ElasticSearch 基本概念

文档（Document）

ElasticSearch是面向文档的，文档是可搜索的最小单位。

好比

• 日志文件中的日志
• MP3播放的一首歌

文档会被序列化成JSON格式，保存在ElasticSearch中
每个文档都有一个Unique ID

• 你可以自己制定ID
• 或者ElasticSearch自动生成。

文档元数据

元数据用于标注文档的相关信息

• _index: 文档所属的索引名
• _type: 文档所属的类型名（目前版本只有一种类型_doc）
• _id: 文档唯一ID
• _source: 文档的原始Json串
• _version: 文档的版本信息
• _score: 相关性打分

索引

Index是文档的容器。是一类文档的集合。

每个索引都有自己的Mapping定义，用于定义包含的文档的字段名和字段类型。

索引中的数据分散在Shard上。

传统数据库与ElasticSearch对比

分布式特性

• 水平扩容
• 高可用（部分节点停止服务，整个集群服务不受影响）

节点

• Master Node
  修改集群状态，集群状态包括

  • 所有的节点信息
  • 所有的索引和其相关的Mapping与Setting信息
  • 分片的路由信息
• Master-eligible Node
  每个节点启动后，默认就是一个Master-eligible Node
• Ingest Node
  数据预处理节点，默认每个节点都启用Ingest
• DataNode
  负责保存分片数据的节点
• Hot Node & Warm Node
  不同硬件配置的DataNode，用来实现Hot&Warm架构，降低集群部署的成本
• Coordinating Node
  负责接受Client的请求，将请求分发到合适的节点，最后将结果汇集在一起
• Machine Learing Node
  负责跑机器学习的节点，用来做异常检测
• Tribe Node
  Tribe Node可以连接到不同的集群，并且支持将这些集群当成一个单独的集群处理

节点配置

分片

• 主分片
  用于解决数据水平扩展，通过主分片，将数据分布到集群内所有节点之上。一个分片就是一个Lucene实例，主分片数在索引创建时指定，后续不允许修改，除非Reindex
• 副本
  用于解决数据高可用的问题。分片是主分片的拷贝。
  副本分片数，可以动态调整
  增加副本数，还可以在一定程度上提高服务的可用性（读取的吞吐）

正排索引和倒排索引

• 正排索引：文档ID到文档内容和单词的关联
• 倒排索引：单词到文档ID的关系

倒排索引核心成员

• 单词词典
  记录所有文档的单词，记录单词到到排列表的关联关系

• 倒排列表
  记录了单词对应的文档集合，由倒排索引项组成

  倒排索引项

  • 文档ID
  • 词频TF
    该单词在文档出现的次数，用于相关性评分
  • 位置
    单词在文档中分词的位置，用于语句搜索
  • 偏移
    记录单词的开始结束位置，实现高亮显示

如下图Elasticsearch的倒排列表

分词（Analyzer）

• Character Filters
  针对原始文本处理，例如去除html
• Tokenizer
  按照规则切分为单词
• Token Filter
  将切分的单词进行加工，小写，删除stopwords,增加同义词