过去一年，在全球 AI 浪潮和国家数据局成立的推动下，数据库产业变革不断、热闹非凡。2024 年，站在中国数字经济产业升级和数据要素市场化建设的时代交汇点上，“2024 可信数据库发展大会” 将于 2024 年 7 月 16-17 日在北京悠唐皇冠假日酒店隆重召开，大会将以 “自主、创新、引领” 为主题，以期进一步推动全球数据库产业进步，共同开创可信数据库行业的新时代。

届时，极限科技（INFINI Labs）创始人兼 CEO 曾勇 将于 7 月 17 日下午在 搜索与分析型数据库＆多模数据库分论坛 发表主题演讲 《下一代万亿级实时搜索引擎的设计与思考》 ，主要介绍下一代纯实时搜索新引擎 INFINI Pizza 的设计思路与软件架构的思考以及复杂场景下的搜索需求和挑战，敬请期待！

关于极限科技（INFINI Labs）

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://www.infinilabs.cn

什么是 Easysearch

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源分布式搜索和分析引擎，它被广泛应用于全文搜索、结构化搜索和分析等多种场景中。作为 Elasticsearch 的国产化替代方案，Easysearch 不仅保持了与原生 Elasticsearch 的高度兼容性，还在功能、性能、稳定性和扩展性方面进行了全面提升。对于开发团队来说，从 Elasticsearch 切换到 Easysearch 不需要做任何业务代码的调整，确保了无缝衔接和平滑迁移。

Easysearch 是基于 Elasticsearch 7.10.2 开源版本二次开发，所以支持 Elasticsearch 原始的 Query DSL 语法，基本的 SQL 语法，并且兼容现有 Elasticsearch 的 SDK，使得应用无需修改代码即可进行迁移。其平滑的迁移特性，如基于网关的无缝跨版本迁移与升级，提供了随时安全回退的能力。

在之前的文章中，我们已经介绍了 Easysearch 的搭建 和 可视化工具的使用，今天我们将探讨 Easysearch 集群的基本概念和常用的 API。

Easysearch 集群的核心概念

Easysearch 集群由以下几个核心概念构成：

1. 节点（Node）：集群中的单个服务器，负责存储数据并参与集群的索引和搜索功能。
2. 集群（Cluster）：由一个或多个节点组成，拥有唯一的集群名，协同完成数据索引和查询任务。
3. 索引（Index）：存储相关数据的容器，类似于关系数据库中的数据库，一个索引包含多个文档。
4. 文档（Document）：索引中的基本数据单位，相当于关系数据库中的行。
5. 字段（Field）：文档中的一个属性，相当于数据库中的列。
6. 分片（Shard）：为了提高性能和扩展性，索引可以被分割成多个分片，每个分片是索引的一个部分。
7. 副本（Replica）：分片的副本，用于提高数据的可靠性和在节点出现故障时的可用性。

通过多个 API，例如 _cluster/health 和 _cluster/stats，用户可以轻松查看集群的健康状态和详细信息，这些信息对于维护和优化 Easysearch 集群至关重要。

无论是在性能的提升，还是在功能的兼容性方面，Easysearch 都为用户提供了一个强大的搜索引擎平台，让从 Elasticsearch 到 Easysearch 的迁移变得无缝且高效。掌握其核心概念和 API 的使用，将帮助开发者更好地利用这些工具来构建和优化他们的搜索解决方案。

查看集群信息

在 Easysearch 中，可以通过多个 API 来查看集群的各种信息，包括集群的健康状况、节点信息和索引状态。以下是一些常用的查看集群信息的 API 和示例：

查看集群健康状况

_cluster/health API 可以查看集群的健康状态，包括集群是否处于正常状态、节点数量、分片状态等。

GET /_cluster/health

示例响应：

{
  "cluster_name": "my_cluster",
  "status": "green",
  "timed_out": false,
  "number_of_nodes": 3,
  "number_of_data_nodes": 3,
  "active_primary_shards": 5,
  "active_shards": 10,
  "relocating_shards": 0,
  "initializing_shards": 0,
  "unassigned_shards": 0,
  "delayed_unassigned_shards": 0,
  "number_of_pending_tasks": 0,
  "number_of_in_flight_fetch": 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis": 0,
  "active_shards_percent_as_number": 100.0
}

查看集群状态

_cluster/stats API 可以查看集群的详细状态，包括索引、节点、分片等信息。

GET /_cluster/stats

示例响应：

{
  "cluster_name": "my_cluster",
  "status": "green",
  "indices": {
    "count": 10,
    "shards": {
      "total": 20,
      "primaries": 10,
      "replication": 1.0,
      "index": {
        "shards": {
          "min": 1,
          "max": 5,
          "avg": 2.0
        }
      }
    }
  },
  "nodes": {
    "count": {
      "total": 3,
      "data": 3,
      "coordinating_only": 0,
      "master": 1,
      "ingest": 2
    },
    "os": {
      "available_processors": 12,
      "allocated_processors": 12
    },
    "process": {
      "cpu": {
        "percent": 10
      },
      "open_file_descriptors": {
        "min": 100,
        "max": 300,
        "avg": 200
      }
    }
  }
}

查看节点信息

_nodes API 可以查看集群中节点的详细信息，包括节点角色、IP 地址、内存使用情况等。

GET /_nodes

示例响应：

{
  "cluster_name": "my_cluster",
  "nodes": {
    "node_id_1": {
      "name": "node_1",
      "transport_address": "192.168.1.1:9300",
      "host": "192.168.1.1",
      "ip": "192.168.1.1",
      "roles": ["master", "data", "ingest"],
      "os": {
        "available_processors": 4,
        "allocated_processors": 4
      },
      "process": {
        "cpu": {
          "percent": 10
        },
        "open_file_descriptors": 200
      }
    },
    "node_id_2": {
      "name": "node_2",
      "transport_address": "192.168.1.2:9300",
      "host": "192.168.1.2",
      "ip": "192.168.1.2",
      "roles": ["data"],
      "os": {
        "available_processors": 4,
        "allocated_processors": 4
      },
      "process": {
        "cpu": {
          "percent": 15
        },
        "open_file_descriptors": 150
      }
    }
  }
}

查看索引状态

_cat/indices API 可以查看集群中所有索引的状态，包括文档数、存储大小、分片数等信息。

GET /_cat/indices?v

示例响应：

health status index   uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   index_1 SxNUd84vRl6QH5P7g0T4Vg   1   1          0            0       230b           230b
green  open   index_2 NxEYib4yToCnA1PpQ8P4Xw   5   1        100            1      10mb           5mb

这些 API 可以帮助你全面了解 Easysearch 集群的状态和健康状况，从而更好地管理和维护集群。

增删改查操作

在 Easysearch 中，增删改查操作是管理数据和索引的基本功能。以下是如何使用这些操作的详细示例。

创建索引

创建一个新的索引，并指定分片和副本的数量：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

删除索引

删除一个不再需要的索引：

DELETE /my_index

添加文档

通过 POST 或 PUT 请求向索引中添加文档：

POST /my_index/_doc/1
{
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "occupation": "Engineer"
}

PUT /my_index/_doc/1
{
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "occupation": "Engineer"
}

POST 和 PUT 方法用于不同的操作，尽管它们都可以用于添加或更新文档，但它们的行为有所不同。

POST /my_index/_doc/1 方法用于创建或替换一个文档。如果指定的文档 ID 已经存在，POST 请求将更新整个文档（不会合并字段）。如果文档 ID 不存在，它将创建一个新的文档。

POST /my_index/_doc/1
{
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "occupation": "Engineer"
}

PUT /my_index/_doc/1 方法通常用于创建一个新的文档，或者完全替换一个已存在的文档。与 POST 类似，如果指定的文档 ID 已经存在，PUT 请求将替换整个文档。

