elasticsearch 基本介绍
1. Elasticsearch的适用场景:
(1)类似百度百科的全文检索,高亮,搜索推荐
(2)新闻类的搜索,用户行为日志(点击,浏览,收藏,评论)+社交网络数据(对某某新闻的相关看法),数据分析,给到每篇新闻文章的作者,让他知道他的文章的公众反馈
(3)Stack Overflow(国外的程序异常讨论论坛),IT问题,程序的报错,提交上去,有人会跟你讨论和回答,全文检索,搜索相关问题和答案,程序报错了,就会将报错信息粘贴到里面去,搜索有没有对应的答案
(4)GitHub(开源代码管理),搜索上千亿行代码
(5)电商网站,检索商品
(6)日志数据分析,logstash采集日志,ES进行复杂的数据分析(ELK技术,elasticsearch+logstash+kibana)
(7)商品价格监控网站,用户设定某商品的价格阈值,当低于该阈值的时候,发送通知消息给用户
(8)BI系统,商业智能,Business Intelligence。比如说有个大型商场集团,BI,分析一下某某区域最近3年的用户消费金额的趋势以及用户群体的组成构成,产出相关的数张报表,**区,最近3年,每年消费金额呈现100%的增长,而且用户群体85%是高级白领,开一个新商场。ES执行数据分析和挖掘,Kibana进行数据可视化
(9)站内搜索(电商,招聘,门户,等等),IT系统搜索(OA,CRM,ERP,等等),数据分析(ES热门的一个使用场景)
2. elasticsearch的核心概念
(1)Near Realtime(NRT):近实时,两个意思,从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟(大概1秒);基于es执行搜索和分析可以达到秒级
(2)Cluster:集群,包含多个节点,每个节点属于哪个集群是通过一个配置(集群名称,默认是elasticsearch)来决定的,对于中小型应用来说,刚开始一个集群就一个节点很正常
(3)Node:节点,集群中的一个节点,节点也有一个名称(默认是随机分配的),节点名称很重要(在执行运维管理操作的时候),默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群,如果直接启动一堆节点,那么它们会自动组成一个elasticsearch集群,当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群
(4)Document&field:文档,es中的最小数据单元,一个document可以是一条客户数据,一条商品分类数据,一条订单数据,通常用JSON数据结构表示,每个index下的type中,都可以去存储多个document。一个document里面有多个field,每个field就是一个数据字段。
(5)Index:索引,包含一堆有相似结构的文档数据,比如可以有一个客户索引,商品分类索引,订单索引,索引有一个名称。一个index包含很多document,一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index,商品索引,里面可能就存放了所有的商品数据,所有的商品document。
(6)Type:类型,每个索引里都可以有一个或多个type,type是index中的一个逻辑数据分类,一个type下的document,都有相同的field,比如博客系统,有一个索引,可以定义用户数据type,博客数据type,评论数据type。
商品index,里面存放了所有的商品数据,商品document
但是商品分很多种类,每个种类的document的field可能不太一样,比如说电器商品,可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊field;生鲜商品,还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊field
type,日化商品type,电器商品type,生鲜商品type
日化商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name
电器商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,service_period
生鲜商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,eat_period
每一个type里面,都会包含一堆document
(7)shard:单台机器无法存储大量数据,es可以将一个索引中的数据切分为多个shard,分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展,存储更多数据,让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行,提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。
(8)replica:任何一个服务器随时可能故障或宕机,此时shard可能就会丢失,因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务,保证数据不丢失,多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。
primary shard(建立索引时一次设置,不能修改,默认5个),
replica shard(随时修改数量,默认1个),默认每个索引10个shard,5个primary shard,5个replica shard,最小的高可用配置,是2台服务器。
3. elasticsearch核心概念 vs. 数据库核心概念
大致可按照下面的对应关系理解
elasticsearch | 数据库 |
index | 库 |
type | 表 |
documen | 行 |
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