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Elasticsearch 2.3.3基本概念介绍
阅读量:6934 次
发布时间:2019-06-27

本文共 1701 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

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从前面的介绍,我们就知道ES是一个实时的分布式搜索引擎,那么它有哪些基本概念呢。

a)     接近实时(NRT)

从索引一个文档,到这个文档能够被搜索的时间延迟,大约1s

b)     集群(Cluster)

一个集群就是由一个或多个节点组成的, 一个集群就是由一个或多个节点组织在一起,它们共同持有你整个的数据,并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识,这个名字默认就是“elasticsearch”。

c)      节点(Node)

一个节点是你集群中的一个服务器,作为集群的一部分,它存储你的数据,参与集群的索引和搜索功能。和集群类似,一个节点也是由一个名字来标识的。

一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下,每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中,这意味着,如果你在你的网络中启动了若干个节点,并假定它们能够相互发现彼此,它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。

d)     索引

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说,你可以有一个客户数据的索引,另一个产品目录的索引,还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母的),并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候,都要使用到这个名字。

e)     类型

 在一个索引中,你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区,其语义完全由你来定。通常,会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说,我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数据存储到一个索引中。在这个索引中,你可以为用户数据定义一个类型,为博客数据定义另一个类型,当然,也可以为评论数据定义另一个类型。

f)      文档(docoument)

一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如,你可以拥有某一个客户的文档,某一个产品的一个文档,当然,也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON(Javascript Object Notation)格式来表示,而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。

在一个index/type里面,只要你想,你可以存储任意多的文档。一个文档物理上存在于一个索引之中,文档必须被索引/赋予一个索引的type。

g)     分片(shards)

一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如,一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间,而任一节点都没有这样大的磁盘空间;或者单个节点处理搜索请求,响应太慢。

       为了解决这个问题,Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力,这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候,你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”,这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上,默认情况下ES将一个索引分成5个分片,分片需要在创建索引时制定。一旦创建索引,后续将不能改变单个索引分片的数量。

允许你水平分割/扩展你的内容容量

允许你在分片(潜在地,位于多个节点上)之上进行分布式的、并行的操作,进而提高性能/吞吐量

h)     复制(replicas)

一个网络/云的环境里,失败随时都可能发生,在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态,或者由于任何原因消失了,这种情况下,有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的,Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝,这些拷贝叫做复制分片,或者直接叫复制。一个索引可以有零个或多个replicas,默认情况下,ES提供1个replicas。不管任何时候你都可以动态的更改replicas的数量。

在分片/节点失败的情况下,提供了高可用性。因为这个原因,注意到复制分片从不与原/主要(original/primary)分片置于同一节点上是非常重要的

扩展你的搜索量/吞吐量,因为搜索可以在所有的复制上并行运行.

更多关于ES的介绍,请观看

加群可以咨询ES问题!

转载于:https://my.oschina.net/besthadoop/blog/694155

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