PUT /my_index/_doc/1
{
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "occupation": "Engineer"
}

1.使用场景：

• POST：更适合用于添加或部分更新文档，即使文档 ID 已经存在。
• PUT：更适合用于创建或完全替换文档。

2.ID 自动生成：

• POST 请求可以不提供文档 ID，此时 Easysearch 会自动生成一个文档 ID。
• PUT 请求必须提供文档 ID，如果未提供，则会返回错误。

3.部分更新：

• POST 请求可以用于部分更新（通过 _update API）。
• PUT 请求用于完全替换文档，不支持部分更新。

如果文档 ID 已经存在，POST 和 PUT 都会覆盖整个文档，并且效果是一样的。但是，通常 POST 用于提交数据，而 PUT 用于上传和替换资源。

1.使用 POST 方法添加或更新文档：

POST /my_index/_doc/1
{
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "occupation": "Engineer"
}

2.使用 PUT 方法添加或更新文档：

PUT /my_index/_doc/1
{
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "occupation": "Engineer"
}

在这两个示例中，结果都是在索引 my_index 中创建或更新文档 ID 为 1 的文档。无论使用 POST 还是 PUT，如果文档 ID 已存在，都会覆盖原有的文档内容。

新建文档

使用 _create 方法新建文档，如果文档已经存在则返回错误：

PUT /my_index/_create/1
{
  "a": 1
}

如果尝试新建已存在的文档，将会出现如下错误：

{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "version_conflict_engine_exception",
        "reason": "[1]: version conflict, document already exists (current version [1])",
        "index_uuid": "1xWdHLTaTm6l6HbqACaIEA",
        "shard": "0",
        "index": "my_index"
      }
    ],
    "type": "version_conflict_engine_exception",
    "reason": "[1]: version conflict, document already exists (current version [1])",
    "index_uuid": "1xWdHLTaTm6l6HbqACaIEA",
    "shard": "0",
    "index": "my_index"
  },
  "status": 409
}

获取文档

通过 ID 获取文档的详细信息：

GET /my_index/_doc/1

更新文档

更新文档的特定字段，保留原有字段：

POST /my_index/_update/1
{
  "doc": {
    "age": 31
  }
}

删除文档

通过 ID 删除指定的文档：

DELETE /my_index/_doc/1

查询所有文档

查询索引中的所有文档：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

这个是 《老杨玩搜索》中总结的图，可以作为“小抄”来记忆：

批量操作 (_bulk API)

_bulk API 用于在一次请求中执行多个索引、删除和更新操作，这对于批量处理大规模数据非常有用，可以显著提高性能和效率。以下是 _bulk API 的基本使用示例：

POST /my_index/_bulk
{ "index": { "_id": "1" } }
{ "name": "John Doe", "age": 30, "occupation": "Engineer" }
{ "index": { "_id": "2" } }
{ "name": "Jane Doe", "age": 25, "occupation": "Designer" }
{ "update": { "_id": "1" } }
{ "doc": { "age": 31 } }

_bulk API 的请求体由多个操作和文档组成。每个操作行包含一个动作描述行和一个可选的源文档行。动作描述行指明了操作的类型（例如，index、create、delete、update）以及操作的元数据。源文档行则包含了实际的数据。

每个操作之间需要用换行符分隔，并且请求体最后必须以换行符结尾。

POST /_bulk
{ "index": { "_index": "a", "_id": "1" } }
{ "name": "John Doe", "age": 30, "occupation": "Engineer" }
{ "index": { "_index": "b", "_id": "2" } }
{ "name": "Jane Doe", "age": 25, "occupation": "Designer" }
{ "update": { "_index": "a", "_id": "1" } }
{ "doc": { "age": 31 } }

分词器

在 Easysearch 中，分词器（Analyzer）用于将文本分解为词项（terms），是全文搜索和文本分析的基础。分词器通常由字符过滤器（Character Filters）、分词器（Tokenizer）和词项过滤器（Token Filters）组成。以下是关于分词器的详细介绍：

1.字符过滤器（Character Filters）：在分词之前对文本进行预处理。例如，去除 HTML 标签，替换字符等。

2.分词器（Tokenizer）：将文本分解为词项（tokens）。这是分词过程的核心。

3.词项过滤器（Token Filters）：对词项进行处理，如小写化、去除停用词、词干提取等。

只有 text 字段支持全文检索，返回的结果根据相似度打分，我们一起看下

POST /index/_mapping
{
  "properties": {
    "content": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word",
      "search_analyzer": "ik_smart"
    }
  }
}

.POST /index/_mapping

• 这个部分表示要向名为 index 的索引添加或更新映射设置。

2.“properties”

• properties 定义了索引中文档的字段结构。在这个例子中，定义了一个名为 content 的字段。

3.“content”

• 定义了名为 content 的字段。

4.“type”: “text”

type 字段指定 content 字段的数据类型为 text。text 类型适用于需要分词和全文搜索的字段。

5.“analyzer”: “ik_max_word”

analyzer 字段指定索引时使用的分词器为ik_max_word。ik_max_word 是 IK 分词器中的一种，它会尽可能多地将文本分解为更多的词项。

6.“search_analyzer”: “ik_smart”

search_analyzer 字段指定搜索时使用的分词器为ik_smart。ik_smart 是 IK 分词器中的另一种，它会更智能地进行分词，以提高搜索的准确性。

当然，在设置这个 mapping 的时候可以使用同样的分词器，也可以使用不同的分词器。这里介绍下 IK 分词器：

• IK 分词器是一种中文分词器，适用于中文文本的分词。IK 分词器有两种分词模式：ik_max_word 和ik_smart。
  • ik_max_word：将文本尽可能多地切分成词项，适用于需要更高召回率的场景。
  • ik_smart：进行最智能的分词，适用于需要更高精度的搜索场景。

这个 DSL 的设置意味着，在向这个索引添加或更新文档时，content 字段的文本会使用ik_max_word 分词器进行分词处理，以确保文本被尽可能多地切分成词项。而在搜索时，content 字段的文本会使用ik_smart 分词器进行分词处理，以提高搜索的准确性和相关性。

以下是关于 standard，ik_smart，ik_max_word 这几个分词器的对比：

GET /_analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "text": "我,机器人"
}

GET /_analyze
{
  "tokenizer": "ik_smart",
  "text": "我,机器人"
}

GET /_analyze
{
  "tokenizer": "ik_max_word",
  "text": "我,机器人"
}

结果如下：

# GET /_analyze （standard）
{
  "tokens": [
    {
      "token": "我",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "机",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 3,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "器",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 4,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "人",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 5,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 3
    }
  ]
}
# GET /_analyze（ik_smart）
{
  "tokens": [
    {
      "token": "我",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "机器人",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    }
  ]
}
# GET /_analyze （ik_max_word）
{
  "tokens": [
    {
      "token": "我",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "机器人",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "机器",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "人",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 3
    }
  ]
}

如果使用了不存在的分词器会出现这个错误。

{
  "error": {
    "root_cause": [
      {
        "type": "illegal_argument_exception",
        "reason": "failed to find global tokenizer under [simple]"
      }
    ],
    "type": "illegal_argument_exception",
    "reason": "failed to find global tokenizer under [simple]"
  },
  "status": 400
}

精确搜索/正则表达式搜索/通配符

在 Easysearch 中，精确搜索、正则表达式搜索和通配符搜索是三种不同的搜索方式，各有其应用场景和特点：

1.精确搜索 (Term Query)：

• 精确搜索用于查找与搜索词完全匹配的文档。
• 不进行分词处理，通常用于关键字、ID、标签等字段的精确匹配。
• 适用于结构化数据或不需要分词的字段（如数字、日期、布尔值等）。

