1 什么是ES
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式的全文搜索引擎,其对外服务是基于RESTful web接口发布的。Elasticsearch是用Java开发的应用,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到近实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。
2 ES的相关概念
2.1 cluster
cluster集群。ElasticSearch集群由一或多个节点组成,其中有一个主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的。ElasticSearch的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部看ElasticSearch集群,在逻辑上是个整体,你与集群中的任何一个节点通信和与整个ElasticSearch集群通信是等价的。也就是说,主节点的存在不会产生单点安全隐患、并发访问瓶颈等问题。
2.2 shards
primary shard:代表索引的主分片,ElasticSearch可以把一个完整的索引分成多个primary shard,这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个分片,分布存储在不同的ElasticSearch节点上,从而形成分布式存储,并为搜索访问提供分布式服务,提高并发处理能力。primary shard的数量只能在索引创建时指定,并且索引创建后不能再更改primary shard数量(重新分片需要重新定义分片规则)。es5.x之后默认为5,es7.x默认为1。
2.3 replicas
replica shard:代表索引主分片的副本,ElasticSearch可以设置多个replica shard。replica shard的作用:一是提高系统的容错性,当某个节点某个primary shard损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高ElasticSearch的查询效率,ElasticSearch会自动对搜索请求进行负载均衡,将并发的搜索请求发送给合适的节点,增强并发处理能力。可取值为0~n,默认为1。
2.4 Index
索引。相当于关系型数据库中的表。其中存储若干相似结构的Document数据。如:客户索引,订单索引,商品索引等。ElasticSearch中的索引不像数据库表格一样有强制的数据结构约束,在理论上,可以存储任意结构的数据。但了为更好的为业务提供搜索数据支撑,还是要设计合适的索引体系来存储不同的数据。
2.5 Type
类型。每个索引中都必须有唯一的一个Type,Type是Index中的一个逻辑分类。ElasticSearch中的数据Document是存储在索引下的Type中的。
注意:ElasticSearch5.x及更低版本中,一个Index中可以有多个Type。ElasticSearch6.x版本之后,type概念被弱化,一个index中只能有唯一的一个type。且在7.x版本之后,删除type定义。
2.6 Document
文档。ElasticSearch中的最小数据单元。一个Document就是一条数据,一般使用JSON数据结构表示。每个Index下的Type中都可以存储多个Document。一个Document中可定义多个field,field就是数据字段。如:学生数据({"name":"张三", "age":20, "gender":"男"})。
2.7 反向索引(倒排索引)
对数据进行分析,抽取出数据中的词条,以词条作为key,对应数据的存储位置作为value,实现索引的存储。这种索引称为倒排索引。倒排索引是Document写入ElasticSearch时分析维护的。
3 es和kibana在windows安装
4 ELASTICSEARCH-HEAD-MASTER安装
5 文档
6 ES的数据结构
7 ES的字段类型
8 ES的元数据
9 ES分词和ik中文分词器
10 ES的mapping
11 ES的语法
12 ES的运行时数据类型
13 ES的评分机制及如何自定义查询分数机制
14 ES的脚本语言paniless
15 ES的模糊查询、前缀查询、通配符查询、正则表达式查询
16 ES深度分页deep paging
17 ES的正排索引和倒排索引和FieldData
18 ES集群简单搭建
19 ES的配置文件介绍
20 logstash简要介绍
21 logstash配置文件及常用插件配置
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