分布式搜索引擎(ES)

骆驼整理说

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分类专栏：分布式微服务框架、开源框架及中间件文章标签： elasticsearch 分布式

于 2022-02-14 17:06:43 首次发布

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本文详细介绍了Elasticsearch（ES）的核心概念和工作原理，包括ES的写入、读取和搜索数据的过程，以及底层的Lucene和倒排索引。讨论了如何通过数据预热、冷热分离、document模型设计等方法提升查询效率，并阐述了ES的生产环境部署结构和数据管理策略，如分页性能优化。

ElasticSearch分布式搜索引擎，简称为ES。底层基于lucene，核心思想就是在多台机器上启动多个ES进程实例，组成了一个ES集群。ES中存储数据的基本单位是索引，比如要在ES中存储一些订单数据，就应该在ES中创建一个索引order_idx ，所有的订单数据都写到这个索引里面去，一个索引相当于是mysql里的一张表。

index -> type -> mapping -> document -> field

做个类比，不要划等号，类比只是为了便于理解。index相当于mysql里的一张表。而type没法跟 mysql里去对比，一个index里可以有多个type，每个type的字段都是差不多的，但是有一些略微的差别。假设有一个index，是订单index，里面专门是放订单数据的。就好比说你在mysql中建表，有些订单是实物商品的订单，比如一件衣服、一双鞋子。有些订单是虚拟商品的订单，比如游戏点卡，话费充值。就两种订单大部分字段是一样的，但是少部分字段可能有略微的一些差别。

所以就会在订单index里，建两个type，一个是实物商品订单type，一个是虚拟商品订单type，这两个type大部分字段是一样的，少部分字段是不一样的。很多情况下，一个index里可能就一个type，但是确实如果说是一个index里有多个type的情况（mapping types这个概念在 ElasticSearch7. X 已被完全移除，详细说明可以参考