01 elasticsearch-核心概念

太过爱你忘了你带给我的痛 2023-10-11 19:31 3阅读 0赞

#### 介绍 ####

elasticsearch，基于lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口（还有其他语言的api接口）

*  分布式的文档存储引擎
 *  分布式的搜索引擎和分析引擎
 *  分布式，支持PB级数据

开箱即用，优秀的默认参数，不需要任何额外设置，完全开源；

#### 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“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群

**4. Document&field：文档**  
es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。

product document  
\{  
“product\_id”: “1”,  
“product\_name”: “高露洁牙膏”,  
“product\_desc”: “高效美白”,  
“category\_id”: “2”,  
“category\_name”: “日化用品”  
\}

**5. Index：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。

**6. Type：类型**  
每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。

商品index，里面存放了所有的商品数据，商品document

但是商品分很多种类，每个种类的document的field可能不太一样，比如说电器商品，可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊field；生鲜商品，还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊field

type，日化商品type，电器商品type，生鲜商品type

日化商品type：product\_id，product\_name，product\_desc，category\_id，category\_name  
电器商品type：product\_id，product\_name，product\_desc，category\_id，category\_name，service\_period  
生鲜商品type：product\_id，product\_name，product\_desc，category\_id，category\_name，eat\_period

每一个type里面，都会包含一堆document  
\{  
“product\_id”: “2”,  
“product\_name”: “长虹电视机”,  
“product\_desc”: “4k高清”,  
“category\_id”: “3”,  
“category\_name”: “电器”,  
“service\_period”: “1年”  
\}  
\{  
“product\_id”: “3”,  
“product\_name”: “基围虾”,  
“product\_desc”: “纯天然，冰岛产”,  
“category\_id”: “4”,  
“category\_name”: “生鲜”,  
“eat\_period”: “7天”  
\}

**7. shard：**  
单台机器无法存储大量数据，es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。

**8. replica：**  
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。

**elasticsearch核心概念 vs. 数据库核心概念**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Elasticsearch</th> 
   <th>数据库</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>Document</td> 
   <td>行</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Type</td> 
   <td>表</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Index</td> 
   <td>库</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>