Elasticsearch从入门到精通之Elasticsearch基本概念
导读
在上一章节我们介绍Elasticsearch前世今生,今天我们继续进行本章内容,Elasticsearch的核心概念。从一开始就理解这些概念将极大地帮助简化学习过程。
近实时(NRT)
Elasticsearch是一个近乎实时的搜索平台。这意味着从索引文档到可搜索文档的时间有一点延迟(通常是一秒)。
群集
集群是一个或多个节点(服务器)的集合,它们共同保存您的整个数据,并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能。群集由唯一名称标识,默认情况下为“elasticsearch”。此名称很重要,因为如果节点设置为按名称加入群集,则该节点只能是群集的一部分。
确保不要在不同的环境中重用相同的群集名称,否则最终会导致节点加入错误的群集。例如,您可以使用logging-dev
,logging-test
以及logging-prod
用于开发,测试和生产集群。
请注意,如果群集中只有一个节点,那么它是完全正常的。此外,您还可以拥有多个独立的集群,每个集群都有自己唯一的集群名称。
节点
节点是作为群集一部分的单个服务器,存储数据并参与群集的索引和搜索功能。就像集群一样,节点由名称标识,默认情况下,该名称是在启动时分配给节点的随机通用唯一标识符(UUID)。如果不需要默认值,可以定义所需的任何节点名称。此名称对于管理目的非常重要,您可以在其中识别网络中哪些服务器与Elasticsearch集群中的哪些节点相对应。
可以将节点配置为按群集名称加入特定群集。默认情况下,每个节点都被设置到加入一个名为elasticsearch的集群,这意味着如果您在网络上启动了许多节点并且假设它们可以相互发现 - 它们将自动形成并加入一个名为elasticsearch的集群。
在单个群集中,您可以拥有任意数量的节点。此外,如果您的网络上当前没有其他Elasticsearch节点正在运行,则在默认情况下形成一个仅包括单一节点的集群,名称为elasticsearch。
索引
索引是具有某些类似特征的文档集合。例如,您可以拥有客户数据,产品目录以及订单数据等索引。索引由名称标识(必须全部小写),此名称用于在对其中的文档执行索引,搜索,更新和删除操作时引用索引使用。
在单个群集中,您可以根据需要定义任意数量的索引。
类型
在6.0.0中弃用。
请参阅删除映射类型
一种类型,曾经是索引的逻辑类别/分区,允许您在同一索引中存储不同类型的文档,例如,一种类型用于用户,另一种类型用于博客帖子。虽然早期版本支持类型建模,但建议读者不要在索引中创建多个类型模模,因为在elasticsearch更高版本中删除类型的整个概念。请参阅删除映射类型以获取更多信息。
文件
文档是可以编制索引的基本信息单元。例如,您可以为单个客户提供文档,为单个产品提供另一个文档,为单个订单提供另一个文档。该文档以JSON(JavaScript Object Notation)表示,JSON是一种普遍存在的互联网数据交换格式。
在索引/类型中,您可以根据需要存储任意数量的文档。请注意,尽管文档实际上驻留在索引中,但实际上必须将文档编入索引/分配给索引中的类型才能体现这个功能。
分片和副本
索引可能存储大量数据,并且可能超过单个节点的硬件限制的数据。例如,占用1TB磁盘空间的十亿个文档的单个索引可能不适合单个节点的磁盘,或者可能太慢而无法单独从单个节点提供搜索请求。
为了解决这个问题,Elasticsearch提供了将索引细分为多个称为分片的功能。创建索引时,只需定义所需的分片数即可。每个分片本身都是一个功能齐全且独立的“索引”,可以托管在集群中的任何节点上。
分片很重要,主要有两个原因:
- 它允许您水平拆分/缩放内容量
- 它允许您跨分片(可能在多个节点上)分布和并行化操作,从而提高性能/吞吐量
分片的分布方式以及如何将其文档聚合回搜索请求的机制完全由Elasticsearch管理,对用户而言是透明的。
在可以随时发生故障的网络/云环境中,非常有用,强烈建议使用故障转移机制,以防分片/节点以某种方式脱机或因任何原因消失。为此,Elasticsearch允许您将索引的分片的一个或多个副本制作成所谓的副本分片或简称副本。
复制很重要,主要有两个原因:
- 它在分片/节点发生故障时提供高可用性。因此,请务必注意,副本分片永远不会在与从中复制的原始/主分片相同的节点上分配。
- 它允许您扩展搜索量/吞吐量,因为可以在所有副本上并行执行搜索。
总而言之,每个索引可以拆分为多个分片。索引也可以复制为零(表示没有副本)或更多次。复制后,每个索引都将具有主分片(从中复制的原始分片)和副本分片(主分片的副本)。可以在创建索引时为每个索引定义分片和副本的数量。创建索引后,您可以随时动态更改副本数,但不能在事后更改分片数。
默认情况下,Elasticsearch中的每个索引都分配了5个主分片和1个副本,这意味着如果群集中至少有两个节点,则索引将包含5个主分片和另外5个副本分片(1个完整副本),总计为每个索引10个分片。
每个Elasticsearch分片都是Lucene索引。单个Lucene索引中可以包含最大数量的文档。就像LUCENE-5843所规定的一样
,最大文档数限制为2,147,483,519
(= Integer.MAX_VALUE - 128)个。您可以使用_cat/shards
API 监控分片大小。
想用最简单的方式去理解Elasticsearch能为你做什么,那就是使用它了,让我们开始一起进入下一个Elasticsearch主题:elasticsearch 在各种系统环境下安装 (windows、linux、Docker、macOS)