开始第一步

我们现在开始进行一个简单教程,它涵盖了一些基本的概念介绍,比如索引(indexing)搜索(search)以及聚合(aggregations)。通过这个教程,我们可以让你对Elasticsearch能做的事以及其易用程度有一个大致的感觉。

我们接下来将陆续介绍一些术语和基本的概念,但就算你没有马上完全理解也没有关系。我们将在本书的各个章节中更加深入的探讨这些内容。

所以,坐下来,开始以旋风般的速度来感受Elasticsearch的能力吧!

让我们建立一个员工目录

假设我们刚好在Megacorp工作,这时人力资源部门出于某种目的需要让我们创建一个员工目录,这个目录用于促进人文关怀和用于实时协同工作,所以它有以下不同的需求:

  • 数据能够包含多个值的标签、数字和纯文本。
  • 检索任何员工的所有信息。
  • 支持结构化搜索,例如查找30岁以上的员工。
  • 支持简单的全文搜索和更复杂的短语(phrase)搜索
  • 高亮搜索结果中的关键字
  • 能够利用图表管理分析这些数据

索引员工文档

我们首先要做的是存储员工数据,每个文档代表一个员工。在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing),不过在索引之前,我们需要明确数据应该存储在哪里。

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,我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库:

  1. Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
  2. Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields

Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)(数据库),每一个索引可以包含多个类型(types)(表),每一个类型包含多个文档(documents)(行),然后每个文档包含多个字段(Fields)(列)。

「索引」含义的区分

你可能已经注意到索引(index)这个词在Elasticsearch中有着不同的含义,所以有必要在此做一下区分:

  • 索引(名词) 如上文所述,一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库,它是相关文档存储的地方,index的复数是indices indexes
  • 索引(动词) 「索引一个文档」表示把一个文档存储到索引(名词)里,以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的INSERT关键字,差别是,如果文档已经存在,新的文档将覆盖旧的文档。
  • 倒排索引 传统数据库为特定列增加一个索引,例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。

默认情况下,文档中的所有字段都会被索引(拥有一个倒排索引),只有这样他们才是可被搜索的。

我们将会在倒排索引章节中更详细的讨论。

所以为了创建员工目录,我们将进行如下操作:

  • 为每个员工的文档(document)建立索引,每个文档包含了相应员工的所有信息。
  • 每个文档的类型为employee
  • employee类型归属于索引megacorp
  • megacorp索引存储在Elasticsearch集群中。

实际上这些都是很容易的(尽管看起来有许多步骤)。我们能通过一个命令执行完成的操作:

  1. PUT /megacorp/employee/1
  2. {
  3. "first_name" : "John",
  4. "last_name" : "Smith",
  5. "age" : 25,
  6. "about" : "I love to go rock climbing",
  7. "interests": [ "sports", "music" ]
  8. }

我们看到path:/megacorp/employee/1包含三部分信息:

名字 说明
megacorp 索引名
employee 类型名
1 这个员工的ID

请求实体(JSON文档),包含了这个员工的所有信息。他的名字叫“John Smith”,25岁,喜欢攀岩。

很简单吧!它不需要你做额外的管理操作,比如创建索引或者定义每个字段的数据类型。我们能够直接索引文档,Elasticsearch已经内置所有的缺省设置,所有管理操作都是透明的。

接下来,让我们在目录中加入更多员工信息:

  1. PUT /megacorp/employee/2
  2. {
  3. "first_name" : "Jane",
  4. "last_name" : "Smith",
  5. "age" : 32,
  6. "about" : "I like to collect rock albums",
  7. "interests": [ "music" ]
  8. }
  9. PUT /megacorp/employee/3
  10. {
  11. "first_name" : "Douglas",
  12. "last_name" : "Fir",
  13. "age" : 35,
  14. "about": "I like to build cabinets",
  15. "interests": [ "forestry" ]
  16. }