{
  "query": {
    "term": {
      "status": "active"
    }
  }
}

2.正则表达式搜索 (Regexp Query)：

• 正则表达式搜索用于基于正则表达式模式匹配的文档搜索。
• 支持复杂的字符串匹配模式，但性能可能较低，特别是当数据量较大时。
• 适用于需要灵活且复杂匹配条件的搜索。

{
  "query": {
    "regexp": {
      "content": "Easysearch .*powerful"
    }
  }
}

3.通配符搜索 (Wildcard Query)：

• 通配符搜索用于通过通配符模式匹配文档。
• 支持 ?（匹配单个字符）和 *（匹配零个或多个字符）。
• 性能相对较差，因为通配符搜索可能需要扫描大量数据。

{
  "query": {
    "wildcard": {
      "username": "john*"
    }
  }
}

• 精确搜索：用于需要绝对匹配特定词语或不需要分词的字段。例如，查找特定用户 ID 或状态。
• 正则表达式搜索：用于需要复杂字符串模式匹配的场景，但要谨慎使用，避免性能问题。
• 通配符搜索：用于简单模式匹配，但同样需要注意性能影响，尽量避免在大数据集上频繁使用。

接下来看这个例子，我们将使用批量导入数据，然后进行几种不同类型的查询，包括精确查询、通配符查询和正则表达式查询。

POST /users/_bulk
{ "index": { "_index": "users", "_id": 1 }}
{ "username": "john_doe", "status": "active", "email": "john.doe@example.com", "bio": "John loves Easysearch  and open-source technologies." }
{ "index": { "_index": "users", "_id": 2 }}
{ "username": "jane_doe", "status": "inactive", "email": "jane.doe@example.com", "bio": "Jane is a data scientist working with big data." }
{ "index": { "_index": "users", "_id": 3 }}
{ "username": "john_smith", "status": "active", "email": "john.smith@example.com", "bio": "John enjoys hiking and nature." }
{ "index": { "_index": "users", "_id": 4 }}
{ "username": "alice_jones", "status": "active", "email": "alice.jones@example.com", "bio": "Alice is a software engineer specialized in JavaScript." }
{ "index": { "_index": "users", "_id": 5 }}
{ "username": "bob_jones", "status": "inactive", "email": "bob.jones@example.com", "bio": "Bob is an AI enthusiast and machine learning expert." }

1.精确查询：查询状态为 “active” 的用户。

GET /users/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "status": "active"
    }
  }
}

2.通配符查询：查询 bio 字段中包含 “John” 开头的词。

GET /users/_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "bio": "John*"
    }
  }
}

3.正则表达式查询：查询用户名以 “john” 开头的用户

GET /users/_search
{
  "query": {
    "regexp": {
      "username": "john.*"
    }
  }
}

通过这些例子，你可以看到如何在 Easysearch 中使用批量导入数据，然后使用各种查询方法来检索特定条件的数据。这些查询方法可以帮助你高效地搜索和分析数据，以满足不同的业务需求。

这里同样是《老杨玩搜索》中总结的“小抄”来方便记忆：

多字段查询

在 Easysearch 中，多字段查询允许您在多个字段上同时执行搜索，以获取更精确的结果。最常用的多字段查询类型是 multi_match 查询。multi_match 查询是 match 查询的扩展，能够在多个字段中搜索指定的关键词。

multi_match 查询支持多种匹配模式，如 best_fields、most_fields、cross_fields、phrase 和 phrase_prefix。以下是各模式的简要介绍：

• best_fields：默认模式，选择匹配度最高的字段。
• most_fields：计算每个字段的匹配度，然后将匹配度相加。
• cross_fields：将多个字段视为一个字段进行匹配，适用于分析文本被分散到多个字段的情况。
• phrase：短语匹配，确保词项顺序与查询相同。
• phrase_prefix：短语前缀匹配，允许词项的部分匹配。

我们先导入一些示例数据到一个索引 documents 中：

POST /documents/_bulk
{ "index": { "_id": 1 } }
{ "title": "Easysearch  Guide", "content": "This is an introductory guide to Easysearch ." }
{ "index": { "_id": 2 } }
{ "title": "Advanced Easysearch ", "content": "This guide covers advanced topics in Easysearch ." }
{ "index": { "_id": 3 } }
{ "title": "Easysearch  in Action", "content": "Practical guide to Easysearch  usage." }
{ "index": { "_id": 4 } }
{ "title": "Learning Easysearch ", "content": "Beginner's guide to learning Easysearch ." }

我们将使用 multi_match 查询在 title 和 content 字段中同时搜索关键词。

1.基本 multi_match 查询：

POST /documents/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "guide",
      "fields": ["title", "content"]
    }
  }
}

2.指定匹配模式为 best_fields：

POST /documents/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "guide",
      "fields": ["title", "content"],
      "type": "best_fields"
    }
  }
}

3.指定匹配模式为 most_fields：

POST /documents/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "guide",
      "fields": ["title", "content"],
      "type": "most_fields"
    }
  }
}

4.使用 cross_fields 模式：

POST /documents/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "Easysearch  guide",
      "fields": ["title", "content"],
      "type": "cross_fields"
    }
  }
}

5.短语匹配 (phrase)：

POST /documents/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "introductory guide",
      "fields": ["title", "content"],
      "type": "phrase"
    }
  }
}

6.短语前缀匹配 (phrase_prefix)：

POST /documents/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "introductory gui",
      "fields": ["title", "content"],
      "type": "phrase_prefix"
    }
  }
}

• query：要搜索的关键词或短语。
• fields：要搜索的字段列表，可以包含一个或多个字段。
• type：指定匹配模式，默认为 best_fields。

使用 multi_match 查询，您可以在多个字段上同时执行搜索，获得更精确和全面的结果。通过指定不同的匹配模式，您可以调整查询行为以满足特定的搜索需求。无论是基本关键词匹配、短语匹配还是跨字段匹配，multi_match 查询都提供了强大的功能来处理复杂的搜索场景。

除此之外，还可以使用 boost 参数用于调整特定字段的权重，从而影响搜索结果的相关性评分。multi_match 查询支持为不同字段设置不同的 boost 值，以便在搜索结果中优先显示某些字段的匹配项。

布尔查询

布尔查询是 Easysearch 中非常强大且灵活的一种查询方式，它允许用户通过组合多个查询条件来实现复杂的搜索需求。布尔查询使用 bool 查询类型，可以包含以下几种子句：must、filter、must_not 和 should。每种子句都有其特定的用途和语义。

1.must：

• 包含在 must 数组中的查询条件必须匹配，类似于逻辑上的 AND 操作。
• 如果有多个条件，所有条件都必须满足，文档才会被包含在结果集中。

2.filter：

• 包含在 filter 数组中的查询条件必须匹配，但它不会影响评分。
• filter 子句通常用于对性能要求较高的过滤操作，因为它不计算相关性评分。

3.must_not：

• 包含在 must_not 数组中的查询条件必须不匹配，类似于逻辑上的 NOT 操作。
• 如果有任何一个条件匹配，文档就会被排除在结果集之外。

4.should：

• 包含在 should 数组中的查询条件至少匹配一个。
• 如果布尔查询中没有 must 子句，则至少要匹配一个 should 子句。
• should 子句在计算相关性评分时也有影响。

5.minimum_should_match：

• 指定 should 子句中至少需要满足的条件数量。

首先，我们需要创建一个名为 books 的索引，并定义它的映射（mappings）。映射用于指定每个字段的数据类型。在这个例子中，类别和书名字段都被定义为 keyword 类型，这是因为我们需要进行精确匹配查询。

PUT /books
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "类别": { "type": "keyword" },
      "书名": { "type": "keyword" }
    }
  }
}

