ElasticSearch系列02:ES基础概念详解

2020-05-22 00:00:00 索引 集群 字段 多个 分片

1、ES 简介

1)定义

  1. ES是elaticsearch简写, Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎,它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的数据。
  2. Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。

2)特点和优势

  1. 分布式实时文件存储,可将每一个字段存入索引,使其可以被检索到。
  2. 近乎实时分析的分布式搜索引擎。
  3. 分布式:索引分拆成多个分片,每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片,并且协调和处理各种操作;
  4. 负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。
  5. 可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据(官网是这么说的)。也可以运行在单台PC上(已测试)。
  6. 支持插件机制,分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。

2、ES 基本概念

1)节点(Node)

运行了单个实例的ES主机称为节点,它是集群的一个成员,可以存储数据、参与集群索引及搜索操作。节点通过为其配置的ES集群名称确定其所要加入的集群。

2)集群(cluster)

ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过,一般为了处理大型数据集,实现容错和高可用性,ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。

3)分片(Shard)

ES的“分片(shard)”机制可将一个索引内部的数据分布地存储于多个节点,它通过将一个索引切分为多个底层物理的Lucene索引完成索引数据的分割存储功能,这每一个物理的Lucene索引称为一个分片(shard)。

这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个,分布到不同的节点上。降低单服务器的压力,构成分布式搜索,提高整体检索的效率(分片数的优值与硬件参数和数据量大小有关)。分片的数量只能在索引创建前指定,并且索引创建后不能更改。

4)副本(Replica)

副本是一个分片的复制,每个分片可以有零个或多个副本。副本的作用一是提高系统的容错性,当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率,es会自动对搜索请求进行负载均衡。

3、ES的数据架构

1)索引(index)

ES将数据存储于一个或多个索引中,索引是具有类似特性的文档的集合。类比传统的关系型数据库领域来说,索引相当于SQL中的一个数据库。

一个ES集群中可以按需创建任意数目的索引,但根据不同的硬件配置,索引数有一个建议范围(这个知识点我们以后进行详细讲解)【欢迎关注公众号“ZeroTeHero”,获取新推送】。

2)类型(Type)

类型是索引内部的逻辑分区(category/partition),然而其意义完全取决于用户需求。因此,一个索引内部可定义一个或多个类型(type)。一般来说,类型就是为那些拥有相同的域的文档做的预定义。类比传统的关系型数据库领域来说,类型相当于“表”

特别注意的是,根据官网信息:在Elasticsearch 6.0.0或更高版本中创建的索引只能包含一个映射类型。在5.x中创建的具有多种映射类型的索引将继续像在Elasticsearch 6.x中一样工作。类型将在Elasticsearch 7.0.0中的API中弃用,并在8.0.0中完全删除。

3)文档(Document)

文档是Lucene索引和搜索的原子单位,它是包含了一个或多个域的容器,基于JSON格式进行表示。文档由一个或多个域组成,每个域拥有一个名字及一个或多个值,有多个值的域通常称为“多值域”。每个文档可以存储不同的域集,但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。相当于mysql表中的row

4)映射(Mapping)

映射是定义文档及其包含的字段如何存储和索引的过程。

例如,使用映射来定义:

    • 哪些字符串字段应该被视为全文字段。
    • 哪些字段包含数字、日期或地理位置。
    • 文档中所有字段的值是否应该被索引到catch-all _all字段中。
    • 日期值的格式。
    • 用于控制动态添加字段的映射的自定义规则。

每个索引都有一个映射类型,它决定了文档的索引方式。

5)与 mysql 的对比

下节预告:ES的数据类型,敬请期待【欢迎关注公众号“ZeroTeHero”,获取新推送】

相关文章