ES的核心概念
1. 节点(Node)一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个节点,而集群是由一个或者多个拥有相同cluster.name配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力。ES集群中的节点有三种不同的类型,一个节点可以充当一个或多个角色,默认三个角色都有:
- 主节点:负责管理集群范围内的所有变更,例如增加、删除索引,或者增加、删除节点等。主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作。node.master: true
- 数据节点:存储数据和其对应的倒排索引。默认每一个节点都是数据节点(包括主节点),可以通过 node.data属性进行设置。node.data: true
- 协调节点:协调节点,只作为接收请求、转发请求到其他节点、汇总各个节点返回数据等功能的节点,均衡每个节点的负载。node.master: false; node.data: false
2. 分片(Shard)一个索引中的数据保存在多个分片中,相当于水平分表。一个分片便是一个Lucene 的实例,它本身就是一个完整的搜索引擎。我们的文档被存储和索引到分片内,但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。
ES实际上就是利用分片来实现分布式。分片是数据的容器,文档保存在分片内,分片又被分配到集群内的各个节点里。当你的集群规模扩大或者缩小时, ES会自动的在各节点中迁移分片,使得数据仍然均匀分布在集群里。
一个分片可以是主分片或者副本分片。索引内任意一个文档都归属于一个主分片,所以主分片的数目决定着索引能够保存的最大数据量。一个副本分片只是一个主分片的拷贝。 副本分片作为硬件故障时保护数据不丢失的冗余备份,并为搜索和返回文档等读操作提供服务。
在索引建立的时候就已经确定了主分片数,但是副本分片数可以随时修改。默认情况下,一个索引会有5个主分片,而其副本可以有任意数量。
主分片和副本分片的状态决定了集群的健康状态。每一个节点上都只会保存主分片或者其对应的一个副本分片,相同的副本分片不会存在于同一个节点中。如果集群中只有一个节点,则副本分片将不会被分配,此时集群健康状态为yellow,存在丢失数据的风险。
3. 索引(Index)Elastic 会索引所有字段,经过处理后写入一个反向索引(Inverted Index)。查找数据的时候,直接查找该索引。
所以,Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index(索引)。它是单个数据库的同义词。每个 Index (即数据库)的名字必须是小写。
4. 文档(Document)Index 里面单条的记录称为 Document(文档)。许多条 Document 构成了一个 Index。
Document 使用 JSON 格式表示,下面是一个例子。
{ “user”: “张三”, “title”: “工程师”, “desc”: “数据库管理” }
同一个 Index 里面的 Document,不要求有相同的结构(scheme),但是最好保持相同,这样有利于提高搜索效率。
5. 类型(Type)Document 可以分组,比如weather这个 Index 里面,可以按城市分组(北京和上海),也可以按气候分组(晴天和雨天)。这种分组就叫做 Type,它是虚拟的逻辑分组,用来过滤 Document。
不同的 Type 应该有相似的结构(schema),举例来说,id字段不能在这个组是字符串,在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据(比如products和logs)应该存成两个 Index,而不是一个 Index 里面的两个 Type(虽然可以做到)。
根据规划,Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type,7.x 版将会彻底移除 Type。
6. 倒排索引(Inverted Index)每一个文档都对应一个ID。倒排索引会按照指定语法对每一个文档进行分词,然后维护一张表,列举所有文档中出现的terms以及它们出现的文档ID和出现频率。搜索时同样会对关键词进行同样的分词分析,然后查表得到结果。
这里所述倒排索引是针对非结构化的文档构造的,而在ES中存储的文档是基于JSON格式的,因此索引结构会更为复杂。简单来说,ES对于JSON文档中的每一个field都会构建一个对应的倒排索引。
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