接下来，我们使用批量操作（bulk API）将一些示例数据导入到 books 索引中。这些数据包括不同类别的书籍。

POST /books/_bulk
{ "index": { "_id": 1 } }
{ "类别": "文学", "书名": "我的阿勒泰" }
{ "index": { "_id": 2 } }
{ "类别": "文学", "书名": "平凡的世界" }
{ "index": { "_id": 3 } }
{ "类别": "科学", "书名": "时间简史" }
{ "index": { "_id": 4 } }
{ "类别": "文学", "书名": "百年孤独" }
{ "index": { "_id": 5 } }
{ "类别": "文学", "书名": "红楼梦" }

现在，我们使用布尔查询来搜索类别为“文学”并且书名为“我的阿勒泰”的文档。这里使用的是 must子句，表示查询结果必须满足所有条件。

POST /books/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "term": { "类别": "文学" } },
        { "term": { "书名": "我的阿勒泰" } }
      ]
    }
  }
}

我们还可以使用 filter 子句来执行相同的查询。filter 子句用于过滤文档，且不会影响文档的相关性评分。这在不需要计算相关性评分时可以提高查询性能。

POST /books/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        { "term": { "类别": "文学" } },
        { "term": { "书名": "我的阿勒泰" } }
      ]
    }
  }
}

当我们执行上述查询时，期望返回的结果是 books 索引中类别为“文学”且书名为“我的阿勒泰”的文档。无论是使用 must 还是 filter 子句，结果应该都是：

{
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "hits": [
      {
        "_index": "books",
        "_id": "1",
        "_source": {
          "类别": "文学",
          "书名": "我的阿勒泰"
        }
      }
    ]
  }
}

POST /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "term": { "user.id": "kimchy" } }
      ],
      "filter": [
        { "term": { "tags": "production" } }
      ],
      "must_not": [
        {
          "range": {
            "age": { "gte": 10, "lte": 20 }
          }
        }
      ],
      "should": [
        { "term": { "tags": "env1" } },
        { "term": { "tags": "deployed" } }
      ],
      "minimum_should_match": 1,
      "boost": 1.0
    }
  }
}

• must 子句：必须匹配的条件，文档必须包含 user.id 为 kimchy。
• filter 子句：过滤条件，文档必须包含 tags 为 production ，但不会影响评分。
• must_not子句：不匹配的条件，文档的 age 字段不能在 10 到 20 之间。
• should 子句：可选匹配条件，至少需要匹配一个 should 子句中的条件。这里要求 tags 字段匹配 env1 或 deployed 。
• minimum_should_match：至少需要匹配一个 should 子句中的条件。
• boost：提升查询的整体评分。

为了展示这个 DSL ，我们需要创建一个索引并导入一些数据。假设我们要在 Easysearch 中创建一个索引 users ，并插入一些测试数据。

创建索引

PUT /users
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "user.id": { "type": "keyword" },
      "tags": { "type": "keyword" },
      "age": { "type": "integer" }
    }
  }
}

批量导入数据

POST /users/_bulk
{ "index": { "_id": 1 } }
{ "user.id": "kimchy", "tags": ["production", "env1"], "age": 25 }
{ "index": { "_id": 2 } }
{ "user.id": "kimchy", "tags": ["production"], "age": 15 }
{ "index": { "_id": 3 } }
{ "user.id": "kimchy", "tags": ["deployed"], "age": 30 }
{ "index": { "_id": 4 } }
{ "user.id": "kimchy", "tags": ["test"], "age": 35 }
{ "index": { "_id": 5 } }
{ "user.id": "other", "tags": ["production"], "age": 25 }

接下来执行布尔查询：

POST /users/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "term": { "user.id": "kimchy" } }
      ],
      "filter": [
        { "term": { "tags": "production" } }
      ],
      "must_not": [
        {
          "range": {
            "age": { "gte": 10, "lte": 20 }
          }
        }
      ],
      "should": [
        { "term": { "tags": "env1" } },
        { "term": { "tags": "deployed" } }
      ],
      "minimum_should_match": 1,
      "boost": 1.0
    }
  }
}

根据以上查询，预期返回的结果应该符合以下条件：

1. user.id必须是 kimchy（由 must 子句决定）。
2. tags 必须包含 production （由 filter 子句决定）。
3. age 字段不在 10 到 20 之间（由 must_not 子句决定）。
4. tags字段中至少包含 env1 或 deployed 中的一个（由 should 子句和 minimum_should_match 参数决定）。

{
  "took": 1,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": {
      "value": 1,
      "relation": "eq"
    },
    "max_score": 1.3769134,
    "hits": [
      {
        "_index": "users",
        "_type": "_doc",
        "_id": "1",
        "_score": 1.3769134,
        "_source": {
          "user.id": "kimchy",
          "tags": ["production", "env1"],
          "age": 25
        }
      }
    ]
  }
}

SQL 搜索

Easysearch 直接支持 SQL 查询，无需额外安装插件，同时兼容 Elasticsearch 的 SQL 调用方式，还可以直接编写原生 SQL 查询。

以下是一些测试 SQL 语句的示例：

SELECT * FROM my_index;

SELECT * FROM my_index LIMIT 2;

SELECT * FROM my_index ORDER BY name;

SELECT name AS full_name, age FROM my_index WHERE age > 25;

SELECT name AS full_name, age FROM my_index WHERE age = 25;

SELECT * FROM my_index WHERE age IS NULL;

SELECT DISTINCT age FROM my_index;

SELECT MIN(age), MAX(age), AVG(age) FROM my_index;

SELECT age, COUNT(*) AS CNT FROM my_index GROUP BY age;

使用 Easysearch 执行 SQL 查询

Easysearch 提供了对直接使用 SQL 查询的支持。以下是如何在 Easysearch 中通过 POST 请求使用 _sql 端点进行查询的示例：

执行 SQL 查询非常简单，只需通过 POST 请求发送 SQL 查询即可。以下是一个示例：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT name AS full_name, age FROM my_index WHERE age > 25"
}

你也可以规定返回 JSON 格式：

POST /_sql?format=json
{
  "query": "SELECT name AS full_name, age FROM my_index WHERE age > 25"
}

和 Elasticsearch 一样，Easysearch 允许你通过 POST 请求直接在集群上运行 SQL 查询，并返回查询结果。以下是一些常见的 SQL 查询示例及其对应的 POST 请求：

1.查询所有文档：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT * FROM my_index"
}

2.限制返回文档数：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT * FROM my_index LIMIT 2"
}

3.按字段排序：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT * FROM my_index ORDER BY name"
}

4.筛选条件查询：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT name AS full_name, age FROM my_index WHERE age > 25"
}

5.精确值查询：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT name AS full_name, age FROM my_index WHERE age = 25"
}

6.查询空值：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT * FROM my_index WHERE age IS NULL"
}

7.查询唯一值：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT DISTINCT age FROM my_index"
}

8.聚合函数查询：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT MIN(age), MAX(age), AVG(age) FROM my_index"
}

9.分组统计：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT age, COUNT(*) AS CNT FROM my_index GROUP BY age"
}

多表操作的 SQL 语句

以下是多表操作的 SQL 语句及其解释：

1.子查询：

SELECT * FROM `table1` t1 WHERE t1.id IN (SELECT id FROM `table2`)

这个查询从 table1 中选择所有字段的记录，其中这些记录的 id 在 table2 表中也存在。

2.内连接：

SELECT * FROM `table1` t1 JOIN `table2` t2 ON t1.id = t2.id

这个查询进行内连接，从 table1 和 table2 中选择所有字段的记录，前提是 table1 和 table2 中 id 相等。

3.左连接：

SELECT * FROM `table1` t1 LEFT JOIN `table2` t2 ON t1.id = t2.id

这个查询进行左连接，从 table1 和 table2 中选择所有字段的记录，即使 table2 中没有匹配的记录，也会返回 table1 中的所有记录，未匹配到的部分会用 NULL 填充。

