干貨！ElasticSearch基礎(chǔ)普及篇

干貨！ElasticSearch基礎(chǔ)普及篇

ElasticSearch基礎(chǔ)普及篇！

一、概念

Elasticsearch是一個(gè)分布式的文檔（document）存儲(chǔ)引擎。它可以實(shí)時(shí)存儲(chǔ)并檢索簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——序列化的JSON文檔，它能快速的批量查詢出數(shù)據(jù)。在Elasticsearch中，每一個(gè)字段的數(shù)據(jù)都是默認(rèn)被索引的，所以ES的查詢速度很快。

二、ES使用場(chǎng)景

1、它供應(yīng)了強(qiáng)大的搜尋功能。

2、可以搜尋日志或者交易數(shù)據(jù)，用來(lái)分析商業(yè)趨勢(shì)、搜集日志、分析系統(tǒng)瓶頸或者運(yùn)行進(jìn)展等等

3、可以供應(yīng)預(yù)警功能（持續(xù)的查詢分析某個(gè)數(shù)據(jù)，假如超過(guò)肯定的值，就進(jìn)行警告）

4、可以擴(kuò)展到上百臺(tái)服務(wù)器，處理PB級(jí)別的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

三、先了解幾個(gè)核心概念

先了解ES的幾個(gè)核心理念，有利于后期的學(xué)習(xí)：

1、近實(shí)時(shí)

ElasticSearch并不是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)，它不像MongoDB，它側(cè)重于對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜尋。因此要留意到它不是實(shí)時(shí)讀寫的，這也就意味著，剛剛存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，并不能立刻查詢到。

當(dāng)然這里還要區(qū)分查詢的方式，ES也有數(shù)據(jù)的查詢以及搜尋，這里的近實(shí)時(shí)強(qiáng)調(diào)的是搜尋....

2、集群

一個(gè)集群就是由一個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)組織在一起，它們共同持有你整個(gè)的數(shù)據(jù)，并一起供應(yīng)索引和搜尋功能。一個(gè)集群由一個(gè)唯一的名字標(biāo)識(shí)，這個(gè)名字默認(rèn)就是“elasticsearch”。

這個(gè)名字是重要的，由于一個(gè)節(jié)點(diǎn)只能通過(guò)指定某個(gè)集群的名字，來(lái)加入這個(gè)集群。在產(chǎn)品環(huán)境中顯式地設(shè)定這個(gè)名字是一個(gè)好習(xí)慣，但是使用默認(rèn)值來(lái)進(jìn)行測(cè)試/開發(fā)也是不錯(cuò)的。

3、節(jié)點(diǎn)

跟集群的概念差不多，ES啟動(dòng)時(shí)會(huì)設(shè)置這個(gè)節(jié)點(diǎn)的名字，一個(gè)節(jié)點(diǎn)也就是一個(gè)ES得服務(wù)器。

默認(rèn)會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)名字，這個(gè)名字在后續(xù)的集群管理中還是很有作用的，因此假如想要手動(dòng)的管理或者查看一些集群的信息，最好是自定義一下節(jié)點(diǎn)的名字。

4、索引

在Elasticsearch中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的行為就叫做索引（indexing）

可以看一下ES和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比：

RelationalDB-Databases-Tables-Rows-Columns

Elasticsearch-Indices-Types-Documents-Fields

5、類型

類型可以理解成一個(gè)索引的規(guī)律分區(qū)，用于標(biāo)識(shí)不同的文檔字段信息的集合。但是由于ES還是以索引為粗粒度的單位，因此一個(gè)索引下的全部的類型，都存放在一個(gè)索引下。這也就導(dǎo)致不同類型相同字段名字的字段會(huì)存在類型定義沖突的問題。

在2.0之前的版本，是可以插入但是不能搜尋；在2.0之后的版本直接做了插入檢查，禁止字段類型沖突。

6、文檔

文檔是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)信息的基本單元，使用json來(lái)表示。

7、分片與備份（shardsreplicas）

一個(gè)索引可以存儲(chǔ)超出單個(gè)結(jié)點(diǎn)硬件限制的大量數(shù)據(jù)。比如，一個(gè)具有10億文檔的索引占據(jù)1TB的磁盤空間，而任一節(jié)點(diǎn)都沒有這樣大的磁盤空間；或者單個(gè)節(jié)點(diǎn)處理搜尋懇求，響應(yīng)太慢。

因此ElasticSearch將索引分成若干份，每個(gè)部分就是一個(gè)shard，當(dāng)你創(chuàng)建一個(gè)索引的時(shí)候，你可以指定你想要的分片的數(shù)量。每個(gè)分片本身也是一個(gè)功能完善并且獨(dú)立的“索引”，這個(gè)“索引”可以被放置到集群中的任何節(jié)點(diǎn)上。分片好處就是可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行水平分割，擴(kuò)展