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。
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