ElasticSearch快速上手

在中小规模架构中，通常在每个节点或K8s Pod中部署一个Beats组件，将采集数据直接发送到Elasticsearch
在大规模架构中，可能需要先将Beats采集到的数据发送到Logstash，再由Logstash将数据发送到Elasticsearch
- 这是因为Logstash将提供比Beats更丰富的过滤器和插件来处理数据，以及多数据源聚合、对ES节点的负载均衡和缓冲的功能
- Logstash还可以持久化数据，这在ES集群不可用时非常有用，降低数据丢失的可能性

2. 安装ES

ES的安装方式有多种，可以参考官方文档：Installing Elasticsearch。

这里由于是快速入门，因此使用Docker来安装ES（常用于开发和测试环境）。

2.1 Docker安装ES

首先需要找到Docker的设置：Preferences > Resources > Advanced，调整内存至少4GB。然后执行下面命令：

 docker network create elastic

# ES_JAVA_OPTS限制ES使用的内存大小，避免ES占用过多宿主机内存。其中Xms表示min，Xmx表示max，二者应设置同一个值
# 若是开发环境，可以添加 -e xpack.security.enabled=false 关闭身份验证，关闭后Kibana也可无密码连接es
docker run --name elasticsearch --net elastic \
  -p 9200:9200 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" \
  -t library/elasticsearch:8.11.3

在输出的日志中，搜索关键字current.health会看到一下日志行（其中包含了集群信息、节点基本信息如node-id、node-name等）：

 {
  "@timestamp": "2024-01-05T09:08:45.532Z",
  "log.level": "INFO",
  "current.health": "GREEN",
  "message": "Cluster health status changed from [YELLOW] to [GREEN] (reason: [shards started [[.security-7][0]]]).",
  "previous.health": "YELLOW",
  "reason": "shards started [[.security-7][0]]",
  "ecs.version": "1.2.0",
  "service.name": "ES_ECS",
  "event.dataset": "elasticsearch.server",
  "process.thread.name": "elasticsearch[b527ebb76d2b][masterService#updateTask][T#1]",
  "log.logger": "org.elasticsearch.cluster.routing.allocation.AllocationService",
  "elasticsearch.cluster.uuid": "yz51YWzAR6CJFTr_xQlVFQ",
  "elasticsearch.node.id": "3dE37A4dTxOOSYOiqw2p3Q",
  "elasticsearch.node.name": "b527ebb76d2b",
  "elasticsearch.cluster.name": "docker-cluster"
}

如果设置xpack.security.enabled=false，则docker日志是以adding index template结束。

从8.0版本开始，ES默认为集群启用了各种安全设置（包含TLS、默认用户名密码等）。
第一次启动Elasticsearch时，生成默认用户名和密码和Kibana注册令牌会输出到终端。通过搜索Password得到：

ℹ️  Password for the elastic user (reset with `bin/elasticsearch-reset-password -u elastic`):
  {elastic账号密码}
ℹ️  HTTP CA certificate SHA-256 fingerprint:
  {CA证书SHA256指纹}

容器日志中还包括Kibana注册token（关键字Configure Kibana）、新节点加入集群的token（关键字join this cluster）。

ES在生产环境中是多节点部署的，这里简单起见，以单节点方式启动ES集群，

使用下面的API端点可以查看集群状态：

 # 如果设置xpack.security.enabled=false，则使用http
curl https://localhost:9200/_cat/health
curl https://localhost:9200/_cluster/health?pretty=true

# 查看集群信息
curl https://localhost:9200

2.2 Docker安装Kibana

ES通过REST APIs与外界交互，包含接收数据和其他请求。通常，我们：

使用各种编程语言中的ES client完成搜索请求
使用Kibana完成日常管理ES需求（配置索引、报表等）
其他日志采集工具向ES发送数据

所以如想要图形化使用ES，需要安装Kibana。参照下面的命令：

 docker run --name kibana --net elastic -p 5601:5601 \
  -e "i18n.locale=zh-CN" \
  library/kibana:8.11.3

