Elasticsearch基础与架构解析

"Elasticsearch学习总结" Elasticsearch是一个强大的分布式搜索引擎，其核心特性在于它面向文档的存储方式，使得全文检索变得高效便捷。在Elasticsearch中，数据以文档形式存在，每个文档都有唯一的docid，并且会被索引以便快速检索。倒排索引是实现这一功能的关键，它针对每个字段创建，其中term对应于搜索词，posting list存储了包含该term的文档id列表。 1、Elasticsearch基础知识 - **文档导向**: Elasticsearch处理的是完整的JSON文档，而非传统的行/列数据结构。这允许存储复杂的数据结构，并支持对整个对象的搜索、排序和过滤。 - **索引(index)**: 索引是逻辑上的数据组织，类似传统数据库的表，可以跨多个物理分片（shard）分布，提供横向扩展能力。 - **分片(shard)**: 分片是Elasticsearch索引的底层物理实现，可以分散在不同的节点上，确保数据的分布性和可扩展性。每个索引可以有多个分片，每个分片也有可选的副本（replica）用于提高容错性和读取性能。 - **副本(replica)**: 分片的副本用于备份和提高读取性能，当主分片故障时，副本可以晋升为主分片，保证服务的连续性。 - **文档(document)**: 存储在Elasticsearch中的基本单元，相当于数据库中的记录，具有JSON格式。 - **field**: 文档由多个field组成，每个field对应文档的一个属性或值，类似于数据库的列。 2、Elasticsearch架构 - **节点(node)**: Elasticsearch集群由多个节点组成，每个节点负责存储和处理部分数据。 - **集群(cluster)**: 一个或多个节点组成一个集群，共同管理所有的索引和数据。 - **路由和分配**: 文档在集群中通过路由算法决定存储在哪台节点的哪个分片上，确保数据的均匀分布。 Elasticsearch的全文搜索能力源于倒排索引，它对每个字段构建索引，允许快速查找包含特定词的文档。同时，Elasticsearch支持丰富的查询语法，如布尔查询、短语查询、范围查询等，提供了高级的搜索功能。此外，Elasticsearch还支持实时分析、聚合统计和监控，使得数据分析和可视化变得更加简单。 在实际应用中，Elasticsearch常用于日志分析、网站搜索、物联网(IoT)数据处理、实时分析等多个场景。通过它的API，开发者可以方便地集成到各种系统中，进行数据的索引、查询和管理。Elasticsearch以其强大的搜索能力和分布式架构，成为了现代大数据环境下的首选搜索引擎。