Elasticsearch核心概念

最新推荐文章于 2025-02-15 18:09:39 发布
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1、近实时

1、从写入数据到数据可以被搜索到有一个轻微的延迟(通常是1秒)
2、基于es执行搜索和分析可以达到秒级。

2、Cluster(集群)

集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是my-application）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。

3、Node(节点)

集群中的一个节点，作为集群中的一部分，存储数据，参与集群的索引和检索功能，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“my-application”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个my-application集群，当然一个节点也可以组成一个my-application集群。

4、Index(索引-数据库)

索引包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引。。。 索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。

5、Type(类型-表)

在6.0之前的版本，一个ElasticSearch索引中，可以有多个type；从6.0版本开始，，一个ElasticSearch索引中，只有1个type， type将在Elasticsearch 7.0.0中的API中弃用，并在8.0.0中完全删除，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，通常都具有相同的field，elasticsearch的类型概念相当于关系数据库的数据表。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/getting-started-concepts.html

6、Field（字段-列）

Field是Elasticsearch的最小单位。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。

关于具体的字段类型，可参考这里 博主写的相当详细，我这里就不多此一举了 ^ @ ^

7、mapping(映射-约束)

数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词等

8、shard(分片)

单台机器无法存储大量数据，elasticsearch可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。

9、replica(副本)

