ES用到了什么数据结构?

Elasticsearch (ES) 使用了多种数据结构来支持其功能和性能需求。以下是其中一些常见的数据结构：

1. 倒排索引（Inverted Index）：ES 使用倒排索引来实现快速的全文搜索。倒排索引以词项（terms）为基础，将文档中的每个词项映射到包含该词项的文档列表。这样，当执行搜索时，ES 可以快速定位包含特定词项的文档。

2. 词典（Term Dictionary）：词典是一个存储所有唯一词项及其相关信息的数据结构。ES 使用词典来跟踪每个词项的文档频率、倒排列表的位置等信息。

3. 倒排列表（Inverted List）：倒排列表存储了每个词项出现的位置和其他相关信息。它提供了在搜索过程中快速定位文档的能力。

4. B树（B-Tree）：ES 使用 B树来存储索引的元数据，如字段名称、类型、分词器等。B树是一种自平衡搜索树，支持高效的插入、删除和搜索操作。

5. Bloom 过滤器（Bloom Filter）：Bloom 过滤器是一种概率型数据结构，用于判断一个元素是否属于一个集合。ES 使用 Bloom 过滤器来加速搜索过程，过滤掉肯定不存在于某个词项的文档。

这些数据结构的使用使得 Elasticsearch 在处理大规模数据集和高并发搜索请求时能够提供快速和高效的搜索和检索能力。

相关问题

什么是Elasticsearch的字段数据缓存？

Elasticsearch的字段数据缓存是一种机制，用于提高搜索性能和减少对磁盘的访问。当我们执行搜索操作时，Elasticsearch会将经常使用的字段值缓存在内存中，以便在后续的搜索请求中能够快速访问这些值，而不必每次都去磁盘读取。

字段数据缓存可以应用于不同类型的字段，包括文本、数字和日期等。它适用于那些在搜索过程中频繁使用的字段，例如用于聚合、排序或过滤的字段。

通过将字段数据缓存到内存中，Elasticsearch可以显著提高搜索性能。因为内存的读取速度比磁盘快得多，所以可以更快地获取到需要的字段值，从而加快搜索响应时间。

需要注意的是，字段数据缓存会占用一定的内存空间。因此，在配置字段数据缓存时，需要根据实际情况权衡内存使用和性能提升之间的关系。对于那些不经常使用或者占用较大内存的字段，可以选择关闭字段数据缓存以节省内存资源。

Elasticsearch支持什么数据结构

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，它支持多种数据结构。以下是Elasticsearch支持的主要数据结构：

1. 文本（Text）：用于存储和索引文本数据，支持全文搜索、分词和模糊匹配等功能。
2. 数字（Numeric）：用于存储数值类型的数据，包括整数、浮点数和日期等。
3. 布尔（Boolean）：用于存储布尔类型的数据，即true或false。
4. 日期（Date）：用于存储日期和时间类型的数据，支持日期范围查询和日期计算等功能。
5. 对象（Object）：用于存储复杂的结构化数据，可以嵌套其他数据类型。
6. 数组（Array）：用于存储多个相同类型的值，可以进行范围查询和聚合操作。
7. 地理位置（Geo）：用于存储地理位置信息，支持地理位置查询和距离计算等功能。
8. 二进制（Binary）：用于存储二进制数据，如图片、音频和视频等。

这些数据结构可以根据需要进行组合和嵌套，以满足不同的数据存储和查询需求。