Elasticsearch & MongoDB 核心技术

📕我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

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Elasticsearch核心技术栈

1. 分布式架构 Elasticsearch的分布式架构基于一个主节点（Master Node）和多个数据节点（Data Nodes）。数据节点负责存储数据和执行索引操作，而主节点负责维护集群状态、执行索引分配、协调节点间的通信等。分布式文件系统（如HDFS）通常用于存储索引数据，以确保数据的高可用性和持久性。

2. 分片与副本机制 在Elasticsearch中，数据被水平分割成多个分片（Shards），每个分片是一个包含索引一部分数据的独立索引。一个索引可以包含多个主分片和副本分片。主分片负责索引数据的写入，副本分片则用于提供冗余和读副本，以提高系统的可用性和性能。

3. 节点角色划分

   • Data Nodes：除了存储数据外，数据节点还负责索引的创建、更新和删除，以及查询的执行。
   • Coordinating Nodes：协调节点负责路由查询到合适的分片，处理分片级别的请求，如合并分片和分配新的分片。
   • Ingest Nodes：这些节点主要负责数据的预处理，如解析、转换和索引前处理。

4. 集群状态管理（Zen Discovery） Zen Discovery使用Gossip协议来发现节点，并通过心跳机制维护集群状态。当新节点加入或旧节点离开时，集群状态会自动更新。

5. 索引管理 索引管理包括索引的创建、删除、修改以及索引的映射和设置。Elasticsearch使用JSON格式定义索引的映射和设置。

6. 动态映射规则 动态映射规则允许Elasticsearch在索引时自动推断字段类型。例如，字符串字段可以自动识别为文本或关键词类型。

7. 索引生命周期管理（ILM） ILM允许管理员定义索引的存储策略，包括索引的创建、扩展、监控和过期。例如，可以将旧的索引迁移到更便宜的存储上。

8. 别名与模板机制 别名允许将多个索引映射到单个名称，使得查询和索引操作可以针对多个索引进行。模板则允许预先定义索引的映射和设置，以便快速创建索引。

9. 查询分析 Elasticsearch的查询语言包括布尔查询、过滤查询、脚本查询等。查询分析器负责解析查询并生成查询执行计划。

10. 数据分析 Elasticsearch的数据分析功能包括聚合、矩阵聚合、数据透视等。这些功能可以用于生成报告、可视化数据和分析趋势。

MongoDB核心技术栈

1. 数据模型 MongoDB使用文档存储模型，每个文档是一个BSON格式的JSON对象，可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。

2. BSON扩展格式 BSON是一种灵活的二进制格式，它支持各种数据类型，包括嵌入式文档和数组。

3. 模式验证（Schema Validation） MongoDB支持模式验证，可以在创建集合时指定文档的验证规则，以确保数据的一致性。

4. 多态文档设计 在MongoDB中，可以使用一个字段来指定文档的类型，从而实现多态文档设计。

5. 集群架构 MongoDB集群可以是副本集或分片集群。副本集用于数据的冗余和故障转移，而分片集群用于数据的水平扩展。

6. 分片键选择策略 分片键的选择对查询性能和数据分布有重要影响。选择合适的分片键可以优化查询路径和负载均衡。

7. 读写关注级别（Write Concern） 写关注级别决定了写入操作需要多少副本确认后才能认为成功。这可以用于确保数据的一致性和持久性。

8. 变更流（Change Streams） 变更流允许应用程序监听MongoDB集合中的数据变化，从而实现实时数据同步。

9. 查询优化 MongoDB的查询优化器使用多种策略来优化查询性能，包括索引选择、查询重写和执行计划选择。

10. 数据处理 MongoDB支持批量操作和事务，以及视图和物化视图，以实现高效的数据处理。

通用扩展领域

1. 混合架构 混合架构结合了MongoDB和Elasticsearch的优势，MongoDB用于存储结构化数据，Elasticsearch用于搜索和分析非结构化数据。

2. MongoDB与ES数据同步方案 数据同步可以通过CDC（Change Data Capture）工具或ETL（Extract, Transform, Load）工具实现，如使用Fluentd、Airflow等。

3. 多模数据库设计 多模数据库设计结合了关系型数据库和NoSQL数据库的特点，MongoDB和Elasticsearch都是多模数据库的典型代表。

4. 异构数据联邦查询 异构数据联邦查询允许跨多个数据源进行查询，包括关系型数据库、NoSQL数据库和大数据平台。

5. 运维监控 运维监控可以使用如Elasticsearch-head、Kibana等工具，以及容量规划模型来监控和管理集群。

6. 安全审计机制 安全审计机制包括访问控制、数据加密和日志审计，以确保数据安全和合规性。

总结： Elasticsearch和MongoDB作为现代数据存储和分析引擎，在分布式架构、数据模型、查询优化等方面具有独特的优势。通过结合两者，可以构建灵活、可扩展和高效的数据处理平台。同时，运维监控和安全审计机制是保障系统稳定性和数据安全的关键。在实际应用中，应根据具体需求和场景选择合适的数据库和工具，实现数据的高效存储、查询和分析。

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