4.右连接：

SELECT * FROM `table1` t1 RIGHT JOIN `table2` t2 ON t1.id = t2.id

这个查询进行右连接，从 table1 和 table2 中选择所有字段的记录，即使 table1 中没有匹配的记录，也会返回 table2 中的所有记录，未匹配到的部分会用 NULL 填充。

假设我们有两个索引 table1 和 table2，对应于 SQL 中的两个表。

创建索引 table1：

PUT /`table1`
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": { "type": "integer" },
      "name": { "type": "text" }
    }
  }
}

创建索引 table2：

PUT /`table2`
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "id": { "type": "integer" },
      "value": { "type": "text" }
    }
  }
}

导入数据到 table1：

POST /`table1`/_bulk
{ "index": { "_id": 1 } }
{ "id": 1, "name": "Alice" }
{ "index": { "_id": 2 } }
{ "id": 2, "name": "Bob" }
{ "index": { "_id": 3 } }
{ "id": 3, "name": "Charlie" }
{ "index": { "_id": 4 } }
{ "id": 4, "name": "David" }

导入数据到 table2：

POST /`table2`/_bulk
{ "index": { "_id": 1 } }
{ "id": 1, "value": "Value1" }
{ "index": { "_id": 2 } }
{ "id": 2, "value": "Value2" }
{ "index": { "_id": 5 } }
{ "id": 5, "value": "Value5" }
{ "index": { "_id": 6 } }
{ "id": 6, "value": "Value6" }

导入数据后，可以使用 SQL 来执行这些查询：

1.子查询：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT * FROM `table1` WHERE id IN (SELECT id FROM `table2`)"
}

2.内连接：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT * FROM `table1` t1 JOIN `table2` t2 ON t1.id = t2.id"
}

3.左连接：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT * FROM `table1` t1 LEFT JOIN `table2` t2 ON t1.id = t2.id"
}

4.右连接：

POST /_sql
{
  "query": "SELECT * FROM `table1` t1 RIGHT JOIN `table2` t2 ON t1.id = t2.id"
}

效果如下：

SQL 全文检索

match 和 match_phrase 是 Easysearch 中用于全文搜索的查询类型，它们在处理文本匹配方面有不同的用途：

1.match 查询：

• match 查询用于对文档进行全文搜索。
• 它将搜索关键词进行分词，并对这些分词后的词项进行搜索。
• 适用于查询单个或多个字段，可以进行布尔操作（如 “AND”, “OR”）。
• 例如，搜索 “Easysearch is powerful” 会被分词为 "Easysearch ", “is”, “powerful” 三个词，然后对这三个词进行搜索，文档中包含这些词的都会被认为是匹配的。

{
  "query": {
    "match": {
      "content": "Easysearch  is powerful"
    }
  }
}

2.match_phrase 查询：

• match_phrase 查询用于短语搜索。
• 它要求搜索的短语必须在文档中出现且词的顺序相同，词之间的间隔也必须与查询中的短语相同。
• 适用于需要精确匹配短语的场景。
• 例如，搜索 “Easysearch is powerful” 时，只有包含这个确切短语的文档才会被认为是匹配的。

{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "content": "Easysearch  is powerful"
    }
  }
}

总结来说，match 更灵活，用于一般的关键词搜索，而 match_phrase 则用于需要精确匹配短语的搜索。

SQL 全文检索示例

我们先造一些数据，然后使用 SQL 来进行全文检索。

批量导入数据：

POST /table3/_bulk
{ "index": { "_id": 1 } }
{ "id": 1, "test": "The quick brown fox jumps over the lazy dog" }
{ "index": { "_id": 2 } }
{ "id": 2, "test": "Foxes are wild animals" }
{ "index": { "_id": 3 } }
{ "id": 3, "test": "Jump high to catch the ball" }
{ "index": { "_id": 4 } }
{ "id": 4, "test": "Some animals can jump very high" }
{ "index": { "_id": 5 } }
{ "id": 5, "test": "The lazy dog sleeps all day" }
{ "index": { "_id": 6 } }
{ "id": 6, "test": "The foxes jump all day" }

执行全文检索的 SQL 查询：

SELECT * FROM table3;

SELECT * FROM table3 WHERE match(test, 'jump');

SELECT * FROM table3 WHERE match_phrase(test, 'foxes jump');

总结

随着数据量的不断增加，高效的数据搜索和分析变得尤为重要。Elasticsearch 以其强大的全文搜索能力和灵活的数据处理能力成为行业标准。Easysearch 作为 Elasticsearch 的优化版本，不仅继承了其强大的功能，还在性能和安全性上做了进一步的提升，为企业提供了一个高效、稳定且易于迁移的搜索引擎解决方案。通过深入了解这些技术和实践其应用，开发者和企业能够更好地利用这些工具来应对现代数据挑战，推动业务的持续发展和创新。

关于 Easysearch 有奖征文活动

无论你是 Easysearch 的老用户，还是第一次听说这个名字，只要你对 INFINI Labs 旗下的 Easysearch 产品感兴趣，或者是希望了解 Easysearch，都可以参加这次活动。

详情查看：Easysearch 征文活动

作者：韩旭，亚马逊云技术支持，亚马逊云科技技领云博主，目前专注于云计算开发和大数据领域。

原文：https://infinilabs.cn/blog/2024/mastering-easysearch-syntax/

上次在《INFINI Easysearch 尝鲜 Hands on》中，我们部署了两个节点的 Easysearch，并设置了 Console 进行集群监控。今天，我们将介绍 INFINI Console 的使用。

Dashboard

INFINI Console 是一个功能强大的数据管理和分析平台，其仪表盘页面提供了直观简洁的界面，使用户能够快速了解系统状态并进行管理操作。本文将详细介绍仪表盘页面的各项功能。

仪表盘顶部显示系统的实时告警、通知和待办事项的数量，当前数据显示：

• 告警：0 条
• 通知：0 条
• 待办：0 条

在仪表盘的中心区域，用户可以看到几项关键的系统概览信息：

• 集群数量：当前有 3 个集群正在运行。
• 节点数量：系统中有 16 个节点。
• 主机数量：共有 3 台主机。
• 已用存储：系统已使用存储空间为 2.0GB。

仪表盘页面还提供了几个常用操作的快速入口，方便用户迅速访问常用功能：

• 集群注册：用户可以通过此入口快速注册新的集群。
• 数据探索：用户可以访问数据探索工具，对系统中的数据进行分析和查询。
• 告警管理：提供对告警信息的管理功能，用户可以查看和处理告警。
• 安全管理：安全管理入口帮助用户维护系统的安全设置和策略。

仪表盘右侧显示了集群的动态信息，包括最近的操作日志。例如：

• 2024-07-03 22:43:43，index medcl 在 cluster infiniLabs 中的状态更新。
• 2024-07-03 22:06:43，index medcl 在 cluster infiniLabs 中被创建。

集群管理页面

集群管理页面主要分为几个部分：顶部的功能选项卡、中部的集群列表、以及右侧的筛选和排序选项。

页面顶部的功能选项卡包括以下几项：

• Clusters (集群)：显示当前系统中的所有集群。
• Nodes (节点)：显示集群中的节点详细信息。
• Indices (索引)：显示集群中的索引信息。
• Hosts (主机)：显示系统中的主机信息。

集群列表展示了每个集群的详细信息，包括：

• 集群名称：每个集群的名称，如 “infinilabs”、“mycluster”、“INFINI_SYSTEM (JeanGrey)”。
• 集群健康状态：以颜色条的形式显示最近 14 天的集群健康状态（绿色表示健康，黄色表示有警告）。
• 节点数量：集群中包含的节点数量。
• 索引数量：集群中的索引数量。
• 分片数量：集群中的分片数量。
• 文档数量：集群中存储的文档数量。
• 磁盘使用率：集群的磁盘使用情况。
• JVM 堆内存使用率：集群的 JVM 堆内存使用情况。
• 索引速率：当前集群的索引速率（每秒索引数）。
• 搜索速率：当前集群的搜索速率（每秒搜索数）。