复制最后日志输出中的链接到浏览器中，替换0.0.0.0为localhost，回车。将上一步中得到的Kibana注册token复制到页面中的输入框，再确认。
此刻Kibana将完成ES的连接配置。完成配置后，使用elastic和上一步中得到的密码登录ES，然后点击Explorer on my own
开始通过Kibana使用ES。

Kibana还方便的为开发者提供了控制台（Management > Dev Tools），用于调试ES。

2.3 ES配置

生产环境需要根据实际情况对ES进行配置调优，其中大部分设置可以在集群启动后使用
Cluster update settings API 进行修改。

还有很多配置需要我们在安装前进行修改，这些配置很多是节点特定的，每个节点使用的配置不会完全一致。

ES的配置目录根据安装方式而定：

对于归档发行版（tar.gz这种）的安装方式，配置目录为$ES_HOME/config
- 这个目录下的配置文件存在升级时被删除的风险，建议修改到$ES_HOME之外
对于软件包发行版，配置目录为/etc/elasticsearch。但某些发行版可能不同
- Debian发行版：/etc/default/elasticsearch
- RPM发行版：/etc/sysconfig/elasticsearch
对于Docker方式，配置目录为/usr/share/elasticsearch/config

以上都可通过ENV方式修改配置目录，例如ES_PATH_CONF=/etc/elasticsearch。

配置文件布局：

 $ ls /usr/share/elasticsearch/config
certs                              elasticsearch.keystore  jvm.options    log4j2.file.properties  role_mapping.yml  users
elasticsearch-plugins.example.yml  elasticsearch.yml       jvm.options.d  log4j2.properties       roles.yml         users_roles

其中常修改的配置文件有：

elasticsearch.yml是ES的核心配置文件，查看示例
jvm.options和jvm.options.d是ES JVM的配置文件（性能调优）
log4j2.properties和log4j2.file.properties是ES日志的配置文件

其他文件用途如下：

elasticsearch.keystore：存储 ES 实例的安全信息和敏感配置。替代以前那种明文存储秘钥的方式
elasticsearch-plugins.example.yml：ES插件的示例配置文件
roles.yml 和 role_mapping.yml：配置角色（授权用户的访问权限）和角色映射，一般不需要修改（而是通过Kibana方式修改）
users 和 users_roles：存储用户信息和用户与角色的关系，用于配置 ES 的身份验证和授权，一般不需要修改（理由同上）

2.4 安装多节点集群

在2.1小节中介绍的是如何安装单节点集群，这种方式你可能接触不到配置文件的修改以及各字段的含义。
本节将介绍如何安装多节点集群，这个过程中你将会进一步熟悉ES的安装步骤。

集群角色介绍：

主节点（master）：ES集群中同一时刻只有一个主节点（从多个具有master角色的节点中选举出），相当于集群大脑。负责管理集群状态，例如选举、索引创建/删除、分片迁移等。
- 大规模集群中，一般会规划仅master节点，这样可以让主节点避免运行高负载任务导致无法响应更重要的master请求。
数据节点（data）：存放数据的节点，负责数据的增删改查。
- 此节点通常执行I/O、内存和CPU密集型的操作，需要重点监控。并在必要时添加数据节点
- 大规模集群中，一般会规划仅data节点
仅投票节点（master+voting_only）：有投票权，没有被选举权，通常用于降低集群资源消耗（因为减少了一个master节点）
- 一个多节点es集群至少需要3个主节点，其中需要至少2个非仅投票节点（所以可以是2master+1voting_only的组合）
- 由于永远不会被选举为master，所以仅投票节点的CPU/内存配置可以低于标准master节点
- 仅投票节点可以与data角色组合作为仅投票的数据节点（master+voting_only+data）
远程客户端（remote_cluster_client）：跨群集搜索时需要，较少使用。

