ElasticSearch核心概念

 


ElasticSearch核心概念

概述

1、索引(ElasticSearch)

  • 包多个分片

2、字段类型(映射)

  • 字段类型映射(字段是整型,还是字符型…)

3、文档

4、分片(Lucene索引,倒排索引)

ElasticSearch是面向文档,关系行数据库和ElasticSearch客观对比!一切都是JSON!

Relational DBElasticSearch
数据库(database) 索引(indices)
表(tables) types \<慢慢会被弃用!>
行(rows) documents
字段(columns) fields

elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库) ,每个索引中可以包含多个类型(表) ,每个类型下又包含多个文档(行) ,每个文档中又包含多个字段(列)

物理设计:

elasticsearch在后台把每个索引划分成多个分片,每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移

一个人就是一个集群! ,即启动的ElasticSearch服务,默认就是一个集群,且默认集群名为elasticsearch

逻辑设计:

一个索引类型中,包含多个文档,比如说文档1,文档2。当我们索引一篇文档时,可以通过这样的顺序找到它:索引 => 类型 => 文档ID ,通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意:ID不必是整数,实际上它是个字符串。

文档(”行“)

之前说elasticsearch是面向文档的,那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档,elasticsearch中,文档有几个重要属性:

  • 自我包含,一篇文档同时包含字段和对应的值,也就是同时包含key:value !
  • 可以是层次型的,一个文档中包含自文档,复杂的逻辑实体就是这么来的! {就是一个json对象 ! fastjson进行自动转换 !}
  • 灵活的结构,文档不依赖预先定义的模式,我们知道关系型数据库中,要提前定义字段才能使用,在elasticsearch中,对于字段是非常灵活的,有时候,我们可以忽略该字段,或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段,但是,每个字段的类型非常重要,比如一个年龄字段类型,可以是字符串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型,这也是为什么在elasticsearch中,类型有时候也称为映射类型。

类型(“表”)

类型是文档的逻辑容器,就像关系型数据库一样,表格是行的容器。类型中对于字段的定义称为映射,比如name映射为字符串类型。我们说文档是无模式的,它们不需要拥有映射中所定义的所有字段,比如新增一个字段,那么elasticsearch是怎么做的呢?

  • elasticsearch会自动的将新字段加入映射,但是这个字段的不确定它是什么类型,elasticsearch就开始猜,如果这个值是18,那么elasticsearch会认为它是整形。但是elasticsearch也可能猜不对,所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射,这点跟关系型数据库殊途同归了,先定义好字段,然后再使用,别整什么幺蛾子。

索引(“库”)

索引是映射类型的容器, elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。 索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计:节点和分片 如何工作

创建新索引

创建新索引

一个集群至少有一个节点,而一个节点就是一个elasricsearch进程,节点可以有多个索引默认的,如果你创建索引,那么索引将会有个5个分片(primary shard ,又称主分片)构成的,每一个主分片会有一个副本(replica shard,又称复制分片)

上图是一个有3个节点的集群,可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内,这样有利于某个节点挂掉了,数据也不至于失。实际上,一个分片是一个Lucene索引(<mark>一个ElasticSearch索引包含多个Lucene索引</mark>) ,一个包含倒排索引的文件目录,倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下,就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。不过,等等,倒排索引是什么鬼?

倒排索引(Lucene索引底层)

简单说就是 按(文章关键字,对应的文档\<0个或多个\>)形式建立索引,根据关键字就可直接查询对应的文档(含关键字的),无需查询每一个文档,如下图

 
posted @   飞翔的小鸟er  阅读(44)  评论(0编辑  收藏  举报
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