Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,它能够快速地存储、搜索和分析大量的数据。
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的分布式搜索引擎。它提供了一个分布式、多租户、全文搜索和分析引擎,可以轻松地处理海量数据。下面是 Elasticsearch 的架构详情:
1. 分布式架构:Elasticsearch 是一个分布式系统,可以在多个节点上运行,每个节点都可以处理数据的读取和写入请求。每个节点都可以存储数据的一部分,数据在节点之间自动分配和复制,以提高可靠性和性能。
2. 索引:Elasticsearch 中的数据被组织成一个或多个索引。每个索引都包含了多个分片,每个分片都是一个独立的 Lucene 索引。每个分片都可以在不同的节点上存储,以提高可靠性和性能。
3. 节点:Elasticsearch 集群中的每个节点都是一个独立的 Elasticsearch 实例。每个节点都可以处理数据的读取和写入请求,它们之间通过网络通信进行协作。每个节点都有一个唯一的名称,用于标识它在集群中的位置。
4. 主节点:Elasticsearch 集群中的一个节点被选为主节点,它负责管理集群的元数据,例如索引和分片的分配和复制。如果主节点宕机,集群会重新选举一个新的主节点。
5. 负载均衡:Elasticsearch 集群中的节点可以自动地处理数据的负载均衡。当一个节点接收到一个写入请求时,它会将数据复制到其他节点上,以确保数据的可靠性和高可用性。
6. REST API:Elasticsearch 提供了一个 RESTful API,可以通过 HTTP 请求来访问和操作数据。这使得 Elasticsearch 可以与其他应用程序轻松地集成。
1. 索引(Index):在 Elasticsearch 中,索引是一个包含了一定数量的文档的逻辑容器。它类似于传统数据库中的表。每个索引都有一个名称,用于在集群中进行唯一标识。索引中的每个文档都有一个唯一的 ID,用于在索引中进行检索。
2. 文档(Document):文档是 Elasticsearch 中的基本数据单位。它类似于传统数据库中的行。每个文档都是一个 JSON 对象,可以包含任意数量的字段和值。文档必须属于一个索引,并且有一个唯一的 ID,用于在索引中进行检索。
3. 分片(Shard):分片是 Elasticsearch 中的数据分布方式。每个索引可以被分成多个分片,每个分片可以存储一部分数据。分片可以被分配到不同的节点上,从而实现数据的分布式存储和处理。分片的数量可以在创建索引时进行指定。
4. 副本(Replica):副本是 Elasticsearch 中的数据冗余方式。每个分片可以有多个副本,副本可以被分配到不同的节点上,从而实现数据的冗余存储。副本可以提高数据的可用性和容错性,同时也可以提高搜索和分析的性能。
5. 节点(Node):节点是 Elasticsearch 集群中的一个实例。每个节点可以存储数据和执行搜索和分析操作。节点之间通过网络通信进行协作,从而实现数据的分布式存储和处理。每个节点都是平等的,可以接收客户端请求和其他节点的请求,并响应结果。
6. 集群(Cluster):集群是多个节点的组合,用于实现 Elasticsearch 的分布式存储和处理。集群中的每个节点都可以接收客户端请求和其他节点的请求,并响应结果。集群中的数据被分片和副本存储在不同的节点上,从而实现数据的分布式存储和处理。
数据类型:Elasticsearch 支持多种数据类型,包括文本、数字、日期、布尔值、地理位置等。其中文本类型支持全文搜索和分析,数字类型支持范围查询和聚合,日期类型支持时间范围查询和聚合,地理位置类型支持地理位置查询和聚合。
映射:在 Elasticsearch 中,映射是将数据类型映射到索引中的字段的过程。映射定义了字段的数据类型、分析器、索引选项等属性。映射可以在索引创建时指定,也可以在索引创建后动态添加或修改。
查询:Elasticsearch 支持多种查询方式,包括全文搜索、精确匹配、范围查询、模糊查询、布尔查询、嵌套查询、地理位置查询等。查询可以通过查询语句或查询 API 进行,查询结果可以按照相关度、时间、分数等进行排序。
聚合:Elasticsearch 支持多种聚合操作,包括计数、求和、平均值、最大值、最小值、百分位数、日期直方图、地理位置聚合等。聚合可以对查询结果进行进一步的统计和分析,可以通过聚合语句或聚合 API 进行。