您的当前位置:首页>全部文章>文章详情

【后端】Elasticsearch简介

CrazyPanda发表于:2024-06-15 20:29:03浏览:267次TAG:

1、Elasticsearch介绍

1.1、什么是Elasticsearch

Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,构建在Apache Lucene搜索引擎库之上,提供了一个分布式、多租户的全文搜索引擎,能够实时地存储、检索和分析大规模的数据。

1.2、Elasticsearch特点

(1)分布式架构:Elasticsearch采用分布式架构

(2)实时搜索

(3)多租户支持:可以在同一个集群中为不同的应用或用户提供服务。

(4)文档存储:以文档为基本存储单元,每个文档都是一个JSON格式的数据对象。

(5)多种数据类型支持:包括文本、数字、地理位置。

(6)强大的查询语言:Elasticsearch提供了丰富的查询DSL,能够进行复杂的条件查询和聚合分析。

(7)高性能:能够处理大规模数据并提供低延迟的响应。

(8) 实时分析:除了搜索功能,还能够对数据进行实时的统计和分析。

1.3、组件介绍

1.3.1、索引(Index)(数据库)

是一个包含了相关文档数据的集合,存数据的地方。索引可以包含多个类型(Type),每个类型代表一个类似数据库中的表。

1.3.2、类型(Type)(表)

类型是用来定义数据结构,是在索引中对文档进行分类的一种方式。每个类型都有自己的映射(Mapping),定义了文档中包含的字段和它们的类型。

1.3.3、文档(Document)(行)

是存储在索引(Index)中的基本数据单位(最小),一个文档就是一条记录。类似于 MySQL 中的一行。每个文档都是一个JSON格式的数据对象,它包含了实际的数据。

1.3.4、Field 字段

一个document里面有多个field

1.3.5、映射(Mapping)(表结构定义)

每个索引都有一个对应的Mapping。主要用于定义文档中的字段类型和属性,以及 索引文档时自动检测字段类型并创建Mapping

2、Elasticsearch的分布式架构

它允许数据存储和处理在多个节点上分布,并能够处理大规模的数据量
(1)节点(Node):每个节点是一个独立的Elasticsearch实例,可以运行在单独的服务器上,也可以在同一台物理服务器上运行多个节点。

(2)集群(Cluster):一个或多个节点可以组成一个Elasticsearch集群,它们共享数据和协调任务。个节点只能属于一个集群。

(3)分片(Shard):将数据分成多个分片,每个分片是一个独立的索引单元包含索引的一部分数据。分片可以分布在不同的节点上,使得数据能够水平扩展。

(4)副本(Replica):每个分片可以有零个或多个副本副本是分片的拷贝。副本提供了数据的冗余备份和容错机制,并能够提高搜索性能。

(5)Master节点:集群中有一个或多个节点被选举为主节点(master node),主节点负责集群范围内的管理任务,如创建和删除索引、分片的分配等。

(6)协调节点(Coordinator Node):在搜索请求到达时,协调节点负责协调请求的路由和分发,它不存储数据,专注于请求的转发

(7)数据节点(Data Node):负责存储数据的节点,它们承载索引分片和处理搜索请求。

3、Elasticsearch倒排索引

倒排索引的基本原理是,对于每个文档,遍历文档中的每个单词,将单词与包含该单词的文档进行关联。这样就可以快速地根据单词来查找包含该单词的文档列表,倒排索引是通过词项词典倒排列表来实现的:

(1)词项词典

包含了所有文档中出现过的单词+指向倒排列表的指针。

(2)倒排列表

包含了每个单词的文档ID列表+文档中的位置等信息。


使用倒排索引进行数据检索的步骤如下:

(1)创建索引:首先需要将数据存储到Elasticsearch中,并创建相应的索引。
(2)插入文档:将文档插入到索引中,Elasticsearch会自动构建倒排索引。
(3)查询数据:用户提交查询请求时,Elasticsearch会对查询词项进行分析和标准化,然后通过倒排索引定位包含这些词项的文档,并返回查询结果

4、Elasticsearch存储原理

Elasticsearch的存储原理是基于倒排索引和分布式存储的结合,使得它能够高效地存储和检索大规模的数据。

倒排索引是一种数据结构,它将文档中的每个词条与其出现的位置进行关联,从而可以快速地进行全文搜索。数据被分片存储在多个节点上,每个节点都有自己的倒排索引。当索引一个文档时,Elasticsearch会将文档分割成多个词条,并将每个词条存储在相应的倒排索引中。