其他还有Ingest和ML等非必要角色，在使用到其他功能时需要。

一个高可用ES集群至少需要3个有资格成为master的节点，其中至少两个不是仅投票（voting_only）节点。

下面介绍安装的是一个比较标准的多节点ES集群配置，如下：

1个仅master节点
2个master+data节点

配置文件如下：

docker-compose.yml
- 其中的setup容器负责完成证书生成、es节点的健康监控工作
- 此文件对比官方配置增加了几项内容：
  - 给不同节点设置角色（而不是默认）
  - 为kibana配置中文语言
  - 为kibana开启ssl
  - 为kibana配置所有master资格节点作为es连接主机
.env：部分docker-compose文件引用的环境变量需要根据实际情况修改（其中包含es密码设置）

启动集群：

 docker-compose up -d

查看集群容器状态：

 # 其中setup容器在完成任务后会变成exited状态
docker-compose ps

若容器异常，可查看容器日志进行排查。

测试完成后，清理创建的资源：

 docker-compose stop # 停止文件内定义的容器
docker-compose down # 停止并删除文件内包含的容器和网络，保留volume
docker-compose down -v # 停止并删除文件内包含的容器、volume和网络

如果要重建单个有问题的es或kibana容器，参考下面的命令：

 # 由于其他容器都依赖setup容器，所以setup容器也得一起删除再重建
docker stop <container-name/id>
docker volume rm <data-volume-used-by-container> # 注意不要删除setup使用的certs卷
docker-compose up -d --no-recreate

当所有容器处于Running状态大约十多秒后，我们就可以查询集群状态：

 # 将123456换成你的es密码
docker exec -it test-es-es01-1 curl \
  -s --cacert config/certs/ca/ca.crt \
  -u elastic:123456 \
  https://localhost:9200/_cluster/health?pretty=true

浏览器访问kibana：https://localhost:5601，用户名是elastic，密码是.env文件中的ELASTIC_PASSWORD。
注意，首次访问kibana页面时，浏览器会提示不安全的站点/链接，这是正常的。因为kibana使用的证书的内部CA签名的。具体请查看docker-compose.yml中的注释。

注意，YML文件的kibana_system用户是专门用于 Kibana 内部运作的 Elasticsearch 用户，不是给我们使用的。
ES为它分配了内置的kibana_system角色，该角色不能进行UI登录。

最后请注意，你不能使用除了localhost或127.0.0.1以外的HOST来访问es或kibana，这是由他们的证书SAN决定的。
如果需要，你就得修改setup容器的command中生成instances.yml的部分，然后重建所有容器。

登录成功后，你可以在这个页面进行用户/角色管理。

此小节参考官网docker安装es集群指导。

3. 核心概念

在 Elasticsearch（ES）中，有两个核心概念：索引（Index）和文档（Document）。理解这两个概念对于有效使用 Elasticsearch 非常重要。

3.1 索引（Index）

概念
索引是 Elasticsearch 存储、索引和搜索的基本单元。它类似于数据库中的表，但是 Elasticsearch
中的索引更加灵活，它可以包含多种类型的文档，并且可以跨越多个物理分片。

在英文中还有一个indexing（翻译过来也是索引），但这个指的是对文档字段进行索引（indexing）的过程，而不是index（文档集合）本身。
可以为文档中的多个字段进行indexing。但和关系型数据库一样，indexing会占用更多磁盘以及内存空间。

在没有特别说明时，索引一般指文档集合。

用途
索引用于组织和存储具有相似结构的文档。每个文档都属于一个索引，而索引本身是一个包含有关这些文档的信息的逻辑容器。

3.2 文档（Document）

概念
文档是 Elasticsearch 中的基本信息单元，它类似于数据库中的一行。每个文档是一条具有结构化或非结构化数据的记录，通常是 JSON
格式。一个document可以包含多个字段（field），每个字段都有名称和值，它是一种JSON表现形式：{"key1": "value1"...}。

