ES数据库介绍

╰半夏微凉° 2023-10-12 09:44 43阅读 0赞

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#### 文章目录 ####

**目录**

前言

一、ES(ElasticSearch)是什么？

二、ES的使用场景

三、ES的特点

四、ES和传统数据库对比

总结

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## 前言 ##

今天项目通过python用到了ES数据库,第一次遇到,记录学习一下

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## 一、ES(ElasticSearch)是什么？ ##

1.  它底层是基于Lucene的搜索服务器,它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,是基于RESTful web接口.Elastcisearch是用java开发的.并且是作为Apache许可条款下的开放源码发布,是目前流行的企业级搜索引擎

## 二、ES的使用场景 ##

1.  为用户提供按关键字查询的全文搜索功能.
2.  搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据
3.  文件记录达到数十万或者数百万甚至更多
4.  支持大量基于交互式文本的查询
5.  需求非常灵活的全文搜索引擎
6.  对高相关度的搜索结果有特殊需求,但是没有可用的关系数据库可以满足
7.  对不同的记录类型,非文本数据操作或安全事务处理的需求相对较少的情况.
8.  实现企业海量数据的处理分析的解决方案.大数据领域的重要一份子,比如著名了ELK(不是那个BLG的ELK,但他确实很帅,是LPL自己的老公)框架.
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## 三、ES的特点 ##

1.  天然分片,天然集群:es把数据分成多个shard,多个shard可以组成一份完整的数据,这些shard可以分布在集群中的各个机器节点中,随着数据的不断增加,集群可以增加多个分片,把多个分片放到多个机子上,已达到负载均衡,横向扩展,实际运算中,每个查询任务提交到某一个节点,该节点必须负责将数据进行整理汇聚,再返回给客户端,也就是一个简单的节点上进行map计算,并在一个固定的节点上进行Reduces得到最终结果向客户端返回.
2.  天然索引:ES所有数据都是默认进行索引的,这点和mysql正好相反,mysql是默认不加索引,要加索引也必须特别说明,ES只有不加索引才需要特殊说明.而ES使用的倒排索引和mysql的B+tree索引并不相同

## 四、ES和传统数据库对比 ##

1.  传统数据库的弊端:
    
    1.  传统关系型数据库对于关键字的查询,只能逐字逐句的匹配,性能非常差.
    2.  匹配方式不合理
2.  lucene的索引结构增加了一层Term Index结构,用于快速定位,而这Term Index是缓存在内存中的,但mysql中的B+tree不在内存中,所以整体来看ES的速度更快,但是同时也更加消耗资源
3.  咱们之前讲的处理分词，构建倒排索引，等等，都是这个叫lucene的做的。那么能不能说这个lucene就是搜索引擎呢？
    
    还不能。lucene只是一个提供全文搜索功能类库的核心工具包，而真正使用它还需要一个完善的服务框架搭建起来的应用。
    
    好比lucene是类似于发动机，而搜索引擎软件（ES,Solr）就是汽车。

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## 总结 ##

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文章参考学习:

[【ES三周年】ElasticSearch数据库简单介绍-腾讯云开发者社区-腾讯云][ES_ElasticSearch_-_-]

[es数据库简介\_es数据库介绍\_少年阿文的博客-CSDN博客][es_es_-CSDN]

[f9d98860b899492bbc950297c12d7332.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f9d98860b899492bbc950297c12d7332.png
[ES_ElasticSearch_-_-]: https://cloud.tencent.com/developer/article/2216691
[es_es_-CSDN]: https://blog.csdn.net/xwnxf123go/article/details/106018402?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=es%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-3-106018402.nonecase&spm=1018.2226.3001.4187