數據結構

在 Elasticsearch 中,數據結構分布如下:

索引(Index)

• 索引是 Elasticsearch 中存儲數據的基本單元,相當于關系型數據庫中的數據庫。
• 一個 Elasticsearch 集群中可以包含多個索引。

類型(Type) (從 Elasticsearch 7.0 開始已經被棄用):

• 在較早版本的 Elasticsearch 中,一個索引可以包含多個類型。
• 類型用于對索引中不同類型的數據進行邏輯分組。

文檔(Document):

• 文檔是 Elasticsearch 中的基本數據單元,相當于關系型數據庫中的行。
• 每個文檔都屬于一個類型(Type),并存儲在索引(Index)中。

字段(Field):

• 字段是文檔中的基本數據單元,相當于關系型數據庫中的列。
• 每個字段都有自己的數據類型,如字符串、數字、日期等。

分片(Shard):

• 為了實現水平擴展,Elasticsearch 會將一個索引劃分為多個分片。
• 分片是 Elasticsearch 數據存儲和處理的基本單位,每個分片都是一個獨立的 Lucene 索引。

副本(Replica):

• 為了提高可用性和容錯性,Elasticsearch 支持為每個分片創建副本。
• 副本分片是主分片的備份,當主分片失效時,可以切換到副本分片。

具體情況下,數據結構分布如下:

• 當創建一個新的索引時,Elasticsearch 會根據配置將索引劃分為多個分片,并為每個分片創建一個或多個副本。
• 當寫入新的文檔時,Elasticsearch 會將文檔存儲到一個或多個分片中。
• 當執行搜索查詢時,Elasticsearch 會并行查詢所有相關的分片,并將結果合并返回。
• 隨著數據量的增加,可以通過添加更多節點來水平擴展集群,Elasticsearch 會自動重新分配分片以實現負載均衡。

總之,Elasticsearch 的數據結構分布圍繞著索引、分片和副本,通過這種分布式架構實現了高性能、高可用和可擴展的搜索和分析功能。

ElasticSearch的節點

在 Elasticsearch 中,節點是集群的基本組成單元。每個節點都是一個運行 Elasticsearch 進程的服務器實例。

節點有以下幾種類型:

主節點(Master Node)

• 主節點負責管理集群狀態,如創建、刪除索引,以及添加和刪除節點等。
• 集群中只有少數幾個主節點,負責協調整個集群的操作。

數據節點(Data Node)

• 數據節點負責存儲數據、執行數據相關的操作,如文檔的增刪改查。
• 數據節點通常會比主節點多,承擔著大部分數據處理的工作。

協調節點(Coordinating Node)

• 協調節點負責接收客戶端的請求,并將請求路由到合適的數據節點進行處理。
• 所有節點都可以充當協調節點,幫助分擔請求負載。

熱溫冷分離(Hot-Warm-Cold Architecture)

• 一種高級架構模式,將不同頻率訪問的數據存儲在不同的硬件上。
• 熱數據存儲在性能更好的硬件上,冷數據存儲在性能較低但成本更低的硬盤上。

Elasticsearch 的查詢原理

倒排索引

• Elasticsearch 使用倒排索引作為核心的索引結構。
• 對于每個文檔中的每個詞,倒排索引都會記錄該詞出現在哪些文檔中,以及出現的頻次。
• 這種索引結構可以快速地根據詞查找相關文檔,是全文搜索的基礎。

分片和復制:

• 為了實現高可用和高性能,Elasticsearch 會將索引數據分散存儲在多個分片上。
• 每個分片都有一個主分片和零個或多個副本分片。
• 查詢時,Elasticsearch 會并行地在所有相關的分片上執行查詢,最后合并結果。

評分模型:

• Elasticsearch 使用 TF-IDF 評分模型來計算文檔的相關度得分。
• TF-IDF 考慮了詞頻(Term Frequency)和逆文檔頻率(Inverse Document Frequency)兩個因素。
• 詞頻越高,文檔越相關;而在更多文檔中出現的詞,相關性越低。
• 得分計算還會考慮文檔長度、字段權重等因素。

查詢 DSL:

• Elasticsearch 提供了豐富的領域特定語言(DSL)來構建復雜的查詢條件。
• Query DSL 支持全文搜索、結構化查詢、地理查詢、聚合分析等功能。
• 開發者可以靈活地組合不同的查詢子句,實現復雜的查詢邏輯。

查詢執行過程:

當用戶發起查詢請求時,Elasticsearch 會經歷以下步驟:

• 解析查詢 DSL,生成內部的查詢計劃。
• 根據查詢計劃,確定需要查詢的索引和分片。
• 將查詢任務并行地分發到相關的數據節點執行。
• 數據節點使用倒排索引在本地分片上執行查詢,并返回部分結果。
• 協調節點收集并合并所有數據節點的部分結果,形成最終的查詢結果。
• 協調節點根據相關度得分對結果進行排序,并返回給客戶端。