用途
文档是实际存储在 Elasticsearch 中的数据。它们包含了有关实际信息的字段和值，可以是文本、数字、日期等。

3.3 字段（Field）

字段就是文档中的一个属性，它具有名称和值。字段是文档的基本组成部分，每个文档可以包含多个字段，每个字段都有不同的数据。

3.4 类型（Type）

索引是文档集合，文档是字段的集合，而每个字段都有一个类型。比如Text、Keyword、Numeric、Date、IP和Geopoint等。

所有字段类型

在未预先设置时，新插入的文档的每个字段会自动分配一个合适的类型。不同类型支持的搜索模式不同，比如Text支持全文搜索，而Keyword仅支持完全匹配。
所以我们必须为每个字段指定合适的类型（当自动分配的类型不合适时），以便在搜索时使用对应的搜索模式。

此外，为了帮助ES在插入新的文档时能够更好的为每个字段建立索引，我们需要创建（下一小节的）映射规则来使得某些字段必须转化为ES内的某种类型，这样才能支持那些字段的搜索模式。
比如对text类型字段进行模糊搜索、对keyword字段进行精确搜索、对数字字段进行聚合搜索（sort/lt/gt…）。

3.5 映射（Mapping）

映射是 Elasticsearch 中用于定义文档和字段的结构化方式，类似关系型DB中的表结构。它定义了字段的类型、索引选项等。
每个索引都有且仅有一个映射。

每个index都会有一个默认的映射，这个映射会包含index中的所有字段，并且每个字段都会自动分配一个合适的类型。
如果要修改/定义索引的映射，ES支持两种映射方式：

显式映射：手动为每个字段指定类型
动态映射（默认启用）：使用动态模板自定义映射，在文档插入时根据模板定义使用不同的类型，更灵活
- 默认情况，ES为文档中的字段设置与其值类型相似的类型（如日期、文本和数字等），以便使用对应的搜索模式
- 为了防止索引（indexing）过多字段导致内存使用爆炸，一般会设置映射限制设置

3.6 分片和副本（Shard and Replica）

分片（Shard）：创建索引时可以指定分片数量，每个分片也表现为一个独立的索引，多个分片可以并行处理搜索请求
- 一个节点可以存放一个索引的多个分片
- 合理的分片数量可以提高ES性能
副本（Replica）：一个分片可以有多个副本，以防止数据丢失和丢失后服务不可用
- 一个节点最多只能存放一个索引的一个副本

3.7 小结

简而言之，索引是一种组织和存储文档的逻辑结构，而文档则是实际包含数据的记录。一个索引可以包含多个文档，每个文档都有自己的字段和值。在
Elasticsearch 中，你可以使用 RESTful API 或者客户端库来创建索引、添加、更新和检索文档，以及执行各种类型的查询。

当默认的映射类型不满足需求时，你可以自定义映射，以满足你的查询和搜索需求。

4. 快速上手

下面通过Kibana中的控制台来演示ES中document的增删改查。

4.1 添加document

HTTP请求：

 # customer是index，1是document-id
# index不存在会自动创建，document-id存在会覆盖
# -- 在请求中可以不包含document-id，这样交给ES自动创建
POST /customer/_doc/1
{
  "firstname": "Jennifer",
  "lastname": "Walters"
}

POST可以改为PUT，语义一致。

HTTP响应：

 {
  "_index": "customer",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 0,
  "_primary_term": 1
}

返回的_id是文档的唯一主键，当POST不提供document-id时，ES会自动生成一个index中的唯一字符串作为_id。

4.2 查询document

HTTP请求：

 GET /customer/_doc/1

HTTP响应：

 {
  "_index": "customer",
  "_id": "1",
  "_version": 2,
  "_seq_no": 1,
  "_primary_term": 1,
  "found": true,
  "_source": {
    "firstname": "Jennifer",
    "lastname": "Walters"
  }
}

响应中的found字段表示是否查询到目标文档，如有，则存在_source字段，包含目标文档的完整内容。

4.3 批量添加document

HTTP请求：

 PUT customer/_bulk
{ "create": { } }
{ "firstname": "Monica","lastname":"Rambeau"}
{ "create": { } }
{ "firstname": "Carol","lastname":"Danvers"}
{ "create": { } }
{ "firstname": "Wanda","lastname":"Maximoff"}
{ "create": { } }
{ "firstname": "Jennifer","lastname":"Takeda"}

