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    深入浅出 spring-data-elasticsearch 之 ElasticSearch 架构初探(一)

    本文目录 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档(Document)、索引(Index)、类型(Type)文档三要素 1.2 集群(Cluster)、节点(Node)、分片(Shard)分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档(Document)、索引(Index)、类型(Type)文档三要素 文档(Document) 文档,在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面,是一个大 JSON 对象,是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引(Index) 索引,用于区分文档成组,即分到一组的文档集合。索引,用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面,交易存索引 sales 等。 类型(Type) 类型,用于区分索引中的文档,即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据,根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。 和关系型数据库 MySQL 做个类比: Document 类似于 Record Type 类似于 Table Index 类似于 Database 1.2 集群(Cluster)、节点(Node)、分片(Shard)分布式三要素 集群(Cluster) 服务器集群大家都知道,这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例(节点)组合的组合体是 ElasticSearch 集群。 ElasticSearch 是天然的分布式,通过水平扩容为集群添加更多节点。 集群是去中心化的,有一个主节点(Master)。主节点是动态选举,因此不会出现单点故障。 那分片和节点的配置呢? 节点(Node) 一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来,任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更,比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。 下面有 3 个节点,第 1 个节点有:2 个主分片和 1 个副分片。如图:

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