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  • Elasticsearch学习之基本核心概念

    在Elasticsearch中有许多术语和概念

    1. 核心概念 

      Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)(数据库),每一个索引可以包含多个类型(types)(表),每一个类型包含多个文档(documents)(行),然后每个文档包含多个字段(Fields)(列)

    (1)Near Realtime(NRT)

      近实时,两个意思,从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟(大概1秒);基于es执行搜索和分析可以达到秒级

    (2)Cluster:集群

      包含多个节点,每个节点属于哪个集群是通过一个配置(集群名称,默认是elasticsearch)来决定的,对于中小型应用来说,刚开始一个集群就一个节点很正常
    (3)Node:节点

      集群中的一个节点,节点也有一个名称(默认是随机分配的),节点名称很重要(在执行运维管理操作的时候),默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群,如果直接启动一堆节点,那么它们会自动组成一个elasticsearch集群,当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群

    (4)Document&field:文档

      es中的最小数据单元,一个document可以是一条客户数据,一条商品分类数据,一条订单数据,通常用JSON数据结构表示,每个index下的type中,都可以去存储多个document。一个document里面有多个field,每个field就是一个数据字段。

    product document
    {
      "product_id": "1",
      "product_name": "高露洁牙膏",
      "product_desc": "高效美白",
      "category_id": "2",
      "category_name": "日化用品"
    }

    (5)Index:索引

      包含一堆有相似结构的文档数据,比如可以有一个客户索引,商品分类索引,订单索引,索引有一个名称。一个index包含很多document,一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index,商品索引,里面可能就存放了所有的商品数据,所有的商品document。
    (6)Type:类型

      每个索引里都可以有一个或多个type,type是index中的一个逻辑数据分类,一个type下的document,都有相同的field,比如博客系统,有一个索引,可以定义用户数据type,博客数据type,评论数据type。

    商品index,里面存放了所有的商品数据,商品document

    但是商品分很多种类,每个种类的document的field可能不太一样,比如说电器商品,可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊field;生鲜商品,还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊field

    type,日化商品type,电器商品type,生鲜商品type

    日化商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name
    电器商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,service_period
    生鲜商品type:product_id,product_name,product_desc,category_id,category_name,eat_period

    每一个type里面,都会包含一堆document

    {
    "product_id": "2",
    "product_name": "长虹电视机",
    "product_desc": "4k高清",
    "category_id": "3",
    "category_name": "电器",
    "service_period": "1年"
    }
    
    {
    "product_id": "3",
    "product_name": "基围虾",
    "product_desc": "纯天然,冰岛产",
    "category_id": "4",
    "category_name": "生鲜",
    "eat_period": "7天"
    }

    (7)shard

      单台机器无法存储大量数据,es可以将一个索引中的数据切分为多个shard,分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展,存储更多数据,让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行,提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。
    (8)replica

      任何一个服务器随时可能故障或宕机,此时shard可能就会丢失,因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务,保证数据不丢失,多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard(建立索引时一次设置,不能修改,默认5个),replica shard(随时修改数量,默认1个),默认每个索引10个shard,5个primary shard,5个replica shard,最小的高可用配置,是2台服务器。

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    2. elasticsearch核心概念 vs. 数据库核心概念

    Elasticsearch 数据库

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    Document 行
    Type 表
    Index 库

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