Elasticsearch7.X 入门学习第一课笔记----基本概念

原文:Elasticsearch7.X 入门学习第一课笔记----基本概念

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一、ElasticSearch介绍

1. 一个采用RESTful API标准的高扩展性的和高可用性的实时性分析的全文搜索工具
2. 基于Lucene[开源的搜索引擎框架]构建
3. ElasticSearch是一个面向文档类型的数据库
4. es为非关系型数据，存储非结构化的数据

二、ElasticSearch概念

version：7.x

 

Near Realtime [准实时]

ES 是一个准实时的搜索平台，从一个索引创建到可搜索会有轻微的延迟，一般在1秒以内。

Cluster [集群]

集群由一到多个节点组成，这些节点共同存储了所有数据，并提供了跨节点的联合索引和搜索功能。

集群由一个唯一的名称指定（默认为 elasticsearch ），节点可以被设置为通过名字加入集群，所以集群名称比较重要。

确保不要在同一个网络环境中为不同的集群使用听一个名字（跟ES的服务发现机制有关），否则你的节点可能会加入到错误的集群中。例如对于日志服务来说，可以使用log-dev，log-pre， log-prod 来简历不同的集群环境。

ES 的集群环境是自动组织的，只需要指定相同的集群名即可。

请注意，拥有一个只包含单个节点的集群是完全正常的。此外，您还可以拥有多个独立的集群，每个集群都有自己唯一的集群名称。

Node [节点]

Node 是组成集群的一个单独的服务器，用于存储数据并提供集群的搜索和索引功能。与集群一样，节点也有一个唯一名字，默认在节点启动时会生成一个uuid作为节点名，该名字也可以手动指定。此名称对于项目管理非常重要，用来在网络中标识哪个服务器与哪个节点对应。

节点可以按照配置的集群名加入集群。默认情况下（假设各个节点可以相互发现），节点会加入到名为elasticsearch的集群中。

单个集群可以由任意数量的节点组成。如果只启动了一个节点，则会形成一个单节点的集群。

Index [索引]

Index 有两层意思，作为动词表示建立索引 ，名次表示建立好的索引文件。

索引时具有某些类似特征的文档集合。例如客户索引、产品索引、订单索引等。

索引由一个全小写的名称标识，对数据的添加、删除、更新、搜索等操作，均需指定索引名称。

单个集群中可以创建任意数量的索引。

Mapping Type [类型]

之前的版本中，索引和文档中间还有个类型的概念，每个索引下可以建立多个类型，文档存储时需要指定index和type。从6.0.0开始单个索引中只能有一个类型，7.0.0以后将将不建议使用，8.0.0 以后完全不支持。

类型用于定义文档属性，包括类型、分词器等。

弃用该概念的原因：

在之前的版本中把Index比作 RDB 的 Database，Type 比作 RDB 的 Table。这种不太恰当，RDB 中，Table 之前相互独立，同名的字段在两个表中毫无关系。但是在ES中，同一个 Index 下不同的 Type 如果有同名的字段，他们会被 luncene 当作同一个字段 ，并且他们的定义必须相同。所以，实际上之前的说法是不对的。因此 ES 官方将逐渐弃用 Type 的概念，每个Index只能定义一个 Mapping Type。

Document [文档]

文档是构建索引的基本单元。例如一条客户数据、一条产品数据、一条订单数据都可以是一个文档。文档以json格式表示，json是一种普遍使用的互联网数据格式。

在index中可以存储任意数量的文档。虽然文档在物理上存储在索引文件中，但是必须在存储文档时将其分配给索引中特定的类型。

Shard and Replicas [分片和副本]

Shard

一个索引可以存储大量的数据，甚至超出单个节点的磁盘存储空间。例如一个索引存储了数十亿文档，这些文件占用超过1T的磁盘空间，单台机器无法存储或者由于太多而无法提供搜索服务。

为了解决这个问题，ES 提供了将单个索引分割成多个分片的功能。创建索引时，可以指定任意数量的分片。每个分片都是一个功能齐全且独立的“index”，且可以被托管到集群中的任意节点上。

分片有两个重要作用：

1. 提供了容量水平扩展的能力；
2. 多个分片云允许分布式并发操作，可以大大提高性能；

数据存储在哪个分片和搜索时文档聚合的机制完全由ES负责，这点对于用户来说是透明的。

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Replicas：

在网络/云环境中随时可能发生故障，如果能在这些异常（不管什么原因导致分片下线或丢失）发生时有一定的容错机制，那真真是极好的。因此，ES 允许我们为分片生成一个或多个副本。

副本有两个重要作用：

1. 服务高可用：分片异常时，可以通过副本继续提供服务。因此分片副本不会与主分片分配到同一个节点；
2. 扩展性能：由于查询操作可以在分片副本上执行，因此可以提升系统的查询吞吐量；

数据层面，一个索引可以被分割为多个分片。一个索引可以指定零到多个副本，一旦指定副本，就会存在主分片和副本分片的概念。分片数和副本数可以在创建索引时指定，也可以动态修改。

通过_shrink 或_split API 可以修改分片数量，但是这种操作比较困难，最好在创建时指定。

默认情况下，7.0以前一个索引有5个分片，1个副本（单节点时即使指定副本为1也不会创建副本），所以一个索引共10个分片。

7.0以后一个索引只有1个分片

每个分片都是一个Lucence索引。Lucence 对单个索引有最大文档数的限制，在 LUCENE-5843规范中，最大数量为2,147,483,519（int.MAX_VALUE - 128）。可以通过/_cat/shards?v 查看分片状态。

三、ElasticSearch和关系型数据库对比

四、ElasticSearch架构图

1.Gateway

1. gateway是ES数据存储的格式
2. 可以使用hdfs，本地，亚马逊的s3等多种存储方式
3. 存储索引信息,集群信息,mapping, 索引碎片信息,以及transaction logs

2.Distributed Lucene Directory

1. Lucene框架 es就是基于Lucene框架开发的
2. Lucene框架服发现等

3.Index Module

1. 创建索引的模块

4.Search Module

1. 搜索模块

5.Mapping

1. 相当于mysql里的schema

6.river

1. 从外部获取异构数据 来创建索引

7.Discovery

1. 节点启动后会互相ping 根据在es.yml配置文件里找到对应的端口
2. 进行开始选举，从各个节点任务的master中选，进行id字典排序，选择第一个
3. 如果各个节点上都没有认为的master， 那么就从所有节点中选择
4. 如果就一个节点 那么master就是她自己
5. ES支持任意数目的集群,通过一个规则，只要所有的节点都遵循同样的规则，得到的信息都是对等的，选出来的主节点肯定是一致的. 但分布式系统的问题就出在信息不对等的情况，这时候很容易出现脑裂（Split-Brain）的问题，大多数解决方案就是设置一个quorum值，要求可用节点必须大于quorum（一般是超过半数节点），才能对外提供服务。而 Elasticsearch 中，这个quorum的配置就是 discovery.zen.minimum_master_nodes

8.Scriptsing

1. 脚本执行功能 对查询出来的数据进行处理
2. 支持多种语言

9.3rdplugins

1. 支持安装第三方插件

10. transport

1. 是支持的协议类型 默认使用http进行交互