ES(一)：ES基本概念和原理简单介绍

た入场券 2023-01-07 11:23 181阅读 0赞

# Elasticsearch概述： #

ES是基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全问搜索引擎，且ES支持RestFulweb风格的url访问。ES是基于Java开发的开源搜索引擎，设计用于云计算，能够达到实时搜索，稳定、可靠、快速。此外，ES还提供了数据聚合分析功能，但在数据分析方面，es的时效性不是很理想，在企业应用中一般还是用于搜索。ES自2016年起已经超过Solr等，称为排名第一的搜索引擎应用。

# Elasticsearch基本概念： #

ES中有几个基本概念：索引(index)、类型(type)、文档(document)、映射(mapping)等。我们将这几个概念与传统的关系型数据库中的库、表、行、列等概念进行对比，如下表：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <h3><a rel="nofollow"></a><strong>RDBS</strong></h3> </td> 
   <td> <h3><a rel="nofollow"></a><strong>ES</strong></h3> </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>数据库（database）</td> 
   <td>索引（index）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>表（table）</td> 
   <td>类型（type）（ES6.0之后被废弃，es7中完全删除）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>表结构（schema）</td> 
   <td>映射（mapping）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td> <p>行（row）</p> </td> 
   <td>文档（document）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>列（column）</td> 
   <td>字段（field）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>索引</td> 
   <td>反向索引</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SQL</td> 
   <td>查询DSL</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SELECT * FROM table</td> 
   <td>GET http://.....</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>UPDATE table SET</td> 
   <td>PUT&nbsp; http://......</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DELETE</td> 
   <td>DELETE&nbsp; http://......</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 索引（index）： ###

索引是ES的一个逻辑存储，对应关系型数据库中的库，ES可以把索引数据存放到服务器中，也可以sharding(分片)后存储到多台服务器上。每个索引有一个或多个分片，每个分片可以有多个副本。

### 类型（type）： ###

ES中，一个索引可以存储多个用于不同用途的对象，可以通过类型来区分索引中的不同对象，对应关系型数据库中表的概念。但是在ES6.0开始，类型的概念被废弃，ES7中将它完全删除。删除type的原因：

我们一直认为ES中的“index”类似于关系型数据库的“database”，而“type”相当于一个数据表。ES的开发者们认为这是一个糟糕的认识。例如：关系型数据库中两个数据表示是独立的，即使他们里面有相同名称的列也不影响使用，但ES中不是这样的。

我们都知道elasticsearch是基于Lucene开发的搜索引擎，而ES中不同type下名称相同的filed最终在Lucene中的处理方式是一样的。举个例子，两个不同type下的两个user\_name，在ES同一个索引下其实被认为是同一个filed，你必须在两个不同的type中定义相同的filed映射。否则，不同type中的相同字段名称就会在处理中出现冲突的情况，导致Lucene处理效率下降。

去掉type能够使数据存储在独立的index中，这样即使有相同的字段名称也不会出现冲突，就像ElasticSearch出现的第一句话一样“你知道的，为了搜索····”，去掉type就是为了提高ES处理数据的效率。

除此之外，在同一个索引的不同type下存储字段数不一样的实体会导致存储中出现稀疏数据，影响Lucene压缩文档的能力，导致ES查询效率的降低

### 文档（document）： ###

存储在ES中的主要实体叫文档，可以理解为关系型数据库中表的一行数据记录。每个文档由多个**字段（field）**组成。区别于关系型数据库的是，ES是一个非结构化的数据库，每个文档可以有不同的字段，并且有一个唯一标识。

### 映射（mapping）： ###

mapping是对索引库中的索引字段及其数据类型进行定义，类似于关系型数据库中的表结构。ES默认动态创建索引和索引类型的mapping，这就像是关系型数据中的，无需定义表机构，更不用指定字段的数据类型。当然也可以手动指定mapping类型。

# ES核心概念： #

### 1、分片（shard）： ###

如果我们的索引数据量很大，超过硬件存放单个文件的限制，就会影响查询请求的速度，Es引入了分片技术。一个分片本身就是一个完成的搜索引擎，文档存储在分片中，而分片会被分配到集群中的各个节点中，随着集群的扩大和缩小，ES会自动的将分片在节点之间进行迁移，以保证集群能保持一种平衡。分片有以下特点：

1.  ES的一个索引可以包含多个分片（shard）；
2.  每一个分片（shard）都是一个最小的工作单元，承载部分数据；
3.  每个shard都是一个lucene实例，有完整的简历索引和处理请求的能力；
4.  增减节点时，shard会自动在nodes中负载均衡；
5.  一个文档只能完整的存放在一个shard上
6.  一个索引中含有shard的数量，默认值为5，在索引创建后这个值是不能被更改的。
7.  优点：水平分割和扩展我们存放的内容索引；分发和并行跨碎片操作提高性能/吞吐量；
8.  每一个shard关联的副本分片（replica shard）的数量，默认值为1，这个设置在任何时候都可以修改。

### 2、副本：replica ###

副本（replica shard）就是shard的冗余备份，它的主要作用：

1.  冗余备份，防止数据丢失；
2.  shard异常时负责容错和负载均衡；

# ES的特性： #

速度快、易扩展、弹性、灵活、操作简单、多语言客户端、X-Pack、hadoop/spark强强联手、开箱即用。

*  **分布式：**横向扩展非常灵活
 *  **全文检索：**基于lucene的强大的全文检索能力；
 *  **近实时搜索和分析：**数据进入ES，可达到近实时搜索，还可进行聚合分析
 *  **高可用：**容错机制，自动发现新的或失败的节点，重组和重新平衡数据
 *  **模式自由：**ES的动态mapping机制可以自动检测数据的结构和类型，创建索引并使数据可搜索。
 *  **RESTful API：**JSON + HTTP