分布式搜索技术elasticsearch概念篇

文章目录

  • 一、分布式搜索技术
  • 二、elasticsearch
    • 2.1 初识elasticsearch
    • 2.2 正向索引和倒排索引
      • 2.2.1 介绍
      • 2.2.2 优缺点
    • 2.3 elasticsearch和mysql的对比

一、分布式搜索技术

  分布式搜索技术是一种基于分布式计算的搜索引擎技术,它使用多台计算机协同工作来处理大规模的数据和复杂的搜索请求。

  在传统的搜索引擎中,所有的搜索请求和数据都存储在单一的服务器上,当用户发起搜索请求时,服务器需要处理所有的请求并返回结果,这样会导致服务器的负载非常大,并且不够灵活和可扩展。而在分布式搜索技术中,数据被分散存储在多个计算机上,当用户发起搜索请求时,这些计算机可以协同工作来处理请求,使得搜索引擎的性能得到了显著的提升。

  分布式搜索技术的实现需要解决一些技术挑战,比如如何分配任务、如何协调不同节点之间的数据交换、如何保证数据的一致性等等。常用的技术包括分布式索引、分布式缓存、分布式排序、分布式计算等。

  分布式搜索技术广泛应用于各种大规模的搜索场景,比如互联网搜索、电子商务搜索、企业内部搜索等。它能够大大提高搜索引擎的性能和可扩展性,使得搜索引擎能够处理更加复杂和多样化的搜索请求。

二、elasticsearch

2.1 初识elasticsearch

  Elasticsearch是一个基于Lucene搜索引擎的分布式搜索和分析引擎,它是一个开源的全文搜索和分析引擎,可以用来搜索、分析和存储各种类型的数据,包括结构化、非结构化和地理空间数据。
分布式搜索技术elasticsearch概念篇_第1张图片

  Elasticsearch具有高可用性、可伸缩性和容错性,它可以通过水平扩展来实现高吞吐量和低延迟的搜索和分析。它支持实时搜索、数据聚合和分析、地理空间搜索、自动完成和建议等功能。同时,它也可以与各种数据源和第三方工具集成,如Logstash、Kibana、Beats等。

  Elasticsearch的工作原理是将数据分散在不同的节点上,每个节点负责存储和处理一部分数据。它使用分片和复制机制来提高可用性和可靠性,同时支持自动故障检测和自动故障转移。

  Elasticsearch的应用场景非常广泛,包括企业搜索、电子商务、日志分析、安全分析、金融分析等。它可以帮助企业快速地搜索和分析大量数据,发现数据中的模式和关系,从而支持业务决策和优化。

2.2 正向索引和倒排索引

2.2.1 介绍

正向索引:

  正向索引是将文本内容按照文档为单位进行索引,每个文档对应一个索引项,索引项包含了该文档的所有关键词和它们在文档中的位置。

  正向索引适用于基于文档的查询。在正向索引中,每个文档对应一个索引项,索引项包含了该文档的所有关键词和它们在文档中的位置。当用户查询时,搜索引擎可以根据正向索引快速找到匹配的文档,从而返回相应的搜索结果。正向索引的优点是速度快,适合处理基于文档的简单查询,例如,当用户输入一个特定的文档标题或文本内容时,搜索引擎可以根据正向索引快速找到匹配的文档。

倒排索引:

  倒排索引则是将关键词为单位进行索引,每个关键词对应一个索引项,索引项包含了该关键词出现在哪些文档中以及在每个文档中的位置。

  倒排索引适用于基于关键词的查询。在倒排索引中,每个关键词对应一个索引项,索引项包含了该关键词出现在哪些文档中以及在每个文档中的位置。当用户查询时,搜索引擎可以根据倒排索引快速找到包含关键词的文档,并且可以根据关键词的相关性进行排序和过滤,从而返回相应的搜索结果。倒排索引的优点是能够高效地处理复杂的查询,适合处理基于关键词的全文搜索和分析。

2.2.2 优缺点

正向索引

优点:

  • 适用于基于文档的查询,查询速度快。
  • 构建索引速度相对较快。
  • 需要的存储空间相对较少。

缺点:

  • 无法进行复杂的文本搜索和分析,只适用于简单的关键词匹配。
  • 无法对搜索结果进行排序和过滤。
  • 不支持模糊查询、近义词和语义查询等高级搜索功能。

倒排索引

优点:

  • 适用于基于关键词的查询,支持高级搜索功能。
  • 可以根据关键词的相关性进行排序和过滤。
  • 支持模糊查询、近义词和语义查询等高级搜索功能。

缺点:

  • 构建索引速度相对较慢,需要较大的存储空间。
  • 在查询时需要对所有关键词进行检索,查询速度较慢。

  在实际应用中,正向索引和倒排索引通常会结合使用,以充分利用它们各自的优点。例如,搜索引擎可以使用倒排索引快速定位到包含关键词的文档,然后再使用正向索引快速定位到文档的具体位置,从而提高搜索效率和用户体验。同时,搜索引擎还可以对正向索引和倒排索引进行优化,以提高索引的构建速度和查询效率,从而更好地满足用户的查询需求。

2.3 elasticsearch和mysql的对比

  Elasticsearch和MySQL是两个不同的数据库管理系统,它们的概念和应用场景有一定的区别。

Elasticsearch和MySQL的对比:

  1. 数据类型和数据处理方式: Elasticsearch可以存储和处理各种类型的数据,包括结构化和非结构化数据,如JSON、XML、文本、日志、地理位置等。而MySQL主要是针对结构化数据的存储和处理。
  2. 查询语言和查询方式: Elasticsearch支持基于HTTP/REST协议的查询,也支持Lucene查询语法、DSL查询语法和聚合查询等高级搜索功能。而MySQL使用SQL语言进行查询,支持复杂的关系型查询和连接查询。
  3. 索引和分片: Elasticsearch支持分布式索引和分片,可以在多台服务器上存储和处理大规模数据,并且能够自动进行数据分布和负载均衡。MySQL也可以在多台服务器上部署和扩展,但需要手动进行分区和负载均衡。
  4. 高可用性和数据复制: Elasticsearch具有高可用性和数据复制的能力,支持多个节点的数据备份和自动故障转移,保证了数据的安全和可靠性。MySQL也支持数据复制和高可用性,但需要手动配置和管理。
  5. 扩展性和性能: Elasticsearch可以通过添加节点和分片来扩展性能,同时支持缓存和优化查询来提高性能。MySQL也可以通过添加节点和优化查询来提高性能,但需要手动进行配置和管理。

  Elasticsearch和MySQL虽然是两个不同的数据库管理系统,但是它们一些概念也十分相似。

含义类似的关键词:

MySQL Elasticsearch 说明
Table Index 索引(index),就是文档的集合,类似数据库的表(table)
Row Document 文档(Document),就是一条条的数据,类似数据库中的行(Row),文档都是JSON格式
Column Field 字段(Field),就是JSON文档中的字段,类似数据库中的列(Column)
Schema Mapping Mapping(映射)是索引中文档的约束,例如字段类型约束。类似数据库的表结构(Schema)
SQL DSL DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句,用来操作elasticsearch,实现CRUD

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