ElasticSearch学习笔记（一）基本概念

野性酷女 2022-10-05 10:44 190阅读 0赞

**什么是ElasticSearch**  
ElaticSearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。es也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单 .

**什么是全文检索**  
全文检索：将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。

> 比如：计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。

## **核心概念** ##

**1、索引（index）**

*  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，有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。
 *  在一个集群中，可以定义任意多的索引。 可以把索引理解为数据库.

**2、类型 type**

*  在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。（新版本的话只可以定义一种类型）
 *  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。

> 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，为博客数据定义一个类型，也可以为评论数据定义一个类型。
> 
> 通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型,可以把type理解为表.

**3、文档 document**

*  一个文档是一个可被索引的基础信息单元，是ES中的最小数据单元。文档以JSON格式来表示.

> 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，
> 
> 在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。注意，尽管一个文档，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  
> 。

**4、字段Field**

*  相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识 .可以理解为数据库中的列.

**5、映射 mapping**  
mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理es里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。

**6、接近实时 NRT（Near Realtime）**  
Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟（通常是1秒以内）

**7、集群 cluster**

*  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”。
 *  这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集 群的名字，来加入这个集群.

**8、节点 node**

*  一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，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，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点.
 *  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.

**9、分片shard**  
一台服务器，无法存储大量的数据，ES把一个index里面的数据，分为多个shard，分布式的存储在各个服务器上面。

**10、replica：副本**  
一个分布式的集群，难免会有一台或者多台服务器宕机，如果我们没有副本这个概念。就会造成我们的shard发生故障，无法提供正常服务。

**ElasticSearch与数据库的类比**  
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**IK 分词器和ElasticSearch集成使用**  
**安装IK分词器**:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

*  下载压缩包，解压，将解压后的elasticsearch文件夹拷贝到elasticsearch-5.6.8\\plugins下，并重命名文件夹为analysis-ik
 *  重新启动ElasticSearch，即可加载IK分词器

**IK提供了两个分词算法ik\_smart 和 ik\_max\_word**

*  ik\_smart 为最小切分
 *  ik\_max\_word为最细粒度划分

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