ElasticSearch

索引、文档

文档 document
ES是面向文档，文档是可搜索的最小单元
文档会被序列化成 JSON 格式，保存在 es 中
每个文档有一个 unique id

JSON 文档
一篇文档包含一系列字段，类似数据库一条记录。
JSON 文档格式灵活，不需预先定义格式
支持数组/嵌套

文档的元数据，用于标注文档的相关信息
_index：文档所属的索引名
_type：文档所属的类型名
_id：文档的唯一 id
_source：文档的原始 json 数据
_version：文档的版本信息
_score：相关性打分

INDEX 索引：文档的容器，是一类文档的集合
每个 index 都有一个 MAPPING，用于定义包含的字段名和字段类型
Shard 体现了物理空间的概念，索引中的数据分散在 shard 上
Setting 定义不同的数据分布
“索引”作动词：将文档保存在 es 中（indexing）

7.0 开始，一个索引只能创建一个 _type = “_doc”

传统 RDBMS 类比 es

RDBMS	ES
Table	Index（type）
Row	Document
Column	Filed
Schema	Mapping
SQL	DSL

ES-相关性-高性能全文检索
RDBMS-事务

节点、集群、分片、副本

分布式系统的可用性和扩展性

• 高可用性：
  服务可用性：允许有节点停止服务
  数据可用性：部分节点丢失，不会丢失数据
• 可扩展性：
  请求量提升/数据不断增长（将数据分布在所有节点上）

每个节点是一个 es 实例（实质是 java 进程），每个节点都有名字，每个节点会被分配一个 uid。

master node
节点启动后默认为 master-eligible node，m-e node 可以参加选举，成为 master 节点。
集群的每个节点都保存了集群的状态，只有 master 节点能修改集群的状态信息。

• 集群状态（cluster state），维护了一个集群的必要信息
  所有节点的信息
  所有的索引和索引的 mapping、setting 等信息
  分片的路由信息
• 任何节点都能修改信息，导致集群的数据不一致

节点的角色：

data node
可以保存数据的节点。负责保存分片数据。在数据扩展上起到了至关重要的作用。

coordinating node
负责接收 client 的请求，将请求分发到合适的 node，最终把结果汇集到一起.
。。。每个节点默认都是 coordinating node

hot & warm node
不同硬件配置的 data node，用来实现 hot & warm 架构，降低集群部署的成本

machine learning node
负责跑机器学习的 job，用来做异常检测

tribe node
一个 tribe node 连接若干个 es 集群，并且支持将这些集群当作一个集群来处理。

开发环境中一个 node 可以承担多种角色。
生产环境中，应该设置单一的角色的 node。

分片（primary shard & replica shard）
主切片：用于解决数据水平扩展的问题。通过主分片，可以将数据分布到集群内的所有节点上
副本：主分片的拷贝。副本越多，可以一定程度上提高读取的吞吐

集群的健康状态：主分片与副本是否正常分配

倒排索引

• 正排索引：
  图书的目录：按页数的升序排序
  搜索引擎：文档 ID ->文档内容（单词）

• 倒排索引：
  图书的目录：按内容标题的字典序升序排序
  搜索引擎：文档内容（单词前缀）->文档 ID

倒排索引的核心组成

• 单词词典（Term Dictionary），记录所有文档的单词的单词->倒排列表的映射关系。
• 倒排列表（Posting List），倒排索引项的列表
  倒排索引项（Posting）：
  • 文档 id
  • 词频：该单词在该文档中的出现次数，用于相关性评分。
  • 位置（Position）：单词在文档中分词的位置。用于语句搜索（phrase query）
  • 偏移（Offset）：记录单词的开始结束位置，实现高亮显示

以下是“Elasticsearch”这个单词的倒排列表

ES 中的 JSON 文档中的每个字段都有倒排索引

ES 提供了丰富的 restful api，可以通过 http 的形式访问 es。