理解 ElasticSearch 的工作原理需要從索引、搜索、以及其背后的核心機制幾個方面來探討。

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1. ElasticSearch 是什么？

ElasticSearch 是一個分布式搜索和分析引擎，適用于各種類型的數據，例如文本、數值、地理位置、結構化或非結構化數據。它基于 Apache Lucene 構建，提供高效的全文本搜索能力。

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2. 數據的寫入與索引

(1) 數據寫入

• 文檔存儲： 數據以 JSON 格式的文檔寫入。
• 索引：
  • 文檔屬于一個索引（類似于數據庫中的表）。
  • 每個文檔由一個唯一的 _id 標識。
• 分片機制：
  • 一個索引被劃分為多個分片（shards），每個分片可以分布在不同的節點上。
  • 分片提供了水平擴展能力。
  • 每個分片有主副本和副本分片，提供數據高可用性。

(2) 倒排索引

倒排索引是 ElasticSearch 的核心結構，用于快速查找包含某個詞的所有文檔：

1. 文檔的每個字段被分詞器（Analyzer）拆分成單個的詞條（terms）。
2. 構建詞條到文檔的映射。
3. 例如：
   • 文檔 1：ElasticSearch is fast.
   • 文檔 2：Fast search with ElasticSearch.
   • 倒排索引：

     fast -> [1, 2]
     ElasticSearch -> [1, 2]
     search -> [2]
     

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3. 數據寫入流程

1. 寫入內存緩沖區和事務日志（Translog）：
   • 數據先寫入內存中的緩沖區，同時寫入磁盤上的事務日志，用于故障恢復。
2. 段（Segment）生成：
   • 定期（默認 1 秒）刷新（refresh），將緩沖區的數據寫入段文件（不可變）。
   • 每個段中包含倒排索引。
3. 段合并：
   • 為了減少小段的開銷，ElasticSearch 會定期合并小段為大段，釋放舊段占用的資源。

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4. 數據的搜索

搜索使用分布式處理，流程如下：

1. 路由到分片：
   • 請求被路由到對應的分片（主分片或副本分片）。
2. 分片內查詢：
   • 每個分片查詢其本地的倒排索引，返回匹配結果。
3. 合并結果：
   • 主節點從各分片匯總結果，根據相關性或排序規則生成最終結果。

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5. 核心特性

(1) 近實時搜索（NRT）

• 數據寫入后并非立即可搜索，而需要等待刷新。
• 刷新間隔（默認 1 秒）可通過 refresh_interval 配置。

(2) 分布式架構

• 分片與副本分布在不同節點，提供高可用性和擴展性。

(3) 分析功能

• ElasticSearch 不僅用于搜索，還支持聚合（aggregation）分析。

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6. 優化與實踐

• 調整分片數： 根據數據規模和集群節點調整分片數。
• 調整刷新間隔： 根據業務需求調整 refresh_interval。
• 使用批量操作： 批量寫入（bulk API）提高寫入效率。
• 設置合適的映射（Mapping）： 為字段指定類型、分詞器，提升搜索性能。

通過這些機制和優化，ElasticSearch 能快速索引和搜索海量數據，適應各種業務場景需求。