Lucene与ElasticSearch关键概念解析

本文主要介绍了ElasticSearch的关键概念，包括其与Lucene的关系以及与关系型数据库的对比，同时还涉及到了ElasticSearch的集群、节点和分片等服务器层面的概念。 在ElasticSearch中，Lucene是一个核心的类库，用于构建搜索引擎。Document是主要的数据源，用于索引和搜索，它由一个或多个Field组成，每个Field包含name和value，表示数据的名称和值。Term是不可分割的最小搜索单元，是文本分析后的结果。Token则是Term的一种表现形式，包含Term的内容、在文档中的位置和类型信息。 在与关系型数据库的对比中，ElasticSearch的索引（Index）相当于数据库的数据库，全部使用小写字母且不能以下划线开头。索引下可以有多个类型（Type），类似于数据库中的表（Table）。每个Type由多个Document（文档）和多个Field（字段）组成，类似于表中的行（Row）和列（Column）。ElasticSearch的Mapping类似于数据库的Schema，定义了索引下Type的字段规则，如字段类型、是否存储原始JSON、是否需要分词等。 在操作方面，ElasticSearch的增、删、改、查对应关系型数据库的INSERT、DELETE、UPDATE和SELECT。PUT/POST用于添加或更新文档，DELETE用于删除，UPDATE用于修改，GET用于查询。 在服务器层面，ElasticSearch支持集群（Cluster）模式，可以由多个节点（Node）构成，以处理大规模数据并实现高可用性和容错。当数据量大时，数据会被分成多个分片（Shard），分片可以在不同节点上分布，以提高查询效率和负载均衡。查询时，如果索引跨多个分片，ES会将查询分散到各个分片，汇总结果。 ElasticSearch是一个强大的分布式搜索引擎，其设计理念和功能特性使其在处理大规模数据时表现出色，同时提供了灵活的数据管理和查询机制。通过理解其基本概念，我们可以更好地利用ElasticSearch进行数据存储、检索和分析。