Elasticserch基本概念

最新推荐文章于 2025-09-21 17:00:28 发布

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本文深入解析Elasticsearch的基本概念，包括集群、节点、分片、索引、类型和文档等关键组件，以及其在数据存储和检索中的作用。

Elasticserch基本概念

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集群

由一个或多个节点组成，对外提供服务

节点

一个节点只能加入一个集群

分片

主分片

副本分片

每个索引可以有多个主分片，一旦建立，不能修改数量。副分片可动态增加，必须和主分片在不同的节点上。

复制功能，搜索可以在所有副本上并行执行

索引

具有相同结构的文档集合

索引名字小写

索引结构：

在这里插入图片描述

类型

在索引中，可以定义一个或多个类型，类型是索引的逻辑分区。一种类型被定义为具有一组公共字段的文档。

比如一个博客系统。可以定义三种类型的数据：用户数据、博客数据、评论数据。（好像mysql的表）

文档

存储在es中的一个JSON格式字符串：存储了零个或多个字段，或者键值对。

每个存储在索引中的一个文档都有一个类型、一个ID（文件的唯一标识，index/type/id必须是唯一的）。

存储在*_source*的字段中。

数据库	库	表	行	字段
mysql	database	table	row(一行数据)	column
mongo	database	collection	document(一个json串)	field
es	index	type(用户、博客、评论)	document(一个json串)	field

在这里插入图片描述

来源于书籍《Elasticserch技术解析与实战》

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Elasticsearch8.X入门实战（一）Elasticsearch基本概念

分享大数据、人工智能领域原创文章

12-27

1975

Elasticsearch是一个分布式的、开源的全文搜索和分析引擎，其建立在Apache Lucene的基础之上，使用Java语言编写，通过提供一套简单一致的 RESTful API隐藏了Lucene的复杂性，从而使全文检索变得非常容易。Elasticsearch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。

第二章：ElasticSerch 基本概念

qq_17342753的博客

11-07

865

es 是一种搜索引擎软件搜索就是查询和关系型数据库对比如goods 商品表 id title sell_point 1001 华为p30手机黑色 4.5英寸 select * from goods where title like "%华为%" 1、假如我们给 title 加上索引但是like 左边加上通配符后索引会失效。意味着全表扫描如果有一亿个商品那么效率很低。模糊查询可能造成全表扫描 2、sele...

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原来 Elasticsearch 还可以这么理解

MarkerHub的博客

02-23

710

来源：cnblogs.com/jajian/p/11223992.html生活中的数据先说说Lucen核心概念基本使用性能优化存储设备内部索引优化调整配置参数JVM调优由于近期在公司内部做...

从 0 到 1 精通 Elasticsearch：企业级复杂查询实战指南，性能提升 100 倍的秘诀

最新发布

果酱の博客

09-21

994

Elasticsearch凭借其强大的全文检索和实时分析能力，成为企业处理复杂查询的首选方案。本文从核心概念入手，详细解析了倒排索引、分词器等工作原理，并基于SpringBoot提供完整的环境搭建和基础操作示例。重点介绍了企业级复杂查询实战技巧，包括多条件布尔查询、排序分页、聚合分析、高亮显示和函数评分等高级功能，同时提供了电商平台商品搜索等典型应用场景案例。最后，文章深入探讨了索引设计、查询优化、缓存策略等性能优化手段。通过本文，开发者可以全面掌握Elasticsearch在企业级应用中的高级查询技术栈。

ElasticSearch 详解

weixin_44981707的博客

04-11

2709

ElasticSearch 详解1. ES 简介2. ES 集群2.1 节点 node2.2 分片和复制 shards&replicas3. 数据插入查询3.1 数据插入的过程3.2 数据查询流程 1. ES 简介 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 实现的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elast

一.elasticserch简介

四分子水的博客

08-09

767

一.elasticserch概念与特点(有弹性的可伸缩的搜索) 百度百科，，官网www.elastic.co 特点： 1.distributed(分布式的)，scalable(可扩展的,新的节点不用复杂配置),and highly available(高可用) 2.real-time(实时的，) search and analytics capabilitie...

快速入门ElasticSercher

weixin_51787261的博客

04-28

447

下载Elasticsearch Elasticserach官网不用从网盘中找因为我感觉官网的下载速度其实还是可以的熟悉目录跨域问题在elasticserch.yaml配置文件中添加打开bin目录下elasticsearch.bat等待运行运行完毕之后这是一个公共地址访问这个地址遇到的问题 1：jkd版本可能与当前本版冲突，导致启动失败从而无法访问到这个端口解决办法：重新下载一个低版本的El因为最可能的原因就是你的jdk版本太低 2：unable to find vali

ElasticSearch系列一：ElasticSearch基本概念

qq_40595922的博客

09-28

801

es基础概念

Elasticsearch (1)：ES基本概念和原理简单介绍

weixin_53216033的博客

06-29

1506

Elasticsearch（简称 ES）是一款基于 Apache Lucene 的分布式搜索和分析引擎。随着业务的发展，系统中的数据量不断增长，传统的关系型数据库在处理大量模糊查询时效率低下。因此，ES 作为一种高效、灵活和可扩展的全文检索解决方案，逐渐成为了企业的首选。本篇博客将深入探讨 Elasticsearch 的核心概念、使用方法以及优化技巧。

【Elasticsearch基础】基本核心概念介绍

IT成长日记的博客

03-27

1045

深入理解Elasticsearch这些基础核心概念，是构建高效搜索解决方案的基础。在实际应用中，需要根据具体业务场景灵活组合这些特性。后续我们将深入探讨查询DSL、聚合分析等高级主题。在Elasticsearch中，索引(Index)*是最高层次的数据组织单位，相当于传统数据库中的"数据库"概念。映射(Mapping)：定义了文档及其字段的存储和索引方式。副本(Replica)：是分片的拷贝，主要具备如下特性。数据库(Database)文档(Document)映射(Mapping)表结构(Schema)

