elasticsearch增删改查【存储结构与性能优化】shard分布要求
发布时间: 2024-03-19 21:29:38 阅读量: 7 订阅数: 14
# 1. **介绍**
#### 1.1 什么是Elasticsearch?
Elasticsearch是一个分布式、实时的搜索与分析引擎,基于Apache Lucene构建。它提供了简单的RESTful API,能够快速地存储、搜索和分析海量数据。Elasticsearch被广泛用于各种场景,如日志分析、全文搜索和业务智能等。
#### 1.2 Elasticsearch的增删改查操作简介
在Elasticsearch中,数据存储在索引(Index)中,每个索引包含多个文档(Document)。用户可以通过HTTP请求执行增删改查(CRUD)操作,对文档进行创建(Create)、读取(Retrieve)、更新(Update)和删除(Delete)操作。
#### 1.3 存储结构与性能优化的重要性
Elasticsearch的性能优化与存储结构设计密切相关。合理的索引设计、Mapping映射、Shard分片设置以及查询和写入优化都能够有效提升系统性能和稳定性。深入了解存储结构与性能优化策略,对于有效利用Elasticsearch的各项功能至关重要。
# 2. Elasticsearch的存储结构
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎,其存储结构非常重要,直接关系到搜索性能和数据处理效率。在本章节中,我们将深入探讨Elasticsearch的存储结构,包括索引、文档、Mapping、分片和副本等核心概念。
### 2.1 索引(Index)与文档(Document)的关系
在Elasticsearch中,索引类似于数据库中的数据库,用于存储相关文档的集合。文档则相当于数据库表中的行记录,每个文档包含一个或多个字段(Field)。通过合理的索引设计,可以提高搜索的效率,减少搜索范围,从而提升性能。
让我们看一个示例,创建一个名为"products"的索引并插入一个产品文档:
```python
from elasticsearch import Elasticsearch
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])
# 创建名为"products"的索引
es.indices.create(index='products', ignore=400)
# 插入一个产品文档
doc = {
'product_name': 'iPhone 12',
'price': 999,
'in_stock': True
}
res = es.index(index='products', id=1, body=doc)
print(res)
```
### 2.2 Mapping映射与数据类型
Mapping定义了索引中文档的结构,类似于数据库表的列定义。每个字段都有对应的数据类型,例如text、keyword、long等。通过合理的Mapping映射,可以优化搜索效率并减小存储空间。
以下是一个示例,定义"products"索引的Mapping映射:
```python
mapping = {
'properties': {
'product_name': {'type': 'text'},
'pr
```
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