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本篇内容介绍了“Elasticsearch的基本概念和特点”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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Lucene:简单来说,就是一个jar包,里面包含了封装好的各种建立倒排索引,以及进行搜索的代码,包含各种算法,我们用java开发的时候,引入lucene.jar就可以进行开发了。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式的全文搜索引擎和数据分析引擎;能够实现全文检索;结构化检索;数据分析;对海量数据进行近实时的处理;安装使用方便;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。
1) 2013年初,GitHub抛弃了Solr,采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据,包括13亿文件和1300亿行代码”。
2)维基百科:启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构。
3)SoundCloud:“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”。
4)百度:百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析,采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据,通过对各种数据进行多维分析展示,辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线(包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等),单集群最大100台机器,200个ES节点,每天导入30TB+数据。
5) 淘宝等电商网站,新闻网站,OA办公系统等。
集群是一个或多个节点(服务器)的集合, 这些节点共同保存整个数据,并在所有节点上提供联合索引和搜索功能。一个集群由一个唯一集群ID确定,并指定一个集群名(默认为“elasticsearch”)。该集群名非常重要,因为节点可以通过这个集群名加入集群,一个节点只能是集群的一部分。
索引(index)类似于关系型数据库里的“数据库”——它是我们存储和索引关联数据的地方。索引名称必须是全部小写,不能以下划线开头,不能包含逗号。
在索引中,我们可以定义一个或多个类型。类型是索引的逻辑类别/分区,其语义完全由开发者决定。通常,为具有一组公共字段的文档定义类型。例如,假设开发者运行博客平台并将所有数据存储在一个索引中。在此索引中,我们可以为用户数据定义类型,为博客数据定义另一种类型,并为注释数据定义另一种类型。我们可以把索引理解成数据库文档中的表。
文档是可索引信息的基本单元,以JSON表示。你可以用其来定义单个产品信息或是员工信息。我们可以把文档理解为数据库文档中的行列数据。在索引/类型中,您可以存储任意数量的文档。文档有几个共同不可缺的属性,分别为 _index, _type, _id, 针对特定一个或一类文档进行操作时,必须指定这些属性。
模式映射(schema mapping,或简称映射)用于定义索引结构。Elasticsearch在映射中存储有关字段的信息。映射在文件中以JSON对象传送。
ElasticSearch里的最小单元 相当于数据的某一列,类似于json里一个键。
当有大量的文档时,由于内存的限制、硬盘能力、处理能力不足、无法足够快地响应客户端请求等,一个节点可能不够。在这种情况下,数据可以分为较小的称为分片(shard)的部分(其中每个分片都是一个独立的Apache Lucene索引)。每个分片可以放在不同的服务器上,因此,数据可以在集群的节点中传播。
当你查询的索引分布在多个分片上时,Elasticsearch会把查询发送给每个相关的分片,并将结果合并在一起。此外,多个分片可以加快索引。
为了提高查询吞吐量或实现高可用性,可以使用分片副本。副本(replica)只是一个分片的精确复制,每个分片可以有零个或多个副本。换句话说,Elasticsearch可以有许多相同的分片,其中之一被自动选择去更改索引操作。这种特殊的分片称为主分片(primary shard),其余称为副本分片(replica shard)。在主分片丢失时,例如该分片数据所在服务器不可用,集群将副本提升为新的主分片。
关系型数据库 | Elasticsearch |
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数据库Database | 索引Index,支持全文检索 |
表Table | 类型Type |
数据行Row | 文档Document,但不需要固定结构,不同文档可以具有不同字段集合 |
数据列Column | 字段Field |
模式Schema | 映射Mapping |
“Elasticsearch的基本概念和特点”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!