页面右侧提供了丰富的筛选和排序选项，可以根据以下条件筛选和排序集群：

• 健康状态 (Health Status)：根据集群的健康状态筛选，如绿色（健康）和黄色（警告）。
• 分布 (Distribution)：根据集群的分布类型筛选，如 “easysearch” 和 “elasticsearch”。
• 版本 (Version)：根据集群使用的软件版本筛选，如 Easysearch 1.8.2 和 Elasticsearch 7.10.2。
• 区域 (Region)：根据集群所在的区域筛选，如 “china” 和 “default”。
• 标签 (Tags)：根据自定义标签进行筛选。

接下来分别介绍节点、索引和主机层面的信息，这些监控指标与集群层面大同小异。

节点监控

索引监控

主机监控

包括了常规的 CPU、内存、磁盘、网络的监控。

监控指标页面

监控报表页面提供了对集群运行状况的详细监控和分析功能。用户可以选择最近 15 分钟、1 小时、24 小时等不同时间范围查看数据，并手动点击刷新按钮更新数据，以获取最新的监控信息。

概览信息

显示当前集群的基本状态，包括：

• 集群名称：如 “infinilabs”。
• 在线时长：如 “3 天”。
• 集群版本：如 “1.8.2”。
• 健康状态：如 “green”。
• 节点数：如 “2”。
• 索引数：如 “38”。
• 主/总分片：如 “38/76”。
• 未分配分片：如 “0”。
• 文档数：如 “656,803”。
• 存储空间：如 “1007.2MB/385.4GB”。
• JVM 内存：如 “1023.0MB/2.0GB”。

监控报表页面还提供了多个性能指标的图表，包括：

索引吞吐 (doc/s)

• Total Indexing：总索引吞吐量。
• Primary Indexing：主分片的索引吞吐量。

查询吞吐 (query/s)

• Total Query：总查询吞吐量。

索引延迟 (ms)

• Indexing Latency：索引延迟时间。
• Delete Latency：删除操作的延迟时间。

查询延迟 (ms)

• Query Latency：查询延迟时间。
• Fetch Latency：获取操作的延迟时间。
• Scroll Latency：滚动操作的延迟时间。

点击“Advance”可以查看更多监控指标：

节点级别性能监控

包括 CPU、负载、JVM 内存、剩余使用空间及磁盘空间、集群启动时间和索引读写情况。

索引级别监控

包括集群内索引的数量、状态、主分片和副本分片数量、文档条数和占用空间。

集群动态页面

提供集群中各类事件和活动的详细记录和监控功能。

别名管理

别名管理页面提供了对索引别名的管理功能，使用户可以方便地管理和配置 Elasticsearch/EasySearch 的索引别名。

创建别名

可以通过 DSL 创建别名。例如，创建一个名为 my_index_alias 的别名指向 my_index：

POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "my_index",
        "alias": "my_index_alias"
      }
    }
  ]
}

删除别名

删除一个别名同样可以通过 REST API 实现：

POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "remove": {
        "index": "my_index",
        "alias": "my_index_alias"
      }
    }
  ]
}

索引轮换

索引轮换是一种常用的索引管理策略，特别适用于日志和时间序列数据的场景。通过索引轮换，用户可以在索引达到一定条件（如大小或文档数量）时，创建一个新的索引来继续存储数据，而旧的索引可以继续用于查询。

1. 设置写别名：创建一个指向当前写入索引的别名，例如 current_write_index。
2. 定义索引轮换条件：可以基于索引的大小、文档数量或时间来定义轮换条件。
3. 索引并更新写别名指向这个新索引。

创建初始索引并设置写别名：

PUT /my_index-000001
{
  "aliases": {
    "current_write_index": {}
  }
}

使用 /_rollover API 定义轮换条件并执行轮换：

POST /current_write_index/_rollover
{
  "conditions": {
    "max_age": "7d",
    "max_docs": 1000000
  },
  "settings": {
    "number_of_shards": 1
  },
  "aliases": {
    "current_write_index": {}
  }
}

通过这种方式，查询操作可以透明地访问所有历史数据，而写操作总是指向最新的索引。

在 INFINI Console 中提供了可视化创建索引及别名的方式。页面右上角提供了新建按钮，用户可以通过点击该按钮创建新的索引别名，填写别名名称、关联索引、索引路由、搜索路由和过滤查询等配置。

平台监控

展示了多个关键指标的监控图表，包括：

• 健康状态 (Health)：显示系统当前的健康状态。如果没有数据，则显示“暂无数据”。
• 引擎分布 (Engines)：展示系统中不同搜索引擎的分布情况，例如 EasySearch 和 Elasticsearch 的比例。图表显示当前 EasySearch 占 67%，Elasticsearch 占 33%。
• 提供商 (Providers)：显示系统中使用的云服务提供商信息。在示例中，所有资源都托管在 AWS 上。
• JDK 版本 (JDK)：显示系统中使用的 JDK 版本信息。在示例中，所有节点都使用 JDK 版本 11.0.20。
• 磁盘使用情况 (Disk Utilization) - Top 10：显示磁盘使用率最高的前 10 个节点。在示例中，easysearch-node1 和 easysearch-node2 的磁盘使用率均为 4%。
• JVM 使用情况 (JVM Utilization) - Top 10：展示 JVM 使用率最高的前 10 个节点。在示例中，infinilabs 集群的 easysearch-node1 和 easysearch-node2 节点的 JVM 使用情况有详细的时间序列数据，显示了不同时间点的使用率变化。

我们还能够看到更多指标：

数据探索

在数据探索里，可以根据时间、字段等条件对索引或者视图下的数据进行搜索查询和分析，类似 Kibana 的 Discover。

这里可以看到集群的警报，目前集群运行良好，没有任何警报。

内部会预设一些警报规则，如下：

点进去一个请求，比如磁盘的警告，可以针对不同的使用量设置不同的警告级别和通知。

这里针对警报设置警报，可以看到现在支持很多平台，Discord、飞书、邮件、微信、Slack 以及钉钉。

点击进去可以查看，对于社交软件而言，其实是使用 Webhook 进行通知，除此之外也支持配置邮件服务器和自定义的 Webhook 进行通知。

开发工具

Console 的开发工具相当于 Kibana DevTool 的升级版，使用上基本没有大的区别，除了支持 DSL 之外，还支持多集群 Tab 切换、常用命令快速 Load、SQL 查询等。

集群连接凭证管理

可以看到连接这三个集群的凭证管理，目前都是有效的。

后台用户授权

可以添加用户以及修改 Console 管理界面的密码。目前设置了 admin 账号。

审计日志

追踪对集群的操作，捕获查看集群监控信息以及集群索引的操作。

结论

INFINI Console 的仪表盘页面集成了系统的关键信息和快捷操作入口，使用户可以高效地管理和监控系统。通过详细的概览信息、实时的告警通知、快速的功能入口和动态日志，用户能够对系统的运行状态一目了然，并快速响应各种管理需求。这个设计不仅提升了用户的工作效率，还确保了系统的安全和稳定运行。

INFINI Console 的集群管理页面提供了对系统集群的全面监控和管理功能。通过详细的集群信息展示、便捷的功能选项卡切换以及丰富的筛选和排序功能，用户可以高效地管理和监控系统中的集群状态。这不仅提升了运维效率，还确保了系统的稳定运行和高效管理。

INFINI Console 的节点管理页面提供了对集群节点的全面监控和管理功能。通过详细的节点信息展示、便捷的功能选项卡切换以及丰富的筛选和搜索功能，用户可以高效地管理和监控系统中的节点状态，从而提升运维效率，确保系统的稳定运行和高效管理。

