ElasticSearch入门解析：基于Lucene的分布式搜索服务器

"千锋2018elasticsearch笔记修改.docx" Elasticsearch是一个高度可扩展、高性能的全文搜索引擎，其核心是基于Apache Lucene构建的。作为一个分布式、多用户支持的系统，Elasticsearch提供了实时搜索和数据分析的能力，特别适合在云计算环境中使用。其优势在于快速、稳定和易于部署，使得它在2016年就已经成为DB-Engines排名中搜索类应用的第一名。 在Elasticsearch中，几个关键的概念包括： 1. **Index**：类似于关系型数据库中的Database，是数据的逻辑集合。你可以在这个逻辑空间内定义多个Type。 2. **Type**：类似于Database中的Table，它是Index内的数据分类，每个Type可以有自己的映射规则，即Mapping。 3. **Document**：每个Document代表了一条具体的数据记录，就像数据库中的一行数据。Document由多个Field组成，形式上类似于JSON对象。 4. **Field**：Field是Document中的属性或列，对应数据库中的列。每个Field都有特定的类型，如文本、数字或日期等。 5. **Mapping**：类似于SQL的Schema，用于定义Type的结构和数据类型。Elasticsearch的Mapping支持动态创建，但生产环境中通常建议提前定义好，以确保数据一致性。 6. **Indexed**：表示数据是否被索引。Elasticsearch默认会对所有数据建立索引以加速搜索，但也可以选择不建立索引，仅用于存储。 7. **Query DSL**：这是Elasticsearch的查询语言，与SQL类似，但使用JSON格式表达。用户可以通过Query DSL执行复杂的查询操作。 8. **HTTP RESTful API**：Elasticsearch使用HTTP协议，支持GET、PUT、POST和DELETE等操作，分别对应数据库的SELECT、UPDATE、INSERT和DELETE。 Elasticsearch的架构设计是其强大性能的基础。它采用了分片（Sharding）和复制（Replication）策略来实现数据的分布式存储和高可用性。分片允许大型数据集被分割成更小的部分，存储在不同的节点上，而复制则确保数据的安全性，即使某个节点失效，数据仍可以从其他节点恢复。 在Elasticsearch集群中，每个节点都可以处理索引、搜索和其他操作。节点之间通过Gossip Protocol通信，自动发现和维护集群状态。这种架构使得Elasticsearch能够在大规模数据集上进行高效的搜索和分析。 Elasticsearch是一个强大的搜索引擎，广泛应用于日志分析、实时监控、大数据分析等多种场景。其灵活的API、分布式特性以及强大的全文搜索能力，使其成为了现代数据密集型应用的首选工具。