ES架构及原理

红太狼 2022-03-26 03:42 255阅读 0赞

Elasticsearch 是一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统，基于Java/Lucene构建，可以用于全文搜索，结构化搜索以及近实时分析。

说明：   
Lucene：只是一个框架，要充分利用它的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene，学习成本高，Lucene确实非常复杂。   
Elasticsearch 是 面向文档型数据库，这意味着它存储的是整个对象或者 文档，它不但会存储它们，还会为他们建立索引，这样你就可以搜索他们了

# 目录： #

*  应用场景
 *  solr VS ES
 *  核心概念
 *  ES模块结构
 *  分片示例

# 应用场景 #

*  站内搜索：主要和 Solr 竞争，属于后起之秀   
    NoSQL json文档数据库：主要抢占 Mongo 的市场，它在读写性能上优于 Mongo ，同时也支持地理位置查询，还方便地理位置和文本混合查询，属于歪打正着 （对比测试参见：[http://blog.quarkslab.com/mongodb-vs-elasticsearch-the-quest-of-the-holy-performances.html][http_blog.quarkslab.com_mongodb-vs-elasticsearch-the-quest-of-the-holy-performances.html]）
 *  监控：统计以及日志类时间序的数据的存储和分析以及可视化，这方面是引领者
 *  国外：Wikipedia使用 ES 提供全文搜索并高亮关键字、StackOverflow结合全文搜索与地理位置查询、Github使用Elasticsearch检索1300亿行的代码
 *  国内：百度（在casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等业务上都应用了- - ES，单集群每天导入30TB+数据，总共每天60TB+）、新浪（见大数据架构–log），阿里巴巴、腾讯等公司均有对ES的使用
 *  使用比较广泛的平台ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)

# solr VS ES #

*  Solr是Apache Lucene项目的开源企业搜索平台。其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。
 *  Solr是高度可扩展的，并提供了分布式搜索和索引复制。Solr是最流行的企业级搜索引擎，Solr4 还增加了NoSQL支持。
 *  Solr是用Java编写、运行在Servlet容器（如 Apache Tomcat 或Jetty）的一个独立的全文搜索服务器。 Solr采用了 Lucene Java 搜索库为核心的全文索引和搜索，并具有类似REST的HTTP/XML和JSON的API。
 *  Solr强大的外部配置功能使得无需进行Java编码，便可对 其进行调整以适应多种类型的应用程序。Solr有一个插件架构，以支持更多的高级定制

**Elasticsearch 与 Solr 的比较总结**

*  1.二者安装都很简单
 *  2.Solr 利用 Zookeeper 进行分布式管理，而 Elasticsearch 自身带有分布式协调管理功能
 *  3.Solr 支持更多格式的数据，而 Elasticsearch 仅支持json文件格式
 *  4.Solr 官方提供的功能更多，而 Elasticsearch 本身更注重于核心功能，高级功能多有第三方插件提供
 *  5.Solr 在传统的搜索应用中表现好于 Elasticsearch，但在处理实时搜索应用时效率明显低于 Elasticsearch
 *  6.Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用

# 核心概念 #

## 1.集群（Cluster) ##

**包含一个或多个具有相同 cluster.name 的节点.**

*  1.集群内节点协同工作，共享数据，并共同分担工作负荷。
 *  2.由于节点是从属集群的，集群会自我重组来均匀地分发数据.
 *  3.cluster Name是很重要的，因为每个节点只能是群集的一部分，当该节点被设置为相同的名称时，就会自动加入群集。
 *  4.集群中通过选举产生一个mater节点，它将负责管理集群范畴的变更，例如创建或删除索引，添加节点到集群或从集群删除节点。master 节点无需参与文档层面的变更和搜索，这意味着仅有 一个 master 节点并不会因流量增长而成为瓶颈。任意一个节点都可以成为 master 节点。我们例举的集群只有一个节点，因此它会扮演 master 节点的角色。
 *  5.作为用户，我们可以访问包括 master 节点在内的集群中的任一节点。每个节点都知道各个文档的位置，并能够将我们的请求直接转发到拥有我们想要的数据的节点。无论我们访问的是哪个节点，它都会控制从拥有数据的节点收集响应的过程，并返回给客户端最终的结果。这一切都是由 Elasticsearch 透明管理的

## 2.节点(node) ##

一个节点是一个逻辑上独立的服务，可以存储数据，并参与集群的索引和搜索功能, 一个节点也有唯一的名字，群集通过节点名称进行管理和通信.

## 3.索引（Index) ##

索引与关系型数据库实例(Database)相当。索引只是一个 逻辑命名空间，它指向一个或多个分片(shards)，内部用Apache Lucene实现索引中数据的读写

## 4.文档类型（Type） ##

相当于数据库中的table概念。每个文档在ElasticSearch中都必须设定它的类型。文档类型使得同一个索引中在存储结构不同文档时，只需要依据文档类型就可以找到对应的参数映射(Mapping)信息，方便文档的存取

## 5.文档（Document) ##

相当于数据库中的row， 是可以被索引的基本单位。例如，你可以有一个的客户文档，有一个产品文档，还有一个订单的文档。文档是以JSON格式存储的。在一个索引中，您可以存储多个的文档。请注意，虽然在一个索引中有多分文档，但这些文档的结构是一致的，并在第一次存储的时候指定, 文档属于一种 类型(type)，各种各样的类型存在于一个 索引 中。

你也可以通过类比传统的关系数据库得到一些大致的相似之处：

关系数据库       ⇒ 数据库 ⇒ 表    ⇒ 行    ⇒ 列(Columns)
    Elasticsearch  ⇒ 索引   ⇒ 类型  ⇒ 文档   ⇒ 字段(Fields)

模拟示意图如：

## 6.Mapping： ##

相当于数据库中的schema，用来约束字段的类型，不过 Elasticsearch 的 mapping 可以自动根据数据创建   
分片(shard) ：   
是 工作单元(worker unit) 底层的一员，用来分配集群中的数据，它只负责保存索引中所有数据的一小片。   
分片是一个独立的Lucene实例，并且它自身也是一个完整的搜索引擎。   
文档存储并且被索引在分片中，但是我们的程序并不会直接与它们通信。取而代之，它们直接与索引进行通信的   
把分片想象成一个数据的容器。数据被存储在分片中，然后分片又被分配在集群的节点上。当你的集群扩展或者缩小时，elasticsearch 会自动的在节点之间迁移分配分片，以便集群保持均衡   
分片分为 主分片(primary shard) 以及 从分片(replica shard) 两种。在你的索引中，每一个文档都属于一个主分片   
从分片只是主分片的一个副本，它用于提供数据的冗余副本，在硬件故障时提供数据保护，同时服务于搜索和检索这种只读请求   
索引中的主分片的数量在索引创建后就固定下来了，但是从分片的数量可以随时改变。   
一个索引默认设置了5个主分片，每个主分片有一个从分片对应

ES模块结构

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