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走近 elastic search 分享人 林云霞 概念解释 01 概念解释 RESTful API full text search real time search and analytics engine Elasticsearch JSON over HTTP distributed Lucene based multi tenancy open - source hign availability scales massively schema free 概念解释 Elastic Search 是一个基于 Lucene 构建的开源，分布式，RESTful 有哪些信誉好的足球投注网站引擎。设计用于云计算中，能够达到实时有哪些信誉好的足球投注网站，稳定，可靠，快速，安装使用方便。支持通过 HTTP 使用 JSON 进行数据索引，它能够快速有哪些信誉好的足球投注网站数十亿的文件以及 PB 级的数据，结构化或者非结构化的数据都可以。 简介 概念解释 节点 一个节点就是集群中的一个服务器 集群 点多台Es服务器的结合的统称叫ES集群，一个集群包含多台服务器，多个节点。 分片 主分片和副本分片 主分片 1 N 复制分片 概念解释 索引 中的索引是组织数据的逻辑空间，一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合 类型 在一个索引中，你可以定义一种或多种类型 文档 一个文档是一个可被索引的基础信息单元 数据库 表 行 概念解释 索引 ( index ) 类型( type) 文档 ( doc ) 1 N 1 N 点此添加标题 集群 节点 主分片 副本分片 索引 概念解释 文档 概念解释 主节点 控制集群，负责集群中的操作，协调创建索引、查询请求 客户端节点 负载 均衡，组装返回的数据给客户端 节点类型 对应节点 相关配置 主节点 Node1 node.master=true 数据节点 Node2 node.date=true 客户端节点 Node3 node.data=false; node.master=false 集群中有很多结点，可以配置为3种不同的角色 系统原理 02 系统原理 Elasticsearch使用了Apache Lucene，其内部使用的是被称为倒排索引的数据结构。 存储模型 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。 倒排索引 系统原理 文档是Elasticsearch的数据单位，对文档中的词项进行分词，并创建去重词项的有序列表，将词项与其在文档中出现的位置列表关联，便形成了倒排索引。 我们来看下如下2个文档是如何被倒排索引的： 文档1(Doc 1): 零售应用开发一室主题分享 文档2(Doc 2): 数据仓库团队主题分享 文档1(Doc 1): 零售/应用/开发/一室/主题/分享 文档2(Doc 2): 数据/仓库/团队/主题/分享 系统原理 倒排索引 词项 文档 零售 doc1 应用 doc1 开发 doc1 一室 doc1 主题 doc1、doc2 分享 doc1、doc2 数据 doc2 仓库 doc2 团队 doc2 文档1(Doc 1): 零售/应用/开发/一室/主题/分享 文档2(Doc 2): 数据/仓库/团队/主题/分享 系统原理 当我们查询“数据分享”这一个中文分词时，只需要知道他在哪个文档即可。 Terms doc1 doc2 数据 X 分享 x X SCORE(相关度） 1 2 两个文档都匹配，但是DOC2比其它的有更多的匹配项。相关度评分为2，如果我们加入简单的相似度算法(similarityAndlgorithm)，计算匹配单词的数目，这样我们就可以说DOC2这个 文档比其它的匹配度更高，这对于我们的查询结果具有更多相关性。 系统原理 当我们发送索引一个新文档的请求到协调节点后，将发生如下一组操作： Elasticsearch集群中的每个节点都包含了改节点上分片的元数据信息。协调节点(默认)使用文档ID参与计算，以便为路由提供合适的分片。Elasticsearch使用MurMurHash3函数对文档ID进行哈希，其结果再对分片数量取模，得到的结果即是索引文档的分片。 shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards) 新建索引 系统原理 coordinating node shard memory builder translog filesys