elasticsearch的一些基本概念

本文介绍了Elasticsearch中的一些核心概念,包括Index、Documenttype、Document、Field、Cluster、Node、shard和Replica等,并对每个概念进行了详细的解释。

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elasticsearch的一些基本概念

需要我们注意的是,这些概念理解只是解释其含义,不推荐强制翻译成中文。

Index:这是ES存储数据的地方,类似于关系数据库的database。

Document type:嗯,类似关系数据库的表,主要功能是将完全不同schema(这个概念以后会讲到,不急)的数据分开,一个index里面可以有若干个Document type。

Document:好吧,这个类似关系数据库的一行,在同一个Document type下面,每一Document都有一个唯一的ID作为区分;

Filed:类似关系数据库的某一列,这是ES数据存储的最小单位。

ClusterNode:ES可以以单点或者集群方式运行,以一个整体对外提供search服务的所有节点组成cluster,组成这个cluster的各个节点叫做node。

shard:通常叫分片,这是ES提供分布式搜索的基础,其含义为将一个完整的index分成若干部分存储在相同或不同的节点上,这些组成index的部分就叫做shard。

Replica:和replication通常指的都是一回事,即index的冗余备份,可以用于防止数据丢失,或者用来做负载分担。

### Elasticsearch基本概念 Elasticsearch 是一种分布式开源搜索引擎,它将全文搜索、结构化搜索和数据分析三大功能整合在一起,能够以近实时的速度存储、搜索和分析大型数据集[^2]。 #### 节点的概念 节点是一个 Elasticsearch 实例,本质上就是一个 Java 进程。一台机器可以运行多个 Elasticsearch 进程,但在生产环境中通常建议每台机器仅运行一个 Elasticsearch 实例[^1]。 #### 集群的组成 一个集群由至少一个节点组成,而每个节点实际上就是 Elasticsearch 的一个进程。这些节点共同协作完成数据的存储、检索以及分布式的计算任务[^4]。 #### 数据的组织形式 在 Elasticsearch 中,数据被划分为索引(Index),每一个索引又进一步细分成若干个分片(Shard)。默认情况下,当创建一个新的索引时,该索引会被划分成 5 个主分片(Primary Shard),并且每个主分片都会有一个对应的副本分片(Replica Shard)。 #### 数据路由机制 当向 Elasticsearch 插入一条记录时,系统会依据指定的关键字(Key)来决定这条记录应当存放在哪一个分片上。如果没有特别指明关键字,则使用自动生成的 ID 来进行哈希运算并定位目标分片。具体来说,通过公式 `shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards` 可以确定某条记录所属的具体分片位置[^5]。 #### 应用场景对比 虽然 MySQL 和其他传统的关系型数据库擅长处理那些需要强一致性保障及复杂关联查询的任务,例如金融交易系统的实现;然而对于诸如海量日志文件解析或者跨文档关键词匹配这样的需求而言,Elasticsearch 凭借其卓越的可扩展性能与接近即时响应速度显得更为合适[^3]。 ```python from elasticsearch import Elasticsearch es_client = Elasticsearch() def create_index(index_name, settings=None): if not es_client.indices.exists(index=index_name): response = es_client.indices.create(index=index_name, body=settings) return response['acknowledged'] create_index('test-index') ``` 上述代码展示了如何利用 Python 客户端库连接到 Elasticsearch 并尝试新建名为 'test-index' 的索引实例。
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