目录

ES的简介

/weixin_miniapp.png

ES的简介

一、先普及下概念:

ES全称:Elasticsearch, 是一个基于 库的 。它提供了一个分布式、支持多租户的 引擎,具有 Web接口和无模式 文档。Elasticsearch是用 开发的,并在 下作为开源软件发布。

二、基本概念

2.1 Node 与 Cluster

Elastic 本质上是一个分布式数据库,允许多台服务器协同工作,每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。

单个 Elastic 实例称为一个节点(node)。一组节点构成一个集群(cluster)。

2.2 Index

Elastic 会索引所有字段,经过处理后写入一个反向索引(Inverted Index)。查找数据的时候,直接查找该索引。

所以,Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index(索引)。它是单个数据库的同义词。每个 Index (即数据库)的名字必须是小写。

2.3 Document

Index 里面单条的记录称为 Document(文档)。许多条 Document 构成了一个 Index。

Document 使用 JSON 格式表示,下面是一个例子。


{
  "user": "张三",
  "title": "工程师",
  "desc": "数据库管理"
}

同一个 Index 里面的 Document,不要求有相同的结构(scheme),但是最好保持相同,这样有利于提高搜索效率。

2.4 Type

Document 可以分组,比如 weather 这个 Index 里面,可以按城市分组(北京和上海),也可以按气候分组(晴天和雨天)。这种分组就叫做 Type,它是虚拟的逻辑分组,用来过滤 Document。

不同的 Type 应该有相似的结构(schema),举例来说, id 字段不能在这个组是字符串,在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的 。性质完全不同的数据(比如 products 和 logs )应该存成两个 Index,而不是一个 Index 里面的两个 Type(虽然可以做到)。

下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type。

2.5 mapping

映射,相当于数据库的表结构。

二、 Elasticsearch的数据存储

存储原理

(1)面向文档

Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储,还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中,你可以对文档(而非成行成列的数据)进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同,这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。

(2)JSON

ELasticsearch使用Javascript对象符号(JavaScript Object Notation),也就是JSON,作为文档序列化格式。JSON现在已经被大多语言所支持,而且已经成为NoSQL领域的标准格式。它简洁、简单且容易阅读。

{

“email”:      “ ”,

“first_name”: “John”,

“last_name”:  “Smith”,

“info”: {

“bio”:         “Eco-warrior and defender of the weak”,

“age”:         25,

“interests”: [ “dolphins”, “whales” ]

},

“join_date”: “2014/05/01”

}

尽管原始的user对象很复杂,但它的结构和对象的含义已经被完整的体现在JSON中了,在Elasticsearch中将对象转化为JSON并做索引要比在表结构中做相同的事情简单的多。

传统数据库有表名.字段.,属性 然后对应下面行为数据,但是在es中不区分,统一将一行数据转换为json格式进行存储,所以es中存储非格式化的方式

下图是ElasticSearch的索引结构,下边黑色部分是物理结构,上边橙色部分是逻辑结构,逻辑结构也是为了更好的去描述ElasticSearch的工作原理及去使用物理结构中的索引文件

https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/840383923f3ef97bb89a5019600baf29.png

/weixin_miniapp.png