ES用到了什么数据结构?

Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene库构建的开源搜索引擎，它使用一些关键的数据结构来实现高效的搜索和分析功能。

其中最重要的数据结构是倒排索引（Inverted Index）。倒排索引是一种将文档中的词汇映射到文档的数据结构，它以词汇为主键，存储文档ID和位置等信息。通过倒排索引，ES可以快速定位包含特定词汇的文档。

此外，ES还使用了B树（B-tree）和压缩位集（Compressed Bitset）等数据结构来支持高效的排序、过滤和聚合操作。B树用于构建索引结构，使得在大量数据中进行快速查找成为可能。压缩位集用于高效地表示文档集合的匹配情况，用于支持布尔查询等操作。

综上所述，ES主要使用倒排索引、B树和压缩位集等数据结构来实现其搜索和分析功能。

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。