Elasticsearch的基本概念是什么呢

本篇文章給大家分享的是有關Elasticsearch的基本概念是什么呢，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

以 Elasticsearch 7.9.2 為準。

文檔和索引面向開發者，是邏輯概念；節點、分片、集群面向運維，是物理概念。

文檔

一個文檔理解為一個 JSON 對象即可。文檔是 ES 中存儲、搜索的最小單位。

文檔均有自己的 id，形式為一個整數，可以自己指定，也可以由 ES 生成。

文檔的常見樣子：

{
    "_index": "myindex",
    "_type": "doc", // es7 開始，這里必須是 doc
    "_id": "YmYJdj888",
    "_score": 0.2876333,
    "_source": {
        "foo": "astr",
        "bar": "bstr",
        "biz": [
            "book", "cat"
        ]
    }
}

其中，_source 字段保存文檔原始內容，其他字段為文檔元數據。

_index 表示它屬于那個索引，_id 表示文檔的 id。其他字段后面再說。

索引

所以是文檔和集合。類似于關系型數據庫中的表。

一詞多義，索引：

• （ES 中）名詞，表示文檔的集合

• （ES 中）動詞，表示將文檔放入 ES （例：將某文檔索引到 ES 中）

• （拋開 ES）名詞，表示查找標記（例：這個數據庫用 B+ 樹實現索引）

索引中的文檔被分散在分片（shard）上。

節點

一個 ES 節點指的是一個 ES 程序運行實例，其實就是個 Java 進程。

生產環境中，一臺機器只運行一個實例。

每一個節點都有名字，通過配置文件指定，或在啟動時加參數

-E node.name=foo

節點啟動后，會分配 UID，保存于 data 目錄下。

集群

ES 是分布式軟件，不同角色的節點組成集群，以提供如下特性：

可用性：

• 服務可用：允許少數節點不可用

• 數據可用：損壞少數節點時數據不丟失

可擴展：可以不斷增加機器。

集群：

不同集群通過名字區分，默認的集群名為 elasticsearch。集群名通過配置文件指定或在命令行中 -E cluster.name=myc 指定。集群中有 >= 1 個節點。

集群中節點的角色：

• master eligible：可被選舉為 master。master 主要負責索引的創建和刪除，決定分片分到哪里，維護和更新集群的狀態。

• data：存放數據。

• ingest：數據進來之前進行過濾。

• 協調者（coordinating）：與客戶端打交道的節點?？蛻舳说恼埱蠖际窍鹊絽f調者這里，再由協調者在后面忙活，然后把結果返回給客戶端。

• 機器學習：負責機器學習。需要開啟 X-Pack 插件。

任何節點都一定是協調者，如果要把某節點設置為只充當協調者，則只需且必須把其他的 4 個參數都設為 false。

生產環境中，每個節點應該只充當一個角色。如果數據量小，酌情讓部分節點兼職。

生產環境中，應該只對外保留協調者的地址。

分片與副本

索引有 >=1 個分片，每個分片有 1 個主分片和 >=0 個副本分片。

例如，對于索引 myindex，分片數設為 3，副本數設為 1，則總數據片個數為 3*(1+1)=6。一般的，某索引分片數為 n，副本數為 m，則總數據片個數為 n(m+1)。

一個文檔放到某索引后，文檔會被放入某個主分片和這個主分片對應的所有副本分片。主分片及其對應的副本分片必須在互不相同的節點上，但主分片之間不必如此。

例如，索引 myindex，分片數設為 3，副本數設為 1。3 個主分片記為 P0、P1、P2，對應的副本分片記為 R0，R1，R2。給 3 臺機器，則數據片的分布可能為：

(P0 R2) (P1 R0) (P2 R1)，

如果只給 2 臺機器，則則數據片的分布可能為：

(P0 P1 R2) (P2 R0 R1)，

如果只給 1 臺機器，則則數據片的分布可能為：

(P0 P1 P2)，

此時，ES 無法創建副本分片，此時集群可用但非高可用。

索引的分片數設定后不可修改，如果需要修改必須重新建索引。副本數可以動態調整。

適當增加分片數可以避免單個數據片過大，也增加了對機器的可伸縮性。適當增加副本數可以提高性能和吞吐量。

以上就是Elasticsearch的基本概念是什么呢，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。