Elasticsearch核心概念

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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