任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。

10、 Elasticsearch 类比(VS) 数据库

	 Elasticsearch			      	   数据库
		
		Document			         	行
		Type				      		表
		Index				     		库
【Elasticsearch】核心概念与索引设置
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
12-20 4756
索引（Index）、文档（Document）、字段（Field） 以及分片等概念构成了Elasticsearch的基础架构。索引就像是一个数据库，是存储数据的地方，但它又具有独特的分布式特性。文档则是存储在索引中的基本数据单元，类似于数据库中的一条记录。而字段是文档的组成部分，每个文档包含多个字段，用于描述不同的属性。分片则是Elasticsearch实现分布式存储和搜索的关键，它将索引分割成多个部分，分布在不同的节点上，从而提高了系统的可扩展性和性能。
Elasticsearch （进阶） 核心概念
weixin_45417821的博客
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这里写目录标题核心概念索引（Index）类型（Type）文档（Document）字段（Field）映射（Mapping）分片（Shards）副本（Replicas）分配（Allocation） 核心概念 索引（Index） 一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母），并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多
Elasticsearch(二)：核心
IT巅峰技术专栏
10-25 830
1 开篇 上一篇文章对elasticsearch进行了整体的介绍，初步了解了下elasticsearch的发展、应用场景、整体功能架构和一些基本的概念，并且实际上手搭建了一个集群做了下文档的操作；elasticsearch是如何进行数据分片的呢，集群的容错性又是如何保证的呢。为什么elasticsearch是近实时搜索而不是实时搜索的呢？带着这些问题，我们将从分片容错、选主、索引生命周期、倒排索引等核心概念来深入了解elasticsearch。 2 分片与容错 2.1 分片 ...
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ElasticSearch核心概念
观浩的AndroidNotes
02-15 653
然后，对处理后的文本数据建立索引，索引会记录每个单词在文档中的位置信息以及其他相关的元数据，如词频、权重等。正排索引（Forward Index）和倒排索引（Inverted Index）是全文检索中常用的两种索引结构，它们在索引和搜索的过程中扮演不同的角色。5）查询处理：当用户发起搜索请求时，搜索引擎会从词典中查找每个关键词对应的倒排列表，并根据列表中的文档ID快速定位到包含这些关键词的文档。在一个文档集合中，每个文档都可视为一个词语的集合，倒排索引则是将词语映射到包含这个词语的文档的数据结构。
【ES】Elasticsearch 核心概念
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05-11 751
  昨天学习了 Elasticsearch 是什么，没看过的可以阅读昨天的文章。 【ES】Elasticsearch 简介 了解了什么是 ES 之后，今天继续 ES 的核心概念。 1.索引 index 文档存储的地方，类似于 MySQL 的数据库。 2.字段 field 相当于数据表中的字段，在 ES 中可以理解为 JSON 数据的键。 { "name":"wind" } 3.映射 mapping 映射是对文档中每个字段的类型进行定义。在大多数使用场景中，我们并不需要显示的创建映射，因为 ES 中
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本文深入探讨了ElasticSearch的核心概念——索引与映射。通过类比和实际案例，阐述了索引如同图书馆的书籍分类，映射则如同字典，对于ElasticSearch的搜索效率和准确性至关重要。文章详细介绍了索引的内部原理、映射的重要性、动态与静态映射的差异以及映射的实用技巧和案例。最后，强调了映射策略的高级应用和优化方法，以帮助读者更好地理解和掌握这一核心概念，发挥ElasticSearch的强大功能。
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什么是elasticsearch elasticsearch ，简称es，是面向文档型的nosql数据库，一条数据就是一个文档；在安装完es后会出现一行字符串you know，for search ！，翻译成正文就是：“你知道的，为了搜索！”，所以es的出现就是为了搜索而生的， 前言 观看本文章需要你有关系型数据库mysql的相关知识，因为本文章会将es和mysql做一些比较，熟悉mysql之后理解起来会更容易，学习也更加快速； 1、核心概念目录表 概念名称 说明 索引（indices、i
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概述 Elasticsearch是一个分布式文档存储。 Elasticsearch不会将信息存储为列数据的行，而是存储已序列化为JSON文档的复杂数据结构。 当集群中有多个Elasticsearch节点时，存储的文档将分布在集群中，并且可以从任何节点立即访问。 在es中，如何去存储数据，es的数据结构是什么，如何实现搜索的？集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么？ es与关系型数据库对比 elasticsearch是面向文档的，一个elasticsearch集群可以包含多个索引（数据库），每个索引可
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概述 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 4、分片（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！ <table> <thead> <tr> <th>Relational DB</th> <th>ElasticSearch</th> </t
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Elasticsearch核心概念精讲
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### Elasticsearch 核心概念详解 #### 1. 索引 (Index) 索引是 Elasticsearch 中最高层次的数据组织单位，相当于传统关系型数据库中的“数据库”。然而，Elasticsearch 的索引具有动态模式、分布式存储以及针对搜索性能优化的特点。索引可以通过设置分片数 (`number_of_shards`) 和副本数 (`number_of_replicas`) 来控制其分布和冗余程度[^3]。 创建索引的示例如下： ```json PUT /test { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1 } } ``` 查看索引的状态可以使用以下命令： ```json GET /test ``` #### 2. 文档 (Document) 文档是 Elasticsearch 中可被索引的最小数据单元，采用 JSON 格式表示。每个文档都有唯一的 ID（可以自动生成或手动指定），并包含多个字段。文档还附带一些元数据，如 `_index`、`_type`、`_id` 和 `_version` 等。 插入文档的示例如下： ```json POST /test/_doc/01 { "name": "智能手机", "price": 3999, "description": "旗舰级配置", "tags": ["电子", "数码"] } ``` 查询特定文档的内容可以使用以下命令： ```json GET /test/_doc/01 ``` #### 3. 映射 (Mapping) 映射定义了如何将文档的字段转换为倒排索引的形式。它类似于传统数据库中的表结构定义。通过映射，可以指定字段的类型（如 `text` 或 `keyword`）、是否启用分词器以及其他高级选项。如果未显式定义映射，则 Elasticsearch 会尝试根据输入数据自动推断字段类型[^3]。 #### 4. 分片与副本 (Shard & Replica) 为了支持大规模数据集和高可用性，Elasticsearch 将索引划分为多个分片（Primary Shard），并将这些分片分布在集群的不同节点上。此外，还可以为每个分片创建一个或多个副本（Replica Shard），以提高系统的容错能力和读取吞吐量[^1]。 #### 5. 倒排索引 (Inverted Index) Elasticsearch 使用倒排索引来加速全文检索操作。倒排索引是一种数据结构，其中键是单词或术语，而值是指向包含该单词的文档列表。这种设计使得即使面对海量数据，也能快速定位匹配的结果[^1]。 --- ### 总结 以上五个核心概念构成了 Elasticsearch 的技术基石：索引作为逻辑容器；文档是最基本的数据单元；映射决定了数据如何被处理；分片与副本实现了水平扩展和高可用性；最后，倒排索引则是其实现高性能搜索的关键所在。 ---
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