ES简介

一、简介

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口操作ES,也可以利用Java API。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。

我们建立一个网站或应用程序,并要添加搜索功能,但是想要完成搜索工作的创建是非常困难的。我们希望搜索解决方案要运行速度快,我们希望能有一个零配置和一个完全免费的搜索模式,我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP来索引数据,我们希望我们的搜索服务器始终可用,我们希望能够从一台开始并扩展到数百台,我们要实时搜索,我们要简单的多租户,我们希望建立一个云的解决方案。因此我们利用Elasticsearch来解决所有这些问题及可能出现的更多其它问题。

设计用途:用于分布式全文检索
技术支持:通过HTTP使用JSON进行数据索引

Elasticsearch学习

二、产生

1、大规模数据如何检索?

如:当系统数据量上了10亿、100亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题:
1)用什么数据库 ;(mysql、sybase、oracle、mongodb、hbase)
2)如何解决单点故障;(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)
3)如何保证数据安全性;(热备、冷备、异地多活)
4)如何解决检索难题;(数据库代理中间件:mysql-proxy、Cobar、MaxScale)
5)如何解决统计分析问题;(离线、近实时)

2、传统数据库的应对解决方案

对于关系型数据,我们通常采用以下或类似架构去解决查询瓶颈和写入瓶颈:
1)通过主从备份解决数据安全性问题;
2)通过数据库代理中间件心跳监测,解决单点故障问题;
3)通过代理中间件将查询语句分发到各个slave节点进行查询,并汇总结果


ES简介_第1张图片
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3、非关系型数据库的解决方案

对于Nosql数据库,以mongodb为例,其它原理类似:
1)通过副本备份保证数据安全性;
2)通过节点竞选机制解决单点问题;
3)先从配置库检索分片信息,然后将请求分发到各个节点,最后由路由节点合并汇总结果

三、ES解决方案

为解决以上问题,从源头着手分析,通常会从以下方式来寻找方法:
1、存储数据时按有序存储;
2、将数据和索引分离;
3、压缩数据;
这就引出了Elasticsearch。

ES定义

ES=elaticsearch简写, Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎,它可以近乎实时的存储、检索数据;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。
Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。

Lucene与ES关系

1)Lucene只是一个库。想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是,Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
2)Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。

ES主要解决问题:

1)检索相关数据;
2)返回统计结果;
3)速度要快。

ES数据架构的主要概念

ES简介_第2张图片
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(1)关系型数据库中的数据库(DataBase),等价于ES中的索引(Index)
(2)一个数据库下面有N张表(Table),等价于1个索引Index下面有N多类型(Type),
(3)一个数据库表(Table)下的数据由多行(ROW)多列(column,属性)组成,等价于1个Type由多个文档(Document)和多Field组成。
(4)在一个关系型数据库里面,schema定义了表、每个表的字段,还有表和字段之间的关系。 与之对应的,在ES中:Mapping定义索引下的Type的字段处理规则,即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。
(5)在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.

ES特点和优势

1)分布式实时文件存储,可将每一个字段存入索引,使其可以被检索到。
2)实时分析的分布式搜索引擎。
分布式:索引分拆成多个分片,每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片,并且协调和处理各种操作;
负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。
3)可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上
4)支持插件机制,分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。

对比MYSQL

1、如果业务数据为结构化数据,同时不需要特别关注排名和智能分词模糊匹配查询等特性,则建议采用关系型数据库如MySQL来作为数据存储介质并使用配套搜索引擎
2、如果业务数据为非结构化数据,同时更关注排名和需要智能分词模糊匹配的特性,则建议采用非关系型数据库如ES作为数据存储介质并使用配套搜索引擎。
3、MYSQL支持事务和访问权限控制,ES不支持事务和访问权限控制
4、ES在全文搜索、分词、常规搜索、聚合统计方面性能高,ES团队不建议完全采用ES作为数据库,而是作为一个分布式搜索服务

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