INFINI Console 的监控报表页面提供了对集群运行状况的全面监控和分析功能。通过详细的概览信息和多个性能指标图表，用户可以高效地监控和管理集群的运行状态。这不仅提升了系统运维效率，还确保了集群的稳定运行和高效管理。

通过这些功能，INFINI Console 为用户提供了全面的系统管理工具，帮助他们高效地应对各种运维挑战，确保系统的高效、安全、稳定运行。

关于 Easysearch 有奖征文活动

无论你是 Easysearch 的老用户，还是第一次听说这个名字，只要你对 INFINI Labs 旗下的 Easysearch 产品感兴趣，或者是希望了解 Easysearch，都可以参加这次活动。

详情查看：Easysearch 征文活动

作者：韩旭，亚马逊云技术支持，亚马逊云科技技领云博主，目前专注于云计算开发和大数据领域。

原文：https://blog.csdn.net/weixin_38781498/article/details/140077785

INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个自主可控的轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。与 Elasticsearch 相比，Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。

Easysearch 支持原生 Elasticsearch 的 DSL 查询语法，确保原业务代码无需调整即可无缝迁移。同时，极限科技还支持 SQL 查询，为熟悉 SQL 的开发人员提供更加便捷的数据分析方式。此外，Easysearch 兼容 Elasticsearch 的 SDK 和现有索引存储格式，支持冷热架构和索引生命周期管理，确保用户能够轻松实现数据的无缝衔接。

安装

安装脚本

无论是 Linux 还是 Mac 都是这个一键脚本

curl -sSL http://get.infini.cloud | bash -s -- -p easysearch

同时也提供了二进制的安装包：

如果不想整理 JAVA 环境问题，还可以使用这个 https://release.infinilabs.com/easysearch/stable/bundle/

docker 部署

官方提供了 Docker Compose 样例，包括三个服务：

• easysearch-node1
• easysearch-node2
• console

以下是详细说明：

版本控制：

• version: '3' 表示使用 Docker Compose 文件的第 3 版格式。

服务定义：

• easysearch-node1 和 easysearch-node2：

  • 这两个服务使用相同的 Docker 镜像 infinilabs/easysearch:latest 来组成双节点的集群。
  • 容器运行时使用用户和组 ID 602:602。
  • 设置了 ES_JAVA_OPTS 环境变量以配置 Java 虚拟机的内存。
  • ulimits 选项配置了内存锁定和文件描述符的限制，以提升性能。
  • 容器内的配置、数据和日志目录通过卷映射到主机目录中，以便于数据持久化。
  • 服务暴露特定端口，使外部能够访问容器中的服务。
  • 两个节点均加入名为 esnet 的自定义网络中。

• console：

  • 该服务使用镜像 infinilabs/console:1.26.0-1552（该镜像没有 latest，需要手动把 latest 更改位特定的版本号）。
  • 同样通过卷将数据和日志目录映射到主机。
  • 暴露 9000 端口用于 Web 界面访问。
  • 使用 links 功能链接到 easysearch-node1 和 easysearch-node2，简化容器之间的通信。
  • 设置了时区环境变量 TZ 为 Asia/Shanghai。

网络配置：

• esnet 网络使用 bridge 驱动，提供一个隔离的网络环境，配置了特定的子网 172.24.0.0/16，以确保服务之间的网络通信。

version: '3'
  services:
    easysearch-node1:
      user: "602:602"
      image: infinilabs/easysearch:latest
      container_name: easysearch-node1
      hostname: easysearch-node1
      environment:
        - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g"
      ulimits:
        memlock:
          soft: -1
          hard: -1
        nofile:
          soft: 65536
          hard: 65536
      volumes:
        - $PWD/ezs1/config:/app/easysearch/config
        - $PWD/ezs1/data:/app/easysearch/data
        - $PWD/ezs1/logs:/app/easysearch/logs
      ports:
        - 9201:9200
        - 9301:9300
      networks:
        - esnet
    easysearch-node2:
      user: "602:602"
      image: infinilabs/easysearch:latest
      container_name: easysearch-node2
      hostname: easysearch-node2
      environment:
        - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g"
      ulimits:
        memlock:
          soft: -1
          hard: -1
        nofile:
          soft: 65536
          hard: 65536
      volumes:
        - $PWD/ezs2/config:/app/easysearch/config
        - $PWD/ezs2/data:/app/easysearch/data
        - $PWD/ezs2/logs:/app/easysearch/logs
      ports:
        - 9202:9200
        - 9302:9300
      networks:
        - esnet
    console:
      image: infinilabs/console:1.26.0-1552
      container_name: console
      hostname: console
      volumes:
        - $PWD/console/data:/data
        - $PWD/console/log:/log
      networks:
        - esnet
      ports:
        - 9000:9000
      links:
        - easysearch-node1:es1
        - easysearch-node2:es2
      environment:
        - TZ=Asia/Shanghai

  networks:
    esnet:
      driver: bridge
      ipam:
        config:
          - subnet: 172.24.0.0/16

尽管在这里官方提供了详细的命令，完全可以使用这个 docker-compose up 来进行替代。其他的脚本解释如下：

init.sh

#!/bin/bash

# 获取当前脚本所在目录的绝对路径

CUR_DIR=$(cd $(dirname $0); pwd)

# 创建必要的目录结构

mkdir -p $CUR_DIR/console/{data,log}
mkdir -p $CUR_DIR/{ezs1,ezs2}/{data,logs}

# 设置目录的拥有者和权限

chown -R 1000:1000 $CUR_DIR/console
chown -R 602:602 $CUR_DIR/{ezs1,ezs2}
chmod -R 0600 $CUR_DIR/{ezs1,ezs2}/config

# 设置 config 目录的子目录权限

find $CUR_DIR/{ezs1,ezs2}/config -type d -print0 | xargs -0 chmod 750

reset.sh

#!/bin/bash

# 获取当前脚本所在目录的绝对路径

CUR_DIR=$(cd $(dirname $0); pwd)

# 定义确认函数
function confirm() {
  display_str=$1
  default_ans=$2
  if [[ $default_ans == 'y/N' ]]; then
     must_match='[yY]'
  else
     must_match='[nN]'
  fi
  read -p"${display_str} [${default_ans}]:" ans
  [[ $ans == $must_match ]]
}

# 提示用户确认删除所有数据
confirm "RISK WARN: Delete all data!!!" 'y/N' && echo || exit

# 删除 console、ezs1 和 ezs2 的数据和日志文件
rm -rvf $CUR_DIR/console/{data,log}/*
rm -rvf $CUR_DIR/{ezs1,ezs2}/{data,logs}/*

start.sh

#!/bin/bash

# 使用 Docker Compose 启动 ezs2 项目中的服务
docker-compose -p ezs2 up

stop.sh

#!/bin/bash

# 使用 Docker Compose 关闭并移除 ezs2 项目中的所有服务

docker-compose -p ezs2 down

在我的电脑中，可以看到成功启动的容器。

https://infinilabs.cn/docs/latest/easysearch/getting-started/install/docker-compose/

Console 连接

设置集群连接参数，比如域名端口，用户名密码。

初始化，这里会新建索引，写一些 sample 数据。

设置后台管理的密码，后期使用这个登录控制台。

检查配置，完成集群关联。

这个是后台管理界面，除了用户名密码之外，也支持单点登录：

跨引擎、跨版本、跨集群 独一份！

使用自带的面板进行查看节点数量：

同时也支持 REST 风格的 API 来进行查询。

接下来使用 Console 连接 Amazon 的 OpenSearch：

同样是输入集群的 URL，用户名和密码。

然后可以拿到集群的信息，比如地址，版本号，集群状态，节点数量。

最后看到连接成功的信息。

我们可以在集群管理中看到 Easysearch 的集群和我们刚刚添加的 OpenSearch 集群。

是否开源？目前还没有开放源代码。

关于 Easysearch 有奖征文活动

无论你是 Easysearch 的老用户，还是第一次听说这个名字，只要你对 INFINI Labs 旗下的 Easysearch 产品感兴趣，或者是希望了解 Easysearch，都可以参加这次活动。

