ElasticSearch核心概念

ElasticSearch核心概念

​​ElasticSearch目录​​

文章目录

​​三、ElasticSearch核心概念​​

​​3.1、概述​​​​3.2、物理设计​​​​3.3、逻辑设计​​

​​3.3.1、文档（”行“）​​​​3.3.2、类型（“表”）​​​​3.3.3、索引（“库”）​​​​3.3.4、倒排索引（Lucene索引底层）​​

三、ElasticSearch核心概念

3.1、概述

es是如何去存储数据？数据结构是什么？又是如何实现搜索的呢?

集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么?

1、索引（ElasticSearch），包多个分片

2、字段类型（映射），字段类型映射（字段是整型，还是字符型…）

3、文档 （一行数据记录）

4、分片（利用了Lucene索引，倒排索引）

ElasticSearch是面向文档，关系行数据库和ElasticSearch客观对比！一切都是jsON！

elasticsearch（集群）中可以包含多个索引（数据库） ,每个索引中可以包含多个类型（表） ,每个类型下又包含多个文档（行） ,每个文档中又包含多个字段（列）。

3.2、物理设计

elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移。

一个人就是一个集群! ，即启动的ElasticSearch服务，默认就是一个集群，且默认集群名为elasticsearch

3.3、逻辑设计

一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到它：索引 => 类型 => 文档ID ，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意：ID不必是整数，实际上它是个字符串。

3.3.1、文档（”行“）

之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档（也就是一条数据记录），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，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的! {就是一个json对象 ，fastjson进行自动转换 }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。

3.3.2、类型（“表”）

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。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，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢?

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，别整什么幺蛾子。

3.3.3、索引（“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了。我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计：节点和分片 如何工作

创建新索引

一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个elasricsearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片（primary shard ,又称主分片）构成的，每一个主分片会有一个副本(replica shard，又称复制分片)

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，数据也不至于失。实际上，一个分片是一个Lucene索引（一个ElasticSearch索引包含多个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。不过，等等，倒排索引是什么鬼?

3.3.4、倒排索引（Lucene索引底层）

倒排索引，简单说就是 按（文章关键字，对应的文档<0个或多个>）形式建立索引，根据关键字就可直接查询对应的文档（含关键字的），无需查询每一个文档。

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:

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。

elasticsearch的索引和Lucene的索引对比

在elasticsearch中，索引这个词被频繁使用,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。别问为什么，谁让elasticsearch使用Lucene作为底层呢! 如无特指，说起索引都是指elasticsearch的索弓|。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。