結果合并:

• 當數據節點返回部分查詢結果時,協調節點需要對這些結果進行合并和排序。
• 合并過程需要處理不同數據節點返回的文檔得分差異,確保最終結果的準確性。
• 排序時,Elasticsearch 會根據文檔的相關度得分進行排序,并返回給客戶端。

總的來說,Elasticsearch 的查詢原理依賴于倒排索引、分布式架構、評分模型等核心技術,為用戶提供了高性能、高可擴展的搜索和分析能力。通過靈活的 Query DSL,開發者可以構建出復雜的查詢邏輯,滿足各種業務需求。

什么是倒排索引以及工作原理

正排索引vs.倒排索引

• 正排索引是一種常見的索引結構,它將文檔 ID 映射到文檔內容。
• 而倒排索引則相反,它將詞語映射到包含該詞語的文檔 ID 列表。

倒排索引的組成

倒排索引由兩個主要部分組成:

• 詞典(Lexicon): 存儲所有唯一詞語,并指向它們在倒排列表中的位置。
• 倒排列表(Posting List): 記錄每個詞語出現在哪些文檔中,以及出現的頻次等信息。

倒排索引的構建過程

• 首先,對文檔集合進行分詞,提取出所有的詞語。
• 然后,為每個唯一詞語建立一個倒排列表,記錄該詞出現在哪些文檔中。
• 同時,還會記錄該詞在每個文檔中出現的頻次、位置等信息。

倒排索引的查詢過程

• 當用戶進行查詢時,Elasticsearch 會首先查找詞典,找到查詢詞在倒排列表中的位置。
• 然后,按照倒排列表中記錄的文檔 ID 列表,去獲取這些文檔的內容。
• 最后,根據詞頻、文檔長度等因素計算每個文檔的相關度得分,并返回給用戶。

倒排索引的優勢

• 倒排索引可以快速地根據詞查找相關文檔,是全文搜索的基礎。
• 相比正排索引,倒排索引可以更高效地執行全文檢索查詢。
• 倒排索引支持詞語級別的搜索,可以實現復雜的查詢邏輯。

可視為一種二級索引

Elasticsearch 中的索引確實可以理解為一種二級索引。讓我們更詳細地解釋一下:

索引的概念

• 在 Elasticsearch 中,索引相當于關系型數據庫中的表。
• 索引用于存儲和管理一類相似的文檔數據。
• 每個索引都有自己的映射(Mapping),定義了文檔中各個字段的數據類型和分析行為。

倒排索引的關系

• 每個 Elasticsearch 索引都有一個或多個倒排索引。
• 倒排索引是 Elasticsearch 用于實現全文搜索的核心數據結構。
• 它將文檔中的詞語映射到包含該詞語的文檔列表,大大提高了全文檢索的效率。

二級索引的對比

• 在關系型數據庫中,我們常見的二級索引是在表的某些列上建立的索引。
• 這種索引可以加快基于該列的查詢速度,但仍需要掃描整個表。
• 而 Elasticsearch 的倒排索引則更進一步,直接將詞語與文檔 ID 建立映射關系,無需掃描整個文檔。

索引的優勢

• Elasticsearch 的索引不僅支持全文搜索,還可以進行結構化查詢、地理查詢等復雜操作。
• 索引可以靈活地定義映射,支持動態添加新的字段,非常適用于schema-less的數據。
• 索引可以水平擴展,通過增加節點來提升查詢性能。

總之,Elasticsearch 中的索引確實可以視為一種二級索引,但它基于倒排索引的核心技術,在全文搜索等場景下展現出了更強大的性能和靈活性。這種索引結構是 Elasticsearch 高性能搜索和分析的關鍵所在。

類似于分表的分片

Elasticsearch 中的分片(Shard)確實類似于關系型數據庫中的分表,它們都是為了提高系統的性能和可擴展性而采取的措施。讓我們更詳細地了解一下 Elasticsearch 中分片的作用和工作機制:

分片的概念

• 在 Elasticsearch 中,每個索引都會被劃分成一個或多個分片(Primary Shard)。
• 這些分片可以分散在集群中的多個節點上,從而實現數據的分布式存儲。
• 除了主分片,每個索引還可以有零個或多個副本分片(Replica Shard),用于數據的冗余備份。

分片的作用

• 提高查詢性能:查詢請求可以并行地在多個分片上執行,從而提高整體的查詢效率。
• 支持水平擴展:通過增加節點,可以增加分片的數量,從而支持更大規模的數據存儲和查詢。
• 提高可靠性:副本分片可以提供數據冗余備份,增強系統的容錯能力。

分片的工作機制

• 當用戶向 Elasticsearch 寫入數據時,數據會被路由到對應的主分片上進行存儲。
• 同時,主分片的副本會被自動同步到其他節點上,形成副本分片。
• 當用戶查詢時,查詢請求會被并行地分發到所有相關的分片上執行,最后將結果匯總返回。