HTTP响应：

 {
  "errors": false,
  "took": 3,
  "items": [
    {
      "create": {
        "_index": "customer",
        "_id": "ZR4O2YwBNp0JCdUx-pck",
        "_version": 1,
        "result": "created",
        "_shards": {
          "total": 2,
          "successful": 1,
          "failed": 0
        },
        "_seq_no": 3,
        "_primary_term": 1,
        "status": 201
      }
    },
    {
      "create": {
        "_index": "customer",
        "_id": "Zh4O2YwBNp0JCdUx-pck",
        "_version": 1,
        "result": "created",
        "_shards": {
          "total": 2,
          "successful": 1,
          "failed": 0
        },
        "_seq_no": 4,
        "_primary_term": 1,
        "status": 201
      }
    },
    {
      "create": {
        "_index": "customer",
        "_id": "Zx4O2YwBNp0JCdUx-pck",
        "_version": 1,
        "result": "created",
        "_shards": {
          "total": 2,
          "successful": 1,
          "failed": 0
        },
        "_seq_no": 5,
        "_primary_term": 1,
        "status": 201
      }
    },
    {
      "create": {
        "_index": "customer",
        "_id": "aB4O2YwBNp0JCdUx-pck",
        "_version": 1,
        "result": "created",
        "_shards": {
          "total": 2,
          "successful": 1,
          "failed": 0
        },
        "_seq_no": 6,
        "_primary_term": 1,
        "status": 201
      }
    }
  ]
}

4.4 搜索document

搜索是最常用的功能。HTTP请求如下：

 # match表示这是一个模糊搜索
GET customer/_search
{
  "query" : {
    "match" : { "firstname": "Jennifer" }
  }
}

HTTP响应：

 {
  "took": 1,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 2,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 0.87546873,
    "hits": [
      {
        "_index": "customer",
        "_id": "1",
        "_score": 0.87546873,
        "_source": {
          "firstname": "Jennifer",
          "lastname": "Walters"
        }
      },
      {
        "_index": "customer",
        "_id": "bR4a2YwBNp0JCdUxEZeh",
        "_score": 0.87546873,
        "_source": {
          "firstname": "Jennifer",
          "lastname": "Takeda"
        }
      }
    ]
  }
}

注意：若请求Body为空，则返回全部文档。

4.5 删除document

HTTP请求：

 # 删除document-id对应的document
DELETE customer/_doc/1

HTTP响应：

 {
  "_index": "customer",
  "_id": "1",
  "_version": 2,
  "result": "deleted",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "_seq_no": 1,
  "_primary_term": 1
}

删除整个index的请求：

 DELETE customer

HTTP响应：

 {
  "acknowledged": true
}

4.6 查看index的汇总信息

HTTP请求：

 # customer是index名
GET customer

HTTP响应：

 {
  "customer": {
    "aliases": {},
    "mappings": {
      "properties": {
        "firstname": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword",
              "ignore_above": 256
            }
          }
        },
        "lastname": {
          "type": "text",
          "fields": {
            "keyword": {
              "type": "keyword",
              "ignore_above": 256
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings": {
      "index": {
        "routing": {
          "allocation": {
            "include": {
              "_tier_preference": "data_content"
            }
          }
        },
        "number_of_shards": "1",
        "provided_name": "customer",
        "creation_date": "1704449411558",
        "number_of_replicas": "1",
        "uuid": "SPAcuTKXSk63NIN_bJwY7A",
        "version": {
          "created": "8500003"
        }
      }
    }
  }
}

