es基本概念

Elasticsearch 的架構與基本概念

Elasticsearch（簡稱 ES）是一個開源的分布式搜索和分析引擎，基于 Apache Lucene 構建。它被廣泛用于全文搜索、日志分析、實時數據分析等場景。以下是其架構概述及其基本概念的詳細解釋。

Elasticsearch 的架構設計為分布式、高可用和可擴展，核心是一個多節點的集群結構。以下是其主要組成部分和工作方式：

定義：運行 Elasticsearch 實例的單個服務器或進程。
角色（可組合）：
- 主節點（Master Node）：負責集群管理（如分片分配、節點加入/退出）。
- 數據節點（Data Node）：存儲數據，執行索引和搜索操作。
- 攝取節點（Ingest Node）：預處理數據。
- 協調節點（Coordinating Node）：路由請求和聚合結果。
配置：通過 node.roles 指定（7.9+），例如 node.roles: ["master", "data"]。
特點：節點可以動態加入或離開集群，自動重新平衡數據。

定義：索引被分成多個分片，每個分片是一個獨立的 Lucene 實例，存儲部分數據。
類型：
- 主分片（Primary Shard）：原始數據存儲位置，負責寫入。
- 副本分片（Replica Shard）：主分片的副本，用于冗余和高可用。
特點：
- 分片數量在創建索引時指定（默認 1），不可更改。
- 副本數量可動態調整（默認 1）。
分布：分片分布在集群的多個節點上，實現負載均衡和容錯。

示例：

{"id": 1,"title": "Elasticsearch Guide","content": "This is a guide to ES."
}

示例：

Term       | Doc IDs
-----------|---------
elastic    | 1, 3
search     | 1, 2

以下是 Elasticsearch 的核心概念，幫助理解其工作機制：

集群（Cluster）
- 一組協同工作的節點，共享數據和負載。
- 通過 cluster.name 標識。
節點（Node）
- 集群中的單個實例，承擔特定角色。
- 通過配置文件（如 elasticsearch.yml）設置。
索引（Index）
- 數據的邏輯分組，包含多個分片。
- 通過 REST API 創建，例如：
```
curl -X PUT "localhost:9200/my-index"
```
分片（Shard）
- 數據分片單元，主分片和副本分片共同確保高可用和性能。
- 主分片數影響并行性，副本數影響容錯性。
文檔（Document）
- JSON 格式的數據單元，存儲在索引中。
- 通過唯一 ID 標識，例如：
```
curl -X POST "localhost:9200/my-index/_doc/1" -d '{"title": "Test"}'
```

映射（Mapping）

示例：

{"mappings": {"properties": {"title": { "type": "text" },"date": { "type": "date" }}}
}

倒排索引（Inverted Index）
- 搜索的核心，支持關鍵詞快速定位文檔。
主選舉（Master Election）
- 集群通過選舉選擇一個主節點，負責協調操作。
- 使用 Zen Discovery（6.x）或 Voting（7.x+）機制。
復制（Replication）
- 數據在主分片和副本分片間復制，確保高可用。
- 寫入主分片后同步到副本。
查詢（Query）
- 通過 REST API 執行搜索和分析。
- 示例：
```
curl -X GET "localhost:9200/my-index/_search?q=title:elastic"
```

[Client] --> [Coordinating Node]|+-----------+-----------+|                       |
[Master Node]       [Data Nodes]|[Shards: P0, R0, P1, R1]

Elasticsearch 的架構是一個分布式系統，核心由集群、節點、索引、分片和文檔組成。它通過倒排索引實現高效搜索，通過主分片和副本分片確保數據可靠性和性能。基本概念如映射、復制和查詢是理解其功能的關鍵。如果需要深入某部分（例如分片分配或查詢優化），可以告訴我，我會進一步講解！

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