Elasticsearch v7.x:全文搜索引擎核心技术解析
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更新于2024-07-09
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"Elasticsearch是开源的高扩展分布式全文搜索引擎,为核心组件的ElasticStack还包括Kibana、Beats和Logstash。它用于处理非结构化数据,如文本搜索,可扩展至大规模集群处理PB级别数据。全文搜索引擎通过索引关键词进行高效检索,对比传统数据库在全文检索上的优势明显。Elasticsearch与Solr都是基于Lucene的全文搜索引擎,但Elasticsearch更易于使用和集成,适合快速开发和实时分析。"
Elasticsearch是当前广泛应用的全文搜索引擎,特别是在大数据和实时分析场景中扮演着重要角色。它的主要特点包括:
1. **分布式架构**:Elasticsearch设计为分布式的,可以在多节点上运行,提供了高可用性和容错性。每个节点都能接受数据、处理查询,并且可以自动进行数据的负载均衡和复制,确保系统的稳定性。
2. **近实时搜索**:尽管名为“实时”,但Elasticsearch的数据更新并非完全即时,而是有一个微小的延迟(通常为1秒),这被称为近实时搜索。
3. **弹性扩展**:Elasticsearch可以轻松地添加或删除节点,以适应数据量的增长或减少。这种弹性使得它能够处理从GB到PB级别的数据。
4. **RESTful API**:使用JSON格式和HTTP协议的RESTful API使得Elasticsearch易于集成到各种应用程序中,无论使用哪种编程语言。
5. **全文检索**:Elasticsearch的全文搜索引擎不仅支持基本的关键词匹配,还支持复杂的布尔查询、短语查询、模糊查询等,提供高度灵活的搜索体验。
6. **数据分析和可视化**:作为ElasticStack的一部分,Elasticsearch与Kibana、Beats和Logstash协同工作,提供数据的收集、处理、分析和可视化功能,使得数据洞察更为直观。
7. **文档数据库**:Elasticsearch将数据视为JSON文档存储,支持复杂的嵌套结构,适合处理结构化和半结构化数据。
8. **索引和分词**:Elasticsearch使用Lucene库进行索引,对文本进行分词处理,创建高效的倒排索引,从而加速搜索速度。
9. **集群和数据路由**:通过分片和副本机制,Elasticsearch可以将数据分散在集群中的不同节点,提高读写性能,同时保证数据冗余和恢复能力。
与Solr相比,Elasticsearch更注重易用性和开箱即用的体验,更适合快速原型开发和迭代。而Solr则在定制化和复杂查询方面可能更具优势,更适合大型企业级部署。
Elasticsearch是一个强大且灵活的搜索引擎,广泛应用于日志分析、监控、网站搜索、物联网数据处理等多个领域,为企业提供高效的数据搜索和分析能力。
2019-12-16 上传
2021-11-27 上传
2020-06-10 上传
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