其中：

mappings 定义了索引的映射，即字段的数据类型和属性。
firstname 和 lastname 是两个doc字段。
- 对于每个字段，type 定义了数据类型。在这里，它们的类型都是 text，表示这些字段是用于全文搜索的。
- 对于每个字段，ES还默认为其创建了{field-name}.keyword的子字段，其类型为keyword，用于不分词的精确搜索
- 这里提到了text和keyword两种ES字段类型，不同类型支持不同的搜索模式
settings 包含了索引的设置信息。
- number_of_shards: 1 表示索引只有一个主分片（分片数量基本等同于数据节点数量）。
- number_of_replicas: 1 表示索引有一个副本（同上）。
- provided_name: customer 是索引的名称。
- uuid 是索引的唯一标识符。
- version 包含有关索引创建版本的信息。

4.7 运维使用的API

4.7.1 非JSON响应

这些API返回非JSON格式的响应，主要是查询集群的一些基础信息，仅在监控或维护时使用。

查看集群中的索引列表：

 GET /_cat/indices # 非JSON响应，其中包含索引状态、磁盘占用、分片数量、文档数量（包括删除的）、主分片大小、总分片大小等信息

查看集群健康：

 GET /_cat/health # 非JSON响应

# 返回示例
1704524822 07:07:02 docker-cluster yellow 1 1 36 36 0 0 2 0 - 94.7%

这个API返回第四列是一个颜色字段，表示集群的健康状态：

绿色：完全健康，所有主分片和副本分片都可用
黄色：所有主分片可用，但部分副本分片不可用
红色：部分主分片不可用，但部分数据仍可查到

在后面的一些API响应中你还会看到这个颜色字段，它们代表相同的含义。

查看集群主节点信息：

 GET /_cat/master # 非JSON响应

查看集群所有节点的统计信息：

 GET /_cat/nodes # 非JSON响应

查看分片信息：

 GET /_cat/shards # 非JSON响应

4.7.2 JSON响应

查看集群健康：

 GET /_cluster/health?pretty=true

在单节点集群中，你可能会看到返回的颜色是yellow，这是正常的，因为默认索引的分片和副本数量都是1（通过GET {index_name}
查询），显然还需要一个节点来容纳副本分片的存在。这就验证了上面对yellow状态的解释。我们可以通过下面两个API来进一步定位问题：

 # 查看所有分片的状态，返回结果中的
# -- 第三列表示主分片（p）或副本分片（r）
# -- 第四列表示分片状态，STARTED是正常，UNASSIGNED是未分配
# -- 第五列是已分配的节点
# -- 第六列是未分配的原因
# 你会看到一行：你新增的索引的副本分片是未分配状态
GET _cat/shards?v=true&h=index,shard,prirep,state,node,unassigned.reason&s=state

# 查看分配有问题的索引，并返回具体原因
GET _cluster/allocation/explain?filter_path=index,node_allocation_decisions.node_name,node_allocation_decisions.deciders.*

既然得知了副本分片未分配的原因，那么我们就可以通过下面的API来解决：

 # 将索引的副本分片数量设置为0，这样你的index就只有一个主分片位于主节点
PUT {index-name}/_settings
{
    "index": {
        "number_of_replicas" : 0
    }
}

注意，这里只是介绍如何定位集群健康处于yellow状态的原因以及如何解决的过程。实际情况中，你可能需要对集群进行扩容，以满足索引分片的需求。

查看集群最全面的统计信息（响应是一个大JSON）：

 GET /_cluster/state?pretty

查看集群节点监控：

 GET /_nodes/state?pretty

4.8 操作映射

下面是一些常见的操作映射的HTTP请求（以customer为索引示例）：

 # 查询索引customer的映射
GET customer/_mapping

######
# 注意：映射只能在创建索引前设置，否则会得到index xxx already exists的提示。
# -- 也就是说，你必须预先为你的索引创建一个完善的映射配置，无论是动态映射还是显式映射。
######

# 设置动态映射中的日期格式
PUT customer
{
  "mappings": {
    "dynamic_date_formats": ["yyyy/MM/dd"]
  }
}

# 禁用日期识别（默认开启）
PUT customer
{
  "mappings": {
    "date_detection": false
  }
}

# 禁用动态映射（默认开启）。dynamic的其他参数是true/runtime/strict
PUT customer
{
  "mappings": {
    "dynamic": false
  }
}

# 启用数字识别（默认关闭），启用后可以识别字符串形式的整数/浮点数，并为其创建numeric索引以支持聚合搜索
PUT customer
{
  "mappings": {
    "numeric_detection": true
  }
}

