1. 介绍

1.1 介绍

福哥今天要给大家讲讲关于Elasticsearch的路由功能，什么是路由？路由功能是干什么用的呢？听福哥娓娓道来！

首先，ES可以提供海量的数据的快速全文检索服务，这个“海量”的数据的量级远远不是一台服务器可以承受的了的，所以在大型搜索平台上使用ES实现搜索功能的话，必然会用到ES的集群。

2. 默认路由

正常情况下，我们向ES集群（Cluster）添加一个文档的时候，假设ES集群有3个分片（Shard），那么ES会根据一个算法计算出这个文档应该保存到哪个分片上面，这个算法会保证数据会均匀地保存到每一个分片上面。这样做的好处是，一旦某个分片出了故障被撤掉了，ES集群里的任何索引都不会出现一个文档都查不到的情况，所有索引都只会丢失故障分片上面存储的文档而已，这个给修复故障分片争取了时间。

但是这样的分配有个弊端，就是由于文档均匀分配到多个分片上面了，所以每次查询索引结果都需要向多个分片发送请求，然后再将这些分片返回的结果融合到一起返回到终端。很显然这样一来系统的压力就会增大很多，如果索引数据量不大的情况下，效率会非常差。

3. 自定义路由

为了解决这个问题，我们可以通过自定义路由功能告诉ES集群路由为XXX的文档都存到一个分片上面去，这样我们查询路由为XXX的索引的时候就可以得到更好的执行速度了！

3.1 创建索引

我们通过settings设置索引的分片数量。

PUT /tfams_2

{
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 0
  }
}

3.2 查看分片

通过shards查看索引分片信息。

curl 'http://elasticsearch:9200/_cat/shards/tfams_2'

3.3 添加文档

我们使用bulk添加3个文档。

3.3.1 test.json

{"index": {"_id": 1}}
{"doc": {"name": "PHP", "age": 35}}
{"index": {"_id": 2}}
{"doc": {"name": "Python", "age": 36}}
{"index": {"_id": 3}}
{"doc": {"name": "Java", "age": 37}}

3.3.2 bulk

curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' --data-binary '@/tmp/test.json' 'http://elasticsearch:9200/tfams_2/tfams_2/_bulk'

3.4 再次查看分片

现在我们再来看看分片信息，可以看到刚添加的3个文档分配到了不同的分片里面。

3.5 添加路由文档

我们再往系统里面添加3个文档，这次我们给文档携带一个路由信息_routing=when_i_was_young，看看会发生什么。

3.5.1 test.json

{"index": {"_id": 4, "_routing": "when_i_was_young"}}
{"doc": {"name": "C/C++", "age": 38}}
{"index": {"_id": 5, "_routing": "when_i_was_young"}}
{"doc": {"name": "JavaScript", "age": 18}}
{"index": {"_id": 6, "_routing": "when_i_was_young"}}
{"doc": {"name": "Asp.net", "age": 28}}

3.5.2 bulk

curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' --data-binary '@/tmp/test.json' 'http://elasticsearch:9200/tfams_2/tfams_2/_bulk'

3.6 再来查看分片

现在我们再来看看索引的分片信息，童鞋们可以看到最新添加的文档都分配到一个分片上面去了。

4. 总结

今天福哥带着童鞋们学习了Elasticsearch的路由routing的使用技巧，通过自定义ES的路由可以合理地管理数据存储的路径，从而提高索引的执行效率，以发挥ES的最大性能。

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