ElasticSearch核心概念

Part5:ElasticSearch进阶

5.1 核心概念

5.1.1 索引(Index)

  • 一个索引就是一个拥有相似特征的文档的集合。比如说,可以有一个客户数据的索引,一个产品目录的索引,还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识(必须全部都是小写字母),并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候,都需要使用这个名字。在一个集群中,可以定义任意多的索引。
  • 能搜索的数据必须索引,这样的好处是可以提高查询速度,比如:新华字典前面的目录就是索引的意思,目录可以提高查询速度。
  • ElasticSearch索引的精髓:一切设计都是为了提高搜索的性能。

5.1.2 类型(Type)

  • 在一个索引中,可以定义一种或多种类型。
  • 一个类型是索引逻辑上的分类/分区,其语义由自己决定。通常,会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。不同ES版本,类型发生了不同的变化。
    在这里插入图片描述

5.1.3 文档(Document)

  • 一个文档是一个可被索引的基础信息单元,也就是一条数据。
  • 比如:你可以拥有某一个客户的文档,某一个产品的文档等。文档一JSON(JavaScript Object Notation)格式来标识,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,可以存储任意多个文档。

5.1.4 字段(Field)

  • 相当于数据表的字段,对文档数据根据不同属性进行的分类标识。

5.1.5 映射(Mapping)

  • mapping是对ES处理数据的方式和规则进行了一定的限制,如:某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否可以被索引等等。这些配置在映射里面都可以设置,其他就是处理ES里面数据的一些使用规则设置也叫做映射,按着最优规则处理数据对性能提高很大,因此才需要建立映射,并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。

5.1.6 分片(Shards)

  • 类似MySQL中分表
  • 一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。有这样的情况:一个具有10亿文档数据的索引占据1TB的磁盘空间,而任一节点都可能没有这样大的磁盘空间。或者单个节点处理搜索的请求,响应太慢。为了解决这个问题,ElasticSearch提供了将索引划分为多份的能力,每一份就称之为分片。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,原因主要:
    • 允许水平分割,扩展内容的容量
    • 允许在分片之上进行分布式、并行的操作,进而提高性能/吞吐量
  • 至于分片如何分布,它的文档怎样聚合和搜索请求,是完全由ElasticSearch管理的,对于用户而言,这些都是透明的,无需过度关注。

5.1.7 副本(Replicas)

  • 在一个网络/云的环境中,失败随时可能发生,在某个分片/节点有可能因为某些原因宕机。为了尽可能减少这种意外情况发生时造成的损失,存在故障转移机制是非常有用的。
  • ElasticSearch允许创建分片的一份或多份拷贝,这些拷贝叫做复制分片(副本)。
  • 复制分片的作用:
    • 在分片/节点宕机的情况下,提供了高可用性。因为这个原因,在设置复制分片存储位置的时候,尽量不应该与原分片或者说主要节点置于同一节点上非常重要。
    • 扩展你的搜索量/吞吐量,因为搜索可以在所有的副本上并行执行。
  • 总之,每个索引可以被分成多个分片,一个索引也可以被复制0次(不复制)或多次。一旦进行了复制,每个索引就有了主分片(作为复制源的分片)和复制分片(主分片的拷贝)之别。
  • 在创建索引的时候,可以指定分片数量和复制的数量。在索引创建之后,可以在之后随时改变复制的数量,但是之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为1个主分片和1个复制,这意味着,如果集群中至少有两个节点,索引将会有1个主分片和1个复制分片(主分片的拷贝),这样的话,一个索引在集群中就会存在两个分片。
    在这里插入图片描述

5.1.8 分配(Allocation)

  • 将分片分配给某个节点的过程,包括分配主分片或者复制分片(副本)。如果是副本,还包含从主分片复制数据的过程。这个过程是由master节点完成的。
    从主分片复制数据的过程。这个过程是由master节点完成的。

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