# 配置一个简单的动态映射模板
# - 帮助更好的创建字段索引（indexing）
# - 这个模板包含t1,t2两个规则。
#   - t1表示将JSON类型为long的值映射为integer类型
#   - t2表示将JSON类型为string的值映射为text类型并创建一个子类型keyword
PUT customer
{
  "mappings":{
    "dynamic_templates": [
      {
        "t1": {
          "match_mapping_type": "long",
          "mapping":{
            "type":"integer"
          }
        }
      },
      {
        "t2": {
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping":{
            "type":"text",
            "fields":{
              "raw": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

# 配置动态映射模板：将字符串都映射为text类型，表示此索引的所有字符串都是text类型，不需要精确搜索
PUT customer
{
	"mappings": {
		"dynamic_templates": [{
			"string_to_text": {
				"match_mapping_type": "string",
				"mapping": {
					"type": "text"
				}
			}
		}]
	}
}

# 配置动态映射模板：关闭评分（norms:false）,可以节省一定存储空间
PUT customer
{
	"mappings": {
		"dynamic_templates": [{
			"string_to_keyword": {
				"match_mapping_type": "string",
				"mapping": {
					"type": "text",
					"norms": false,
					"fields": {
						"keyword": {
							"type": "keyword",
							"ignore_above": 256
						}
					}
				}
			}
		}]
	}
}

# 配置动态映射模板：禁止为数字类型创建索引（indexing）。在不需要对数字进行聚合搜索时使用。
PUT customer
{
	"mappings": {
		"dynamic_templates": [{
			"not_indexing_long": {
				"match_mapping_type": "long",
				"mapping": {
					"type": "long",
					"index": false
				}
			}
		},
		{
			"not_indexing_double": {
				"match_mapping_type": "double",
				"mapping": {
					"type": "float",
					"index": false
				}
			}
		}]
	}
}

# 配置动态映射模板：根据字段名称映射
# - 其中的doc_values是一种支持对字段值进行聚合以及排序的设置（通过列式存储的方式支持）
#   - 除了text以外的大部分字段类型都默认开启doc_values
PUT customer
{
	"mappings": {
		"dynamic_templates": [{
			"fuzzy_match": {
				"match_mapping_type": "string",
				"match": "long_*",
				"unmatch":"*_text",
				"mapping": {
					"type": "long"
				}
			}
		},
		{
			"regex_match": {
				"match_pattern": "regex",
				"match": "^profit_\\d+$",
				"mapping": {
					"type": "keyword",
					"index": false,
					"norms": false,
					"doc_values": false
				}
			}
		}]
	}
}

# 配置显式映射
# - 下面规则是为name、age等四个命名字段配置各自的类型规则
PUT customer
{
  "mappings":{
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "age": {
        "type": "long"
      },
      "ctime": {
        "type": "date",
        "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
      },
      "describe": {
        "type": "keyword",
        "norms": false,
        "doc_values": false
      }
    }
  }
}

5. 未完待续

TODO

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1. 简介

1.1 ES VS Solr

1.2 为什么学习ES

1.3 ES的主要功能和应用场景

1.4 ELK架构

1.5 Beats

2. 安装ES

2.1 Docker安装ES

2.2 Docker安装Kibana

2.3 ES配置

2.4 安装多节点集群

3. 核心概念

3.1 索引（Index）

3.2 文档（Document）

3.3 字段（Field）

3.4 类型（Type）

3.5 映射（Mapping）

3.6 分片和副本（Shard and Replica）

3.7 小结

4. 快速上手

4.1 添加document

4.2 查询document

4.3 批量添加document

4.4 搜索document

4.5 删除document

4.6 查看index的汇总信息

4.7 运维使用的API

4.7.1 非JSON响应

4.7.2 JSON响应

4.8 操作映射

5. 未完待续

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