分片的靈活性

• 分片數可以在創建索引時指定,也可以在索引創建后動態調整。
• 分片數的選擇需要權衡數據量、查詢性能和容錯性等因素。
• 分片數過少可能導致單個分片過大,影響性能;分片數過多又可能造成資源浪費。

總之,Elasticsearch 中的分片機制確實類似于關系型數據庫中的分表,都是為了提高系統的性能和可擴展性。分片在 Elasticsearch 中扮演了關鍵的角色,是實現海量數據高性能存儲和檢索的基礎。

分片的

Elasticsearch 中,確定需要查詢的分片位置是很關鍵的一步。Elasticsearch 提供了一些機制來幫助我們高效地定位查詢的分片,主要包括以下幾個方面:

路由算法

• Elasticsearch 使用一個確定性的哈希路由算法來決定數據寫入到哪個分片。
• 該算法基于文檔的 ID 值計算出一個分片編號,從而將文檔路由到對應的分片上。

routing 參數

• 在查詢時,用戶可以指定一個 routing 參數來自定義文檔的路由方式。
• 這樣可以保證同一個查詢請求會命中同一組分片,提高查詢效率。

分片搜索

• 當用戶發起查詢請求時,Elasticsearch 會自動將查詢請求分發到相關的所有分片上執行。
• 各個分片并行處理查詢,最后將結果匯總返回給用戶。

分片元數據

• Elasticsearch 會維護每個索引的分片元數據信息,記錄每個分片所在的節點等信息。
• 當執行查詢時,協調節點會根據這些元數據信息,將查詢請求路由到正確的分片上。

分片感知

• Elasticsearch 客戶端庫會緩存索引的分片元數據信息,減少與協調節點的交互。
• 這樣客戶端就可以直接感知分片的位置信息,進一步提高查詢效率。

并行處理的實現

Elasticsearch 中的并行處理是通過以下幾個關鍵機制來實現的:

分片結構

• 如前所述,Elasticsearch 會將索引數據劃分成多個主分片和副本分片。
• 這些分片可以分散存儲在集群的不同節點上,從而為并行處理奠定基礎。

查詢路由

• 當用戶發起查詢請求時,Elasticsearch 會根據路由算法將查詢請求分發到相關的所有分片上。
• 這種查詢路由機制確保了查詢可以并行地在多個分片上執行。

分片搜索

• 各個分片會獨立地處理查詢請求,并返回部分結果。
• Elasticsearch 的協調節點會收集這些部分結果,并進行最終的合并和排序輸出。

線程池管理

• Elasticsearch 在每個節點上都維護了多個線程池,用于處理不同類型的任務,如搜索、索引、bulk 等。
• 這些線程池可以充分利用節點的CPU資源,提高并行處理能力。

節點協調

• 當用戶向 Elasticsearch 發起查詢請求時,請求會先到達一個協調節點。
• 協調節點會負責將請求分發到相關分片,收集分片結果,并將最終結果返回給用戶。
  這種節點協調機制進一步優化了并行查詢的過程。

資源隔離

• Elasticsearch 會為不同類型的任務設置獨立的資源池,如CPU、內存等。
• 這種資源隔離機制確保了并行任務之間不會互相干擾,充分發揮集群的并行處理能力。

總的來說,Elasticsearch 的并行處理機制建立在分片結構、查詢路由、線程池管理等多個層面。通過合理利用集群資源,Elasticsearch 可以高效地并行執行各種查詢和索引任務,大大提高了系統的處理能力和性能

Java實現

Elasticsearch 是基于 Java 語言實現的。

具體來說:

Lucene 基礎

• Elasticsearch 的核心是基于 Apache Lucene 這個全文搜索引擎庫。
• Lucene 本身是用 Java 語言開發的高性能全文搜索庫。

Elasticsearch 架構

• Elasticsearch 是基于 Lucene 構建的一個分布式搜索和分析引擎。
• Elasticsearch 的大部分核心組件和功能都是用 Java 語言實現的。

集群管理

• Elasticsearch 的集群管理、節點通信、數據分片等核心機制也是用 Java 實現的。

查詢處理

• Elasticsearch 的查詢解析、執行計劃生成、結果合并等關鍵邏輯同樣基于 Java 語言。

插件擴展

• Elasticsearch 提供了豐富的插件機制,絕大部分官方插件也是用 Java 開發的。

客戶端支持

• Elasticsearch 官方提供了多種語言的客戶端,如 Java、Python、C#、Node.js 等。
• 這些客戶端都是基于 Elasticsearch 的 Java API 進行二次封裝。

總的來說,Elasticsearch 作為一個企業級的搜索引擎和分析平臺,其核心實現和架構都是基于 Java 語言構建的。這得益于 Java 在企業級應用中的廣泛應用,以及 Lucene 這個高性能全文搜索引擎庫的 Java 語言基礎。