详情查看：Easysearch 征文活动

作者:韩旭，亚马逊云技术支持，亚马逊云科技技领云博主，目前专注于云计算开发和大数据领域。

原文：https://blog.csdn.net/weixin_38781498/article/details/140077785

一、OpenAI 停服事件背景

OpenAI 自 2020 年推出 GPT-3 以来，在全球范围内引起了极大的反响。其强大的自然语言处理能力使其成为许多企业和开发者的首选工具。然而，2024 年 6 月 25 日，许多中国用户收到了一封来自 OpenAI 的邮件，邮件中明确表示，自 2024 年 7 月 9 日起，OpenAI 将停止对中国内地和香港地区提供 API 服务。

这一事件引发了国内开发者和企业的广泛讨论，特别是在人工智能技术应用逐渐深入的背景下，OpenAI 的停服无疑会对中国市场产生一定的影响。在 AI 技术迅猛发展的当下，许多中国企业和开发者依赖 OpenAI 的 API 进行各种应用的开发。尤其是在大模型技术领域，不少初创公司通过“套壳”OpenAI 技术快速推向市场。所谓“OpenAI 套壳”，是指一些公司仅对 OpenAI 的技术进行表面包装和小改动，而未进行深度创新 。OpenAI CEO 山姆·奥特曼曾明确指出，简单包装 OpenAI 技术的公司难以长久生存。此次 API 服务的终止，意味着这些企业需要寻找新的技术支持，或者在短时间内加速自主研发 。

二、国产替代的挑战与机遇

OpenAI 停止对中国提供 API 服务将对国内 AI 行业带来短期冲击，但从长远来看，这也可能成为推动国内 AI 技术自主创新和研发的契机。国内企业将被迫加大自主研发力度，减少对外部技术的依赖，从而推动国产 AI 技术的发展 。虽然目前国内大模型企业在技术上与 OpenAI 存在一定差距，但已有不少公司在不断赶超。例如，百度的文心大模型、科大讯飞的星火大模型以及清华智谱的 ChatGLM 基础模型，都在性能上逐渐逼近甚至超过了 GPT-4 。从现状来看，国内大模型厂商已经逐步进入了性能提升的关键期，应用场景从办公、生活拓展到医疗、工业、教育等领域。

三、Elasticsearch 国产化替代的需求

Elasticsearch（简称 ES）作为一种开源的分布式搜索和分析引擎，以其强大的搜索能力和高效的数据处理能力，广泛应用于各种大数据和搜索相关业务场景。然而，随着国际政治环境的变化和技术壁垒的加剧，依赖国外技术的风险日益凸显。在这种背景下，推动 Elasticsearch 的国产化替代至关重要，既能保障国家信息安全，也能促进国内技术自主创新和产业发展。

首先，依赖国外技术可能带来技术封锁风险，一旦国外企业因政治或经济原因停止服务，中国企业的业务连续性和数据安全性将受到威胁。推动国产化替代有助于规避这些风险，保障数据安全和业务的稳定运行。国外搜索引擎和数据库系统通常为西方市场优化，未必适合中国市场。例如，Elasticsearch 在处理中文信息时需要额外的插件和调整，而国产替代方案可以更好地适应本地化需求，同时确保数据存储和处理符合国家法律法规。

其次，推动 Elasticsearch 的国产化替代有助于激发国内企业的创新活力，减少对国外技术的依赖，提升在搜索和大数据领域的核心竞争力。采用国产替代方案不仅能够降低企业的技术成本，还能构建自主的技术生态系统，减少对外部的依赖。与此同时国产化替代也有助于提升国内技术人才水平，通过自主研发和技术创新培养出高水平的技术人才，推动技术创新和产业升级。

在性能和安全方面，Elasticsearch 在数据保护和性能方面存在不足。开源版本不具备数据保护功能，用户必须付费获得相关的安全功能。2021 年 Elastic 公司将其开源软件许可证变更为双授权许可，可能带来安全风险。此外，Elasticsearch 在数据读写性能和集群扩展上也存在技术挑战，进一步推动了国产替代的需求。

四、Easysearch：国产替代的优秀范例

在 OpenAI 退出中国市场的背景下，国产技术的重要性日益凸显。作为国产搜索引擎技术的代表，Easysearch 展示了强大的替代潜力。

Easysearch 是一款基于国内自主研发的高性能搜索引擎，其核心引擎基于开源的 Apache Lucene。与 Elasticsearch 相比，Easysearch 不仅提供了相当的功能，还进行了更具针对性的优化。

• 轻量级：Easysearch 的安装包小于 50MB，部署安装简单，适合企业快速上手。

• 跨平台支持：Easysearch 支持主流操作系统和 CPU 架构，兼容国产信创环境，确保多样化环境下的稳定运行。

• 高性能：Easysearch 针对不同的使用场景进行了优化，以更低的硬件成本提供更高的服务性能，从而实现降本增效。

• 安全增强：Easysearch 默认提供完整的企业级安全功能，支持 LDAP/AD 集成，能够对索引、文档和字段级别进行粒度化权限管控，确保数据的安全性和隐私性。

• 稳定可靠：Easysearch 修复了大量内核问题，解决了内存泄露、集群卡顿和查询缓慢等问题，经过严苛的业务环境考验，保证了其稳定性和可靠性。

• 简单易用：Easysearch 提供了企业级管理后台，运营标准化和自动化，使用户能够通过简单的页面操作实现专家级的运维管理工作。

Easysearch 特别注重数据安全和隐私保护，所有数据都在国内处理和存储，符合数据主权要求。这对关注数据安全和隐私的企业尤为重要，能够有效保障数据的安全性和合规性。

Easysearch 致力于构建一个开放的技术生态，通过丰富的开发者资源和支持，为国内开发者提供了一个强大的技术平台。

• 兼容性：Easysearch 兼容 Elasticsearch 的语法，支持 Elasticsearch 原有的 Query DSL 和 SQL 语法，并且兼容现有的 Elasticsearch SDK。这样，企业和开发者可以平滑地迁移到 Easysearch，无需修改现有代码。

• 中文适配：Easysearch 在功能上进行了中文适配，能够更好地支持中文搜索和分析，满足本地化需求。

• 功能增强：Easysearch 不断完善和增强企业级功能，使其在搜索业务场景中保持简洁与易用性，同时提升功能的丰富度和深度。

• 信创适配：Easysearch 支持信创环境，确保在国产环境中也能平稳运行和使用。

• 平滑迁移：Easysearch 基于网关实现了无缝的跨版本迁移与升级，用户可以随时安全回退，确保系统的持续稳定性。

Easysearch 作为国产搜索引擎技术的代表，展示了国产替代的强大潜力。通过自主研发和技术创新，Easysearch 不仅提供了强大的功能和性能，还确保了数据安全和隐私保护。它为国内企业和开发者提供了一个可靠的技术平台，推动了国产技术的发展和应用。未来，随着更多国产技术的崛起，中国将在全球技术领域占据更加重要的地位。

五、结束语

随着 OpenAI 服务在国内的终止，中国 AI 市场迎来了自主创新的机遇。国内企业如百度、科大讯飞等正加速自主研发，缩小技术差距。同时，在搜索引擎领域，极限科技推出 Easysearch 搜索引擎为 Elasticsearch 国产替代提供了新的选择。展望未来，国产技术的持续创新将助力中国在全球技术领域占据更重要的地位。

关于极限科技（INFINI Labs）

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://www.infinilabs.cn

作者：Muses

原文：https://infinilabs.cn/blog/2024/from-openai-service-discontinuation-to-the-chinese-market-opportunities-and-challenges-of-domestic-replacement-rising/