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Elasticsearch学习(五):Elasticsearch简介

田忌赛码
 田忌赛码
发布于 2017/08/17 14:54
字数 479
阅读 69
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一、Elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源的实时分布式搜索和分析引擎。

1. 分布式

  • 低成本,高可用,高效
  • 配置简单,轻松搭建集群,易扩展

2. 实时

  • 当前索引有 3 个文档可用

输入图片说明

  • 新加入一个文档,数据先进入内存buffer

输入图片说明

  • 内存buffer刷到文件系统缓存中(默认这个时间需要1s),此时新文档已经被索引,可以搜索

输入图片说明

  • 文件系统缓存写入磁盘,更新commit文件

3. 分析

提供各种丰富的查询子句,不仅可以实现全文检索,更能对海量数据进行聚合分析。

二、elasticsearch基本概念

1. 索引

  • 索引(indexing) 在Elasticsearch中存储数据的行为

  • 倒排索引(inverted index) Elasticsearch中存储数据的数据结构,加速文档检索

    Doc0:"it is what it is"
    Doc1:"what is it"
    Doc2:"it is a banana"
    

    反向文件索引

    "a":      {2}
    "banana": {2}
    "is":     {0, 1, 2}
    "it":     {0, 1, 2}
    "what":   {0, 1}
    

    完全反向索引

    "a":      {(2, 2)}
    "banana": {(2, 3)}
    "is":     {(0, 1), (0, 4), (1, 1), (2, 1)}
    "it":     {(0, 0), (0, 3), (1, 2), (2, 0)} 
    "what":   {(0, 2), (1, 0)}
    
  • 索引(index) 相关文档存储的地方,等同于传统关系数据库中的数据库概念

2. 类型(type)

类型存在于索引(index)中,等同于传统关系数据库中的表概念

3. 文档(document)

文档归属于一种类型(type),等同于传统关系数据库中的行概念

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices   -> Types  -> Documents -> Fields

Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)(数据库),
每一个索引可以包含多个类型(types)(表),
每一个类型包含多个文档(documents)(行),
然后每个文档包含多个字段(Fields)(列)。

4. 分片

存储文档数据的容器,被均匀的分配到各个节点,保证索引和搜索的负载均衡。

© 著作权归作者所有

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