ElasticSearch - 基本概念

文档(document)

  • ElasticSearch是面向文档的,文档是所有可搜索数据的最小单位。
    类似关系型数据库中的某张表的一条记录
  • 文档会被序列化成json来保存。
  • 每个文档都有一个Unique ID

文档的元数据

用来标注文档的相关信息:

  • _index: 文档所属的索引名
  • _type: 文档所属的类型名
  • _id: 文档的唯一id
  • _source: 文档的原始json数据
  • _version: 文档的版本信息
  • _score: 相关性打分

索引(Index)

索引是文档的容器,是一类文档的结合
类似关系型数据库中的表

  • Index体现了逻辑空间的概念: 每个索引都有自己的Mapping定义,用于定义包含的文档的字段名和字段类型
  • Shard体现了物理空间的概念:索引中的数据分散在Shard上
    Mapping用于定义文档字段类型,Setting用来定义不同的数据分布

对比关系型数据库和ES

image.png

区别:

  • ES用来做高性能检索/全文搜索
  • 关系型数据库事务/Join

分布式系统的可用性和扩展性

  • 高可用性
    • 服务可用性 - 允许有节点停止服务
    • 数据可用性 - 部分节点丢失,不会丢失数据
  • 可扩展性
    • 请求量提升/数据的不断增长(将数据分布到所有节点上)
  • ES的分布式架构的好处
    • 存储的水平扩容
    • 提高系统的可用性,部分节点停止服务,整个集群的服务不受影响
  • ES的分布式架构
    • 不同的集群通过不同的名字来区分,默认名字"elasticsearch"
    • 通过配置文件修改,或者命令行中 -E cluster.name = xxxx 进行设定
    • 一个集群可以有一个或者多个节点

节点

  • 节点是一个ES的实例
    1. 本质上就是一个java进程
    2. 一台机器上可以运行多个es进程,但是生产环境一般建议一台机器上只运行一个es实例
  • 每一个节点都有名字,通过配置文件配置,或者启动时候 -E node.name=node1 指定
  • 每一个节点在启动之后,会分配一个UID,保存在data目录下面

Master-eligible nodes 和 Master Node

  • 每个节点启动后,默认就是一个Master eligible节点

    可以设置node.master:false禁止  
    
  • Master-eligible节点可以参加选主流程,成为Master节点

  • 当第一个节点启动时候,它会将自己选举成Master节点

  • 每个节点都保存了集群的状态,只有Master节点才能修改集群的状态信息

    集群状态维护了一个集群中必要的信息:  
    1. 所有的节点信息
    2. 所有的索引和其相关的Mapping和Setting信息  
    3. 分片的路由信息  
    任意节点都能修改信息会导致数据的不一致性。 
    

Data Node & Coordinating Node

  • Data Node

    可以保存数据的节点。 负责保存分片数据。在数据扩展上起到了至关重要的作用。
    
  • Coordinating Node

    负责接受client的请求,将请求分发到合适的节点,最终把结果汇集到一起。
    每个节点默认都起到了Coordinating Node的职责  
    

其他的节点类型

  • Hot & Warm Node

    不同硬件配置的Data Node,用来实现Hot & Warm架构,降低集群部署的成本  
    
  • Machine Learning Node

    负责跑机器学习的job,用来做异常检测
    

分片

  • 主分片,用以解决数据水平扩展的问题。通过主分片,可以将数据分布到集群内的所有节点上

    一个分片是一个运行的Lucene的实例  
    主分片数在索引创建时指定,后续不允许修改,除非Reindex  
    
  • 副本,用以解决数据的高可用的问题。分片是主分片的拷贝

    副本分片数,可以动态题调整  
    增加副本数,还可以在一定成都上提高服务的可用性(读取的吞吐)
    
image.png

number_of_shards:3 代表主分片数为3
number_of_replicas: 1 代表副本数为 1

分片的设定

  • 对于生产环境中分片的设定,需要提前做好容量规划
    1. 分片数设置过小
      • 导致后续无法增加节点实现水平扩展
      • 单个分片的数据量过大,导致数据重新分配耗时
    2. 分片数设置过大
      • 影响搜索结果的相关性打分,影响统计结果的准确性
      • 单个节点上过多的分片,会导致资源浪费,同时也会影响性能

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