Elasticsearch基本概念与核心原理

Tyshawn的博客

12-20

1516

本文基于Elasticsearch7.x版本. 什么是Elasticsearch Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎和数据分析引擎, 提供了全文检索, 同义词处理, 相关度排名, 复杂数据分析, 海量数据的近实时处理等功能, Elasticsearch作为传统数据库的一个补充, 提供了很多数据库所不不能提供的功能. Elasticsearch的核心概念 Elasticsearch...

elastic search理解

左上晨的博客

10-17

776

elastic search： lucence 搜索引擎库节点是一个运行着的elastic search实例集群是节点的集合面向文档，可以存储，可以索引每个文档内容 elastic search集群包含多个索引，一个索引包含多个类型，一个类型包含多个文档，每个文档包含多个字段。查询可以使用query string作为参数，也可是使用请求体，query match elastic se...

elaticsearch 基本概念

jacker

06-03

2450

前言 es从某种层面来说，其实也就是一种存储数据媒介，而我们想要学习它。我们就应该首先清楚其保存数据的格式。然而，我却没有自信觉得自己一定会对这些概念的理解足够深入，因此，只能翻一下es官网上的一篇文章了。下面，翻译正式开始！、基本概念 这里有一些概念是Elaticsearch的核心概念，从一开始就理解这些概念将会大大的有助于缓解学习过程。近实时（NRT）

【ES】[教程]----第四章：Elasticsearch 整合spring boot 3 （索引、文档、高级查询、分页、排序）

朱朱博客，分享技术

08-23

690

本文介绍了Spring Boot与Elasticsearch的版本对应关系及整合步骤。主要内容包括：1）Spring Boot各版本对应的Spring Data Elasticsearch和Elasticsearch版本；2）整合Spring Boot 3的具体实现，涵盖依赖配置、Elasticsearch连接设置、实体类定义、Repository接口编写等；3）提供了商品实体的完整数据模型定义和基础CRUD操作方法。通过详细的代码示例，展示了如何快速构建基于Spring Data Elasticsearc

ElasticSearch是什么？Lucene是什么？

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02-02

934

ElasticSearch 分布式全文检索引擎 Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口（请求分类 get post delete put）。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。Elasticsearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。官方客户端在Java、.NET（C#）、PHP、Python

ElscticSearch基础操作

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ES基础操作

ElasticSearch安装笔记

huangliuyu00的博客

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895

ElasticSearch安装笔记需要东西： 1、JDK 我这里用的是JDK11 2、ElasticSearch 安装包是 elasticsearch-6.4.2.tar.gz 地址：https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.4.2.tar.gz 环境准备系统用的是CentOS 7 JDK环境配置...

ElasticSearch学习笔记—

royal_18的博客

10-31

348

核心概念：（1）Near Realtime（NRT）：近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级（2）Cluster：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elasticsearch）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，节点也有...

后端 --- Elasticsearch学习笔记（入门篇）

weixin_52025712的博客

08-04

1976

elasticsearch学习笔记，适合刚接触elasticsearch的同志。

elasticsearch基本概念头歌

04-02

### Elasticsearch 的基本概念 #### 节点与实例节点是指一个 Elasticsearch 实例，其本质上是一个 Java 进程。每台机器可以运行多个 Elasticsearch 实例，但在生产环境中通常建议每台机器仅运行一个实例以优化性能和资源管理[^1]。 #### 集群组成 Elasticsearch 是一种分布式搜索引擎，由多个节点共同组成一个集群。一个集群至少包含一个节点，而每个节点都可以拥有多个索引[^4]。 #### 数据存储单元：索引、分片与副本 - **索引**：类似于传统数据库中的表，用于存储文档集合。 - **分片 (Shard)**：为了提高可扩展性和性能，索引被划分为若干个主分片（Primary Shard），这些分片分布在不同的节点上，默认情况下每个索引会被分成 5 个主分片。 - **副本 (Replica)**：每个主分片都有对应的副本分片（Replica Shard），用于提供冗余备份以及增强读取操作的能力。默认情况下，每个主分片都会有一个副本。 #### 数据定位机制当向 Elasticsearch 插入一条数据时，系统会基于指定的关键字（Key）计算该条记录应归属于哪一个分片。此关键字通常是自动生成的 ID 或者可以根据具体需求设置成其他字段值，例如在某些业务场景下可能选用 `CompanyID` 作为 Key 来实现更精确的数据分布控制[^5]。通过下面这个公式完成分片的选择过程： ```plaintext shard_num = hash(_routing) % num_primary_shards ``` #### 功能特性 Elasticsearch 将全文搜索、结构化查询及数据分析等功能融合为一体，并能高效处理海量级数据集，在接近实时的时间范围内支持复杂的搜索请求和统计分析任务[^2]。它非常适合应用于大规模的日志监控、网站内容检索以及其他需要快速响应的大规模数据访问场合；而对于那些强调严格一致性且涉及较多关联运算的应用，则更适合采用 MySQL 等关系型数据库解决方案[^3]。 ### 示例代码展示如何创建简单的索引以下是利用 Python 对接 Elasticsearch 并创建新索引的一个例子： ```python from elasticsearch import Elasticsearch es_client = Elasticsearch(["http://localhost:9200"]) index_name = "test_index" if not es_client.indices.exists(index=index_name): settings = { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "properties": { "title": {"type": "text"}, "content": {"type": "text"} } } } response = es_client.indices.create(index=index_name, body=settings) print(f"Index created successfully {response}") else: print("Index already exists.") ```