索 量，Elastic可以横向扩展， 支持最大PB级的分布数据， 可以提高索引的搜索速度。
分布
搜索
实时存储
Elastic 某个主结点保存数据时候，只有 当复制分片保存成功，才能认为是实时 保存成功。并可以并发支持批量数据保 存。文档以分片的形式，保存在不同的 机器上。
快速搜索
Elastic并发从N台机器中的复制节点或主 节点取出数据，通过查询负载机来进行 组合数据，最终响应请求。10亿的数据 ，可以最快1-2秒内搜索出结果
Elasticsearch介绍与应用
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01
Elsticserch概述
02
Elsticserch的起源和背景
Elsticserch起源 于2010年由Shy Bnon创建
最初目的是构建 一个分布式、 RESTful风格的搜 索和分析引擎
提供了强大的全 文搜索功能支持 多租户和水平扩 展
广泛应用于日志 和事件数据分析 、安全智能等场 景
YOUR LOGO
THNK YOU
汇报人：
汇报时间：20XX/01/01
Elsticserch 将加强社区 生态建设提 高开发者参 与度和活跃
度
Elsticserch在开源生态中的地位和发展趋势
开源生态中的地位：Elsticserch是开源生态中的重要组成部分广泛应用于大数据、云 计算等领域。
发展趋势：随着大数据时代的到来Elsticserch的应用场景将更加广泛需求量将持续增 长。
缓存机制： 使用缓存 提高查询 速度
集群架构： 分布式集 群提高查 询性能和 可靠性
Elsticserch的实时分析和聚合功能
实时分析： Elsticserch支 持实时数据分 析可以快速响 应用户的查询
请求。
聚合功能： Elsticserch提 供了强大的聚 合功能可以方 便地对数据进 行统计、分组 和排序等操作。
Elsticserch DSL：用于编写复杂的查询和过滤条件
添加项标题
Elsticserch插件：提供额外的功能和特性如数据可视化、安全认证等
Elsticserch的性能优化与安全保 障
05
Elsticserch的性能优化策略
硬件优化：选择合适的硬 件配置如CPU、内存、 磁盘等
集群优化：合理设置集群 节点数量和分片数量提高 查询效率
Elasticsearch原理（图文解说超赞）
Elasticsearch原理（图⽂解说超赞）本⽂来源 | 互联⽹侦察作者 | channingbreeze，北航硕⼠毕业，阿⾥五年技术⽼鸟，全栈⼯程师，前慕课⽹讲师，phaser⼩站创始⼈。
⼩史是⼀个⾮科班的程序员，虽然学的是电⼦专业，但是通过⾃⼰的努⼒成功通过了⾯试，现在要开始迎接新⽣活了。
随着央视诗词⼤会的热播，⼩史开始对诗词感兴趣，最喜欢的就是飞花令的环节。
但是由于⼩史很久没有背过诗词了，飞⼀个字很难说出⼀句，很多之前很熟悉的诗句也想不起来。
倒排索引：吕⽼师：但是我让你说出带“前”字的诗句，由于没有索引，你只能遍历脑海中所有诗词，当你的脑海中诗词量⼤的时候，就很难在短时间内得到结果了。
索引量爆炸：搜索引擎原理：Elasticsearch 简介：吕⽼师：但是 Lucene 还是⼀个库，必须要懂⼀点搜索引擎原理的⼈才能⽤的好，所以后来⼜有⼈基于 Lucene 进⾏封装，写出了Elasticsearch。
Elasticsearch 基本概念：吕⽼师：类型是⽤来定义数据结构的，你可以认为是 MySQL 中的⼀张表。
⽂档就是最终的数据了，你可以认为⼀个⽂档就是⼀条记录。
吕⽼师：⽐如⼀⾸诗，有诗题、作者、朝代、字数、诗内容等字段，那么⾸先，我们可以建⽴⼀个名叫 Poems 的索引，然后创建⼀个名叫Poem 的类型，类型是通过 Mapping 来定义每个字段的类型。
⽐如诗题、作者、朝代都是 Keyword 类型，诗内容是 Text 类型，⽽字数是 Integer 类型，最后就是把数据组织成 Json 格式存放进去了。
吕⽼师：这个问题问得好，这涉及到分词的问题，Keyword 类型是不会分词的，直接根据字符串内容建⽴反向索引，Text 类型在存⼊Elasticsearch 的时候，会先分词，然后根据分词后的内容建⽴反向索引。
吕⽼师：之前我们说过，Elasticsearch 把操作都封装成了 HTTP 的 API，我们只要给 Elasticsearch 发送 HTTP 请求就⾏。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
39
标准分析器（ Standard Analyzer ） 简单分析器（ Simple Analyzer ） 空白分析器（ Whitespace Analyzer ） 停止分析器（Stop Analyzer） 关键词分析器（ Keyword Analyzer ） 模式分析器（ Pattern Analyzer ） 语言分析器（ Language Analyzers ） 指纹分析器（ Fingerprint Analyzer ）
默认值，既有成为主节点的资格，又可以存储数据，还可以处理客户端的请求
0２ Master节点（node.master:true AND node.data:false）
有成为主节点的资格，可以参与选举，master节点负责维护整个集群状态并保证数据一致性
0３ Data节点（node.master:false AND node.data:true）
0２ 一个简单的分词器遇到空格和标点
的时候，会将文本拆成词条
Token过滤器（Token filtering）
0３ 最后，词条按顺序通过每个Token过
滤器，这个过程可能会改变词条 （例如小写化，删除无用词或增加 同义词）
04
Analyzer内部机制
04
内置分析器
01 02 03 04 05 06 07 08
05
存储模型
设有两篇文章1和2
01
文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too
文章2的内容为：He once lived in Shanghai.
