elasticsearch基础--基本概念

Updated on Nov 15, 2023 with 0 views and 0 comments

# Elasticsearch

一、简介

1.1 简介

Elasticsearch 是一个高性能，基于lucene得全文检索服务，是一个分布式restful风格得搜索和分析引擎，也可以作为NoSQL数据库使用

对lucene做了扩展
原型环境和生产环境可以无缝切换
能够水平扩展
支持结构化和非结构化数据

1.2 应用场景

日志搜索和分析、时空检索、时序检索、智能搜索等场景
- 检索的数据类型复杂：如果需要查询得数据有结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等，elasticsearch可以对以上数据类型进行清洗、分词、建立倒排索引等一系列操作，然后提供全文检索能力
- 检索条件多样化：全文检索条件可以包括词或短语
- 边写边读：写入的数据可以实时进行检索

1.3 生态圈

ELK/ELKB提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间相互配合使用，高效得满足了很多使用场景

二、基本概念

2.1 es基本概念

2.1.1 index 索引

index是es中的一个逻辑命名空间，可以理解为MySQL中的数据库。

2.1.2 type 类型

类型是索引的逻辑类别/分区，同一索引中可以存储不同类型的文档。可以理解为数据库里的表，es7以后的版本已删除type

2.1.3 document 文档

文档是可以编制索引的基本信息单元，可以理解为表里得行数据。

2.1.4 mapping 映射

映射，用来约束字段类型

2.1.5 fields 字段

相当于数据库表中的字段。

2.2 es集群基本概念

2.2.1 cluster

代表一个es集群，集群中可以有多个节点，其中一个为主节点，这个主节点可以通过选举产生

2.2.2 node

es节点，一个节点就是一个elasticsearch实例

2.2.3 master

主节点可以临时管理集群级别的一些更改，例如新建或删除索引、增加或移除节点等，主节点不参与文档级别得变更或搜索，该主节点再流量增长时，不会成为集群的瓶颈

2.2.4 shards

代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分不到不同的节点上，es提供了将索引进行数据分片得功能，创建索引时，只需定义所需的分片数即可

2.2.5 replicas

索引的数据分片存储在不同的服务器上，可能会发生故障导致分片不可用，Elasticsearch可以创建分片副本，可以在创建索引时为每个索引定义分片和副本数，创建索引后，可以随时动态更改副本数量，但不能更改分片数量

提供系统容错率，当某个节点某个分片损坏或丢失时，可以从副本中恢复
提高es查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡

2.3 核心概念

recovery es数据的恢复和数据重新恢复，es加入或退出节点时，会根据机器的负载对索引分片重新分配，挂掉的节点重启时也会进行数据恢复
gateway es索引快照的存储方式，es默认先把索引存储放到内存中，当内存满了时再持久化到本地磁盘，gateway对索引快照进行存储，当es集群关闭又重启时，就会从gateway中读取索引备份数据。es支持多种类型额gateway，有本地文件系统，分布式文件系统，hadoop的HDFS和amazon的s3云存储服务
transport 代表es内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部都是通过TCP协议进行交互，同时它支持http协议、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议(通过插件方式集成)

三、Elasticsearch架构

3.1 系统架构

3.2 内部架构

gateway 存储索引文件，可以采用本地文件，分布式系统文件，云存储方式存储
distribute lucene directory 分布式lucene目录由lucene管理，负责对文件目录的读写以及更改
index module 数据索引
search module 数据搜索
mapping 告诉elasticsearch索引数据得字段属性，以及如何进行索引
river 是一个扩展性组件，表示数据源
discovery module 用于集群节点管理，选取主节点
scripting es所支持的脚本
plugins es得可扩展性插件
transport es跟客户端进行通讯的方式，支持多种协议，如http
jmx elasticsearch监控功能
java es使用java开发
restful api 方便上层组件调用es

四、关键特性

4.1 倒排索引

正排索引：通过key寻找value
倒排索引：通过value寻找key。全文检索中value找到对应的文档

4.2 路由算法

默认路由：shard=hash(routing)%number_of_primary_shards，这里路由策略扩展受到shards个数的限制，扩容的时候需要成倍扩容（es6.x），并且在创建index的时候需要指定未来允许扩容的规模。es5.x不持支扩容,es7.x可以自由扩容
自定义路由：存储文档时指定routing值，查询文档时，也需要给出routing的值，该路由方式，通过routing的方式，可以影响文档写入到哪个shard，也可以仅仅检索特定的shard

4.3 平衡算法

es提供了分片自动平衡功能，使分片均匀分布在es集群中，提高es的负载能力
使用场景：扩容、减容、导入数据场景
算法如下：
- weight_index(node,index)=indexBalance*(node.numShards(index)-avgShardsNode(index))
- weight_node(node,index)=shardBalance*(node.numShards()-avgShardsNode())
- weight(node,index)=weight_index(node,index)+weight_node(node,index)

node.numShards() 该节点目前总共的分片数

node.numShards(index) 该索引在该节点下的分片数

avgShardsPreNode() 理想状态下，平均每个节点应该分配的分片数

avgShardsPreNode(index) 理想状态下，该索引平均分配到每个节点上的分片数

weight_index默认值0.45

weight_node默认值0.55

weight默认值1