ElasticSearch架构介绍及原理解析_elasticsearch+sqlserver架构-Toy模板网

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- 索引是一个包含多个文档的数据库，文档是可搜索的数据单元。
- 索引可以被看作是关系数据库中的数据库。
- 每个索引由多个分片（Shards）组成，分片是数据的物理副本。
        4. **分片（Shards）**：
- 分片是索引的物理分割，用于提高数据的可扩展性和可用性。
- 分片可以分布在不同的数据节点上。
- 每个分片可以有一个或多个副本（Replicas），副本提供高可用性和负载均衡。
        5. **映射（Mappings）**：
- 映射定义了索引中文档的结构和类型。
- 当你向索引中添加文档时，Elasticsearch 会根据映射的定义来解析文档。
        6. **搜索（Search）**：
- Elasticsearch 支持丰富的搜索功能，如布尔搜索、范围搜索、聚合搜索等。
- 搜索请求通过 Elasticsearch 的 RESTful API 发送，并返回 JSON 格式的结果。
        7. **副本（Replicas）**：
- 副本是为了提高数据的可扩展性和可用性而创建的数据分片的副本。
- 副本可以分布在不同的数据节点上，以实现数据的冗余和负载均衡。
        8. **协调节点（Coordinating Node）**：
- 在多节点环境中，每个搜索请求都会被一个协调节点处理。
- 协调节点负责将搜索请求分发到相关的数据节点，并收集结果。
Elasticsearch 原理解析

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        Elasticsearch 的核心原理是基于 Lucene 的搜索引擎。下面是 Elasticsearch 的一些关键原理：
        1. **文档索引**：
- 当向 Elasticsearch 索引中添加文档时，它会将文档转换为 Lucene 的索引格式。
- 索引包含文档的文本内容和元数据，如文档的 ID、类型和字段。
        2. **倒排索引（Inverted Index）**：
- Lucene 使用倒排索引来存储索引数据，它是一种将单词映射到包含这些单词的文档的索引。
- 倒排索引使得搜索操作非常高效，因为你可以快速找到包含特定单词的文档。
        3. **分片和副本**：
- 分片是数据的物理分割，用于提高数据的可扩展性和可用性。
- 副本提供数据的冗余和高可用性，当一个分片不可用时，Elasticsearch 可以使用副本来继续提供服务。
        4. **搜索和查询**：
- 搜索请求通过 Elasticsearch 的 RESTful API 发送到协调节点。
- 协调节点将请求分发到相关的数据节点，并收集结果。
- Elasticsearch 支持丰富的查询语言，如布尔查询、范围查询和聚合查询。
        5. **高可用性和负载均衡**：
- Elasticsearch 支持跨多个节点的搜索和数据存储，以实现高可用性和负载均衡。

主节点负责管理和协调集群中的节点，包括分配分片、处理集群级别的操作等。
数据节点负责存储数据和处理搜索请求，它们可以处理来自客户端的请求，也可以响应协调节点的搜索请求。
6. **自动发现和集群健康监测**：
- Elasticsearch 节点通过心跳机制自动发现集群中的其他节点。
- 集群健康监测机制可以监控节点的状态和集群的整体健康状况，如果发现节点故障，Elasticsearch 可以将故障节点的分片重新分配到健康的节点上。
7. **数据同步和更新**：
- 当文档被添加到 Elasticsearch 时，它首先被写入到主分片上。

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数大数据工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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