ElasticSearch

ElasticSearch

官网 https://www.elastic.co/cn/

中文社区 https://elasticsearch.cn/

1.1 什么是 ElasticSearch ？

ElasticSearch（弹性搜索）：是一款开源的分布式、 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它底层基于 Apache Lucene 开源库进行封装，其不仅仅提供分布式多用户能力的全文搜索引擎，还可以被准确形容为：
1、一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索；
2、一个分布式实时分析搜索引擎；
3、能胜任上百个节点的扩展，并支持 PB 级别结构化和非结构化数据。

1.2 ElasticSearch 基本概念

1.2.1 节点&集群

Elasticsearch 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 Elasticsearch 实例。单个 Elasticsearch 实例称为一个节点（Node），一组节点构成一个集群（Cluster）。

1.2.2 索引&类型&文档&字段&映射

映射关系如下图：

什么是 index （索引） ？
一个 索引 就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。 ES 将数据存储于一个或多个索引中， 索引 就相当于 SQL 中的一个数据库。

什么是 Type(类型)？
类型是索引内部的逻辑分区（category/partition） ,然而其意义完全取决于用户需求。因此，一个索引内部可定义一个或多个类型（type）。一般来说，类型就是为那些拥有相同的域的文档做的预定义。类比传统的关系型数据库领域来说， 类型相当于 表， 7.x 版本默认使用 _doc 作为 type 。

什么是 Document(文档)？
文档是 Lucene 索引和搜索的 原子单位，它是包含了一个或多个域的容器，基于Json 格式进行表示。文档有一个或多个域组成，每个域拥有一个名字及一个或多个值，有多个值的域通常被称为 多值域，每个文档可以存储不同的域集，但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。 相当于 mysql 表中的 row 。

什么是 Field (字段)？
Field 是相当于数据库中的 Column

上述索引&类型&文档&字段结构图如下：

什么是 Mapping(映射)？
Mapping 是定义文档及其包含的字段如何存储和索引的过程。 Mapping 是 ES 中的一个很重要的内容，它类似于传统关系型数据中 table 的 schema，用于定义一个索引（index）的某个类型（type）的数据结构。

1.2.3 分片&副本

什么是 Shard (分片)？
一个 索引 可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有 10 亿文档的索引占据 1TB 的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。
为了解决这个问题， Elasticsearch 提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的 分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的 索引，这个 索引 可以被放置到集群中的任何节点上。
分片之所以重要，主要的原因：

1. 允许你水平分割/扩展你的内容容量

2. 允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量

3. 一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由 Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的

什么是 Replica (副本)？
副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。副本的作用：

1. 提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时，可以从副本中恢复。
2. 提高 ES 查询效率， ES 会自动对搜索请求进行负载均衡。