集群,节点,索引,类型,文档,分片,映射是什么?
elasticsearch是面向文档,关系行数据库和elasticsearch客观的对比!一切都是json!
Relational DB | Elasticsearch |
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数据库(database) | 索引(indices) |
表(tables) | types |
行(rows) | documents |
字段(columns) | fields |
elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库),每个索引中可以包含多个类型(表),每个类型下又包 含多 个文档(行),每个文档中又包含多个字段(列)。
物理设计:
elasticsearch 在后台把每个索引划分成多个分片,每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移 一个人就是一个集群!默认的集群名称就是 elaticsearh
逻辑设计:
一个索引类型中,包含多个文档,比如说文档1,文档2。 当我们索引一篇文档时,可以通过这样的一各 顺序找到 它: 索引 ▷ 类型 ▷ 文档ID ,通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意:ID不必是整 数,实际上它是个字 符串。
文档
就是我们的一条条数据
user
1 zhangsan 18
2 cuixiaoyan 3
之前说elasticsearch是面向文档的,那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档,elasticsearch 中,文档有几个 重要属性 :
尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段,但是,每个字段的类型非常重要,比如一个年龄字段类 型,可以是字符 串也可以是整形。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种 映射具体到每个映射的每种类型,这也是为什么在elasticsearch中,类型有时候也称为映射类型。
类型
类型是文档的逻辑容器,就像关系型数据库一样,表格是行的容器。 类型中对于字段的定义称为映射, 比如 name 映 射为字符串类型。 我们说文档是无模式的,它们不需要拥有映射中所定义的所有字段, 比如新增一个字段,那么elasticsearch是怎么做的呢?elasticsearch会自动的将新字段加入映射,但是这 个字段的不确定它是什么类型,elasticsearch就开始猜,如果这个值是18,那么elasticsearch会认为它 是整形。 但是elasticsearch也可能猜不对, 所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射,这点跟关 系型数据库殊途同归了,先定义好字段,然后再使用,别 整什么幺蛾子。
索引
就是数据库!
索引是映射类型的容器,elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段 和其他设置。 然后它们被存储到了各个分片上了。 我们来研究下分片是如何工作的。
物理设计 :节点和分片 如何工作
一个集群至少有一个节点,而一个节点就是一个elasricsearch进程,节点可以有多个索引默认的,如果 你创建索引,那么索引将会有个5个分片 ( primary shard ,又称主分片 ) 构成的,每一个主分片会有一个 副本 ( replica shard ,又称复制分片 )
上图是一个有3个节点的集群,可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内,这样有利于某 个节点挂掉 了,数据也不至于丢失。 实际上,一个分片是一个Lucene索引,一个包含倒排索引的文件 目录,倒排索引的结构使 得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下,就能告诉你哪些文档包含特定的 关键字。 不过,等等,倒排索引是什 么鬼?
倒排索引
elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构,采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的 全文搜索, 一个索引由文档中所有不重复的列表构成,对于每一个词,都有一个包含它的文档列表。 例 如,现在有两个文档, 每个文档包含如下内容:
Study every day, good good up to forever # 文档1包含的内容
To forever, study every day, good good up # 文档2包含的内容
为了创建倒排索引,我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens),然后创建一个包 含所有不重 复的词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档 :
现在,我们试图搜索 to forever,只需要查看包含每个词条的文档 score
两个文档都匹配,但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件,现在,这两个包含关键 字的文档都将返回。
再来看一个示例,比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构 :