5、Elasticsearch存储步骤

(1)创建索引

在 Elasticsearch 中,数据存储在索引(表)中(文档存储在索引中)。要存储数据,首先需要创建一个索引

(2)定义映射

在创建索引时,通常需要定义数据的映射。映射定义了索引中的字段以及它们的数据类型

(3)索引文档

一旦索引和映射定义好了,就可以开始将文档存储到 Elasticsearch 中。文档是实际存储的数据记录它们以 JSON 格式表示,并被存储在索引中

6、Elasticsearch查询原理/步骤

查询原理主要是基于倒排索引、分词、查询解析和查询执行这几个基本步骤来实现的。

(1)倒排索引

使用倒排索引来加快搜索速度。倒排索引是一种数据结构,它可以快速地定位到包含特定词条的文档。

(2)分词

在索引文档时,Elasticsearch会对文本进行分词处理,将文本分割成词条。在用户执行查询时,查询字符串也会被进行同样的分词处理,以便匹配索引中的词条。

(3)查询解析

(4)查询执行

(5)结果返回

猜你喜欢

【Node】在 Node.js 中创建自定义模块
node.js 模块是一种包,其中包含某些供导入它们的人使用的函数或方法。网络上提供了一些模块供开发人员使用,例如 fs、fs-extra、crypto、stream 等。您也可以制作自己的包并在代码中使用它。语法exports.function_name = function(arg1, arg2, ....argN) {    // Put your function bo
发表于:2024-04-06 浏览:243 TAG:
【负载均衡】Nginx实现负载均衡的4种方式
Nginx提供了多种方式实现负载均衡,以下是其中常用的4种方式:1.轮询(Round Robin):         这是默认的负载均衡算法,Nginx按照请求的顺序依次将请求分配给后端的服务器。每个服务器按照其权重来处理请求,然后按顺序循环分配。这种算法简单且平均地将负载分配给后端服务器,适用于后端服务器配置相同、处理能力相当的场景。
发表于:2025-03-18 浏览:34 TAG: #负载均衡
【Node】Node.js 中的 process.cpuUsage() 方法
rocess.argv()方法用于获取当前运行进程的用户及其CPU使用率。数据以具有 user 和 system 属性的对象返回。获得的值以微秒为单位,即10^-6秒。如果多个核心正在为正在运行的进程执行工作,则返回的值可能会大于实际运行的时间。语法process.cpuUsage([previousValue])登录后复制参数该方法仅接受下面定义的单个参数 -previousValue –这是一个可选参数。这是之前调用 process.cpuUsage() 方法的返回值。示例创建一
发表于:2024-04-06 浏览:252 TAG:
【后端】PHP、Python、Java 和 Go语言对比
PHP、Python、Java 和 Go 都是流行的编程语言,每种语言都有其独特的优势和适用场景。下面是对这些语言的一些基本对比:一:PHP适用场景:主要用于Web开发,特别是服务器端脚本。特点:语法简单易懂,学习曲线平缓。与HTML结合紧密,适合快速开发小型到中型Web应用。性能:通常性能低于Java和Go,但在一些优化和缓存策略下也能达到不错的效果。生态系统:拥有庞大的社区和丰富的库/框架,如Laravel、thinkphp,Symfony等。优势:PHP语言开发的优势在于其开源免费、跨平台
发表于:2024-02-24 浏览:310 TAG:
【Redis】Redis的主从复制和哨兵模式
Redis 支持三种集群模式,分别为主从模式、哨兵模式和Cluster(集群)模式。 主从模式:从节点异步的从主节点复制数据,这种架构主节点故障后无法自动切主。类似于mysql的主从复制。 哨兵模式:该模式在主从复制基础上加了一个哨兵集群负责监控主节点和从节点。如果检测到主节点故障,系统可以自动将从节点晋升为新的主节点。实现了自动故障转移。类似于mysql的主从复制+MHA。 集群模式:主从模式面临内存容量和写入性能的限制,因为这种模式的写入能力仍然局限于单个节点。为了解决这一问题,Redis在3.x版本之后推出了Cluster集群模式。Cluster模式通过数据分片和节点的水平扩展,实现了更高效的内存利用和写入性能。类似于mysql的mycat分片。
发表于:2025-03-18 浏览:37 TAG: #redis
【阿里云】日志服务sls查询语句SPL
一、阿里云日志服务SPL语法归纳1.SPL简介SPL(SearchProcessingLanguage)用于查询和处理日志数据,支持检索、过滤、分析日志。2.基本查询语法查询所有日志:* 1...
发表于:2025-03-06 浏览:44 TAG: #sls
【Redis】Memcached和Redis的区别
一、Redis与Memcached的区别两者都是非关系型内存键值数据库,现在公司一般都是用Redis来实现缓存,为什么不用Memcached呢?接下来分析一下Redis、Memcached的区别:1、...
发表于:2025-03-18 浏览:34 TAG: #memcached #redis
【HTTP】post为什么会发送两次请求
在浏览器中,内容是很开放的,任何资源都可以接入其中,如 JavaScript 文件、图片、音频、视频等资源,甚至可以下载其他站点的可执行文件。 但也不是说浏览器就是完全自由的,如果不加以控制,就会出现一些不可控的局面,例如会出现一些安全问题,
发表于:2025-03-13 浏览:44 TAG: #网络
【Redis】如何解决 Redis 大 Key(Big Key)问题
1. 什么是大 Key? 大 Key(Big Key) 指的是 单个 Key 的数据量特别大,通常体现在: 单个 String 类型的 Key 存储了超长的内容(如超大 JSON、Base64 图片)。 单个 List/Set/Zset/Hash 存储大量元素,导致: 查询效率下降(一次查询数据过多)。 删除或过期开销大(删除一个 Key 可能会卡 Redis)。 主从复制或数据持久化时阻塞 Redis(大 Key 影响 RDB、AOF 复制)。
发表于:2025-03-19 浏览:36 TAG: #redis
【负载均衡】负载均衡是什么,负载均衡有什么作用
一、什么是负载均衡 负载均衡是一种在计算机网络和系统架构中使用的技术,用于均衡分发工作负载到多个资源,比如:服务器、计算节点或存储设备上,以提高系统的性能、可伸缩性。 在传统的单个服务器架构中,当请求量增加时,单个服务器可能无法处理所有的请求,导致性能下降或系统崩溃。 负载均衡技术通过将负载(请求)分发到多个服务器上,实现资源的合理利用,从而平衡服务器的负载。 这样可以提高系统的处理能力,增加并发处理能力,并减少单点故障的风险。
发表于:2025-03-18 浏览:35 TAG: #负载均衡