经过处理后（分词，过滤无用词，小写化）： 0２ 文章1的所有关键词为：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]
摘要：我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，但是想要完成搜索工作的创建
是非常困难的。我们希望搜索解决方案要运行速度快，我们希望能有一个零配置和一个完全 免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP来索引数据，我们希望我们的搜 索服务器始终可用，我们希望能够从一台开始并扩展到数百台，我们要实时搜索，我们要简 单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。因此我们利用Elasticsearch来解决所有这些 问题及可能出现的更多其它问题。
07
Read的实现原理
查询阶段(Query Phase) 获取阶段(Fetch Phase)
08
结束语
conclusion
概述： ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全
文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下 的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索， 稳定，可靠，快速，安装使用方便。
协调节点(coordinating node)使用文档ID（默认）将文档路由到对应的分片。 Elasticsearch将文档ID以murmur3作为散列函数进行散列，并通过索引中的主分片数量 进行取模运算，以确定文档应被索引到哪个分片。 shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)
文章2的所有关键词为：[he] [live] [shanghai]
建立倒排索引
0３ 关键词 文章号 [出现频率] 出现位置
guangzhou 1
[2]
3，6he2 Nhomakorabea[1]
1
i
1
[1]
4
live
1
[2]
2，5
2
[1]
2
shanghai 2
[1]
3
tom
1
[1]
1
04
节点分类
01 默认节点（node.master:true AND node.data:true）
ElasticSearch
目录
Contents
Analyzer内部机 存储模型 制
节点分类 Write实现原理 Read实现原理
02
Analyzer内部机制
字符过滤器（character filter）
01
他们的任务实在分词前整理字符串，可以用来去掉HTML标签，或者将&转化成“and”
分词器（tokenization）
存储数据节点，提供建立索引和查询索引的服务
0３ Client节点（node.master:false AND node.data:false）
又称coordinate节点和ingest节点，这些节点只负责处理用户请求，实现请求转 发，负载均衡等功能
04
write(写)/create(创建)操作实现原理
标准分析器（ Standard Analyzer ） 简单分析器（ Simple Analyzer ） 空白分析器（ Whitespace Analyzer ） 停止分析器（Stop Analyzer） 关键词分析器（ Keyword Analyzer ） 模式分析器（ Pattern Analyzer ） 语言分析器（ Language Analyzers ） 指纹分析器（ Fingerprint Analyzer ）
默认值，既有成为主节点的资格，又可以存储数据，还可以处理客户端的请求
0２ Master节点（node.master:true AND node.data:false）
有成为主节点的资格，可以参与选举，master节点负责维护整个集群状态并保证数据一致性
0３ Data节点（node.master:false AND node.data:true）
0２ 一个简单的分词器遇到空格和标点
的时候，会将文本拆成词条
Token过滤器（Token filtering）
0３ 最后，词条按顺序通过每个Token过
滤器，这个过程可能会改变词条 （例如小写化，删除无用词或增加 同义词）
04
Analyzer内部机制
04
内置分析器
01 02 03 04 05 06 07 08
05
存储模型
设有两篇文章1和2
01
文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too
文章2的内容为：He once lived in Shanghai.
经过处理后（分词，过滤无用词，小写化）： 0２ 文章1的所有关键词为：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou]
摘要：我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，但是想要完成搜索工作的创建
是非常困难的。我们希望搜索解决方案要运行速度快，我们希望能有一个零配置和一个完全 免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP来索引数据，我们希望我们的搜 索服务器始终可用，我们希望能够从一台开始并扩展到数百台，我们要实时搜索，我们要简 单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。因此我们利用Elasticsearch来解决所有这些 问题及可能出现的更多其它问题。
07
Read的实现原理
查询阶段(Query Phase) 获取阶段(Fetch Phase)
08
结束语
conclusion
概述： ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全
文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下 的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索， 稳定，可靠，快速，安装使用方便。
协调节点(coordinating node)使用文档ID（默认）将文档路由到对应的分片。 Elasticsearch将文档ID以murmur3作为散列函数进行散列，并通过索引中的主分片数量 进行取模运算，以确定文档应被索引到哪个分片。 shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards)
文章2的所有关键词为：[he] [live] [shanghai]
建立倒排索引
0３ 关键词 文章号 [出现频率] 出现位置
guangzhou 1
[2]
3，6he2 Nhomakorabea[1]
1
i
1
[1]
4
live
1
[2]
2，5
2
[1]
2
shanghai 2
[1]
3
tom
1
[1]
1
04
节点分类
01 默认节点（node.master:true AND node.data:true）
ElasticSearch
目录
Contents
Analyzer内部机 存储模型 制
节点分类 Write实现原理 Read实现原理
02
Analyzer内部机制
字符过滤器（character filter）
01
他们的任务实在分词前整理字符串，可以用来去掉HTML标签，或者将&转化成“and”
分词器（tokenization）
存储数据节点，提供建立索引和查询索引的服务
0３ Client节点（node.master:false AND node.data:false）
又称coordinate节点和ingest节点，这些节点只负责处理用户请求，实现请求转 发，负载均衡等功能
04
write(写)/create(创建)操作实现原理