ElasticSearch是面向文档的,它不仅仅可以存储整个对象或则文档(document),还会索引(index)每个文档的内容使它可以被快速的检索。ElasticSearch和关系型数据库的对比如下:

Relational DB ==>  databases  ==>  tables  ==>  rows ==>  columns
ElasticSearch ==> Indices ==> types ==> documents ==> fields

Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着,从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟(通常是1秒)。ElasticSearch中有很多的概念,下面我们详细的介绍一下

索引(index)

索引就是拥有相似特征的文档的集合。比如你可以拥有一个商品数据的索引,或则拥有一个用户数据的索引。一个索引由一个名字来表示,这个名字必须全部由小写字母组成。我们对这个索引中的文档进行索引,收索,更新和删除的时候都会使用索引的名字。在一个ElasticSearch集群中可以有任意多的索引。

类型(type)

在一个index中,你可以定义一个或则多个type,一个type就是你的index中的一个逻辑分类。它表示的语义完全由程序员决定。通常,会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。在一个index中,你可以为用户数据定义一个type,当然,也可以为评论数据定义另一个type。

文档(document)

一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如,你可以拥有某一个客户的文档,某一个产品的一个文档,当然,也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON(Javascript Object Notation)格式来表示,而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。在一个index/type里面,你可以存储任意多的文档。注意,尽管一个文档,物理上存在于一个索引之中,文档必须被索引/赋予一个索引的type。

分片和复制(shards & replicas)

一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如,一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间,而任一节点都没有这样大的磁盘空间;或者单个节点处理搜索请求,响应太慢。为了解决这个问题,Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力,这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候,你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”,这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。分片很重要,主要有两方面的原因:

  • 允许你水平分割/扩展你的内容容量
  • 允许你在分片(潜在地,位于多个节点上)之上进行分布式的、并行的操作,进而提高性能/吞吐量

至于一个分片怎样分布,它的文档怎样聚合回搜索请求,是完全由Elasticsearch管理的,对于作为用户的你来说,这些都是透明的。

在一个网络/云的环境里,失败随时都可能发生,在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态,或者由于任何原因消失了,这种情况下,有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的,Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝,这些拷贝叫做复制分片,或者直接叫复制。复制之所以重要,有两个主要原因:

  • 在分片/节点失败的情况下,提供了高可用性
  • 扩展你的搜索量/吞吐量,因为搜索可以在所有的复制上并行运行

分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后,你可以在任何时候动态地改变复制的数量,但是你事后不能改变分片的数量。默认情况下,Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制,这意味着,如果你的集群中至少有两个节点,你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片(1个完全拷贝),这样的话每个索引总共就有10个分片。

mapping

ES的mapping非常类似于静态语言中的数据类型:声明一个变量为int类型的变量, 以后这个变量都只能存储int类型的数据。同语言的数据类型相比,mapping还有一些其他的含义,mapping不仅告诉ES一个field中是什么类型的值, 它还告诉ES如何索引数据以及数据是否能被搜索到。当你的查询没有返回相应的数据, 你的mapping很有可能有问题。

一个mapping由一个或多个analyzer组成, 一个analyzer又由一个或多个filter组成的。当ES索引文档的时候,它把字段中的内容传递给相应的analyzer,analyzer再传递给各自的filters。filter的功能很容易理解:一个filter就是一个转换数据的方法, 输入一个字符串,这个方法返回另一个字符串,比如一个将字符串转为小写的方法就是一个filter很好的例子。一个analyzer由一组顺序排列的filter组成,执行分析的过程就是按顺序一个filter一个filter依次调用, ES存储和索引最后得到的结果。

总结来说, mapping的作用就是执行一系列的指令将输入的数据转成可搜索的索引项。默认的analyzer是标准analyzer, 这个标准analyzer有三个filter:token filter, lowercase filter和stop token filter。

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