ElasticSearch核心概念
简介
Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:
- 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。
- 实时分析的分布式搜索引擎。
- 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。
核心概念
以下为ES和Mysql等的对照关系
| Relational DB | Elasticsearch |
|---|---|
| 数据库（database） | 索引（indices） |
| 表（tables） | types |
| 行（rows） | documents |
| 字段（columns） | fields |
文档
就是类似关系型数据库的一行行的记录
elasticsearch是面向文档的,那么就意味着索弓和搜索数据的最小单位是文档。
elasticsearch中,文档有几个重要属性:
- 自我包含, 一篇文档同时包含字段和对应的值,也就是同时包含key:value !
- 可以是层次型的
- 灵活的结构,文档不依赖预先定义的模式,我们知道关系型数据库中,要提前定义字段才能使用,在elasticsearch中,对于字段是非常灵活的,有时候,我们可以忽略该字段,或者动态的添加一个新的字段。
尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段,但是,每个字段的类型非常重要,比如一一个年龄字段类型,可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型,这也是为什么在elasticsearch中,类型有时候也称为映射类型。
类型
ES7之后Type被舍弃
类型是文档的逻辑容器,就像关系型数据库中的表一样。
类型中对于字段的定义称为映射,比如name映射为字符串类型。
我们说文档是无模式的 ,它们不需要拥有映射中所定义的所有字段。
但是如果要新增一个字段,那么elasticsearch的流程是什么？
elasticsearch会自动的将新字段加入映射,但是这个字段的不确定它是什么类型, elasticsearch就开始猜,如果这个值是18 ,那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对 ，所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射,这点跟关系型数据库殊途同归了,先定义好字段,然后再使用。
索引
可以浅显的理解为就是数据库。
索引是映射类型的容器, elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上。
节点
Node为集群中的单台节点，其可以为master节点亦可为slave节点(节点属性由集群内部选举得出)并提供存储相关数据的功能
分片
在es中，默认一个Es就是一个集群，一个集群又至少有一个节点。而一个节点就是一个es进程,节点可以有多个默认索引,如果你创建新索引,那么索引将会由5个分片( primary shard ,又称主分片)构成,每一个主分片会有一个副本( replica shard ,又称复制分片）
分片有两种类型:primary主片和replica副本，primary用于文档存储，Replica shard是Primary Shard的副本，用于冗余数据及提高搜索性能。
上图是一个有3个节点的集群,可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内,这样有利于某个节点挂掉了,数据也不至于丢失。
实际上, 一个分片是一个Lucene索引, 一个包含倒排索引的文件目录,倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下,就能告诉你哪些文档包含特定的关键字
倒排索引
elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构,采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，一个索引由文档中所有不重复的列表构成,对于每一个词,都有一个包含它的文档列表。 例如,现在有两个文档，每个文档包含如下内容:
Study every day， good good up to forever # 文档1包含的内容 To forever, study every day，good good up # 文档2包含的内容
为为创建倒排索引,我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens) ,然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档:
现在，我们试图搜索 to forever，只需要查看包含每个词条的文档
两个文档都匹配,但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件,现在,这两个包含关键字的文档都将返回。
再来看一个示例,比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构:
| 博客文章(原始数据) | 博客文章(原始数据) | 索引列表(倒排索引) | 索引列表(倒排索引) |
|---|---|---|---|
| 博客文章ID | 标签 | 标签 | 博客文章ID |
| 1 | python | python | 1，2，3 |
| 2 | python | linux | 3，4 |
| 3 | linux，python | ||
| 4 | linux |
如果要搜索含有python标签的文章,那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要查看标签这一栏,然后获取相关的文章ID即可。完全过滤掉无关的所有数据,提高效率!
elasticsearch的索引和Lucene的索引对比
在elasticsearch中，索引(库)这个词被频繁使用,这就是术语的使用。在elasticsearch中 ,索引被分为多个分片,每份分片是一个Lucene的索引。所以一个elasticsearch索引是由多 个Lucene索引组成的。
到此这篇关于ElasticSearch简介的文章就介绍到这了,更多相关ElasticSearch简介内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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