🐇明明跟你说过：个人主页

🏅个人专栏：《洞察之眼：ELK监控与可视化》🏅

🔖行路有良友，便是天堂🔖

目录

一、引言

1、Elasticsearch简介

2、分布式搜索引擎的工作原理

二、Elasticsearch核心组件

1、索引（Index）

2、类型（Type，注：自Elasticsearch 7.x开始已弃用）

3、文档（Document）

4、节点（Node）

5、集群（Cluster）

6、分片（Shard）与副本（Replica）

7、Elasticsearch与MySQL的对应关系

---

一、引言

1、Elasticsearch简介

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，最初由 Elasticsearch N.V. 公司开发，并于 2010 年首次发布。它建立在 Apache Lucene 基础之上，提供了分布式的实时搜索和分析功能，被广泛应用于各种场景，包括日志分析、全文搜索、监控和可视化等。

以下是 Elasticsearch 的一些重要特点和功能：

1. 分布式架构：

• Elasticsearch 是一个分布式系统，数据可以水平扩展到多个节点上存储和处理。
• 数据被分割成多个分片（Shard），每个分片可以被复制到多个副本（Replica），以提高数据的可用性和容错性。

2. 实时搜索：

• Elasticsearch 提供了快速的实时搜索功能，可以在大规模数据集上快速地进行搜索、过滤和排序。
• 支持复杂的搜索查询语法和全文搜索功能，可以满足各种搜索需求。

3. 多种数据类型：

• Elasticsearch 支持多种数据类型的存储和索引，包括文本、数字、日期、地理位置等。
• 支持结构化数据和非结构化数据的索引和查询。

4. 强大的聚合和分析：

• Elasticsearch 提供了丰富的聚合（Aggregation）功能，可以对数据进行统计、分组、计算等操作。
• 支持各种聚合函数和桶（Bucket）操作，可以生成复杂的数据分析报表和可视化。

5. RESTful API：

• Elasticsearch 提供了基于 RESTful API 的接口，支持各种 HTTP 请求和 CRUD 操作。
• 开发者可以使用各种编程语言和工具与 Elasticsearch 进行交互，实现数据的索引、搜索和分析。

6. 可扩展性和灵活性：

• Elasticsearch 提供了丰富的插件和扩展机制，可以根据需求定制和扩展功能。
• 支持与其他开源工具和系统集成，如 Logstash、Kibana、Beats 等，构建完整的日志分析和监控解决方案。

2、分布式搜索引擎的工作原理

1. 数据采集：分布式搜索引擎从多个来源采集数据，这些数据可以是网页、文档、日志、数据库等。数据采集可以通过网络爬虫、日志收集器等方式进行。
2. 数据处理和索引构建：采集到的数据需要进行处理和索引构建，以便后续的快速搜索。在这个阶段，文本数据会被分词、分析，并构建索引结构。索引结构通常包括倒排索引等，用于加快搜索速度和提高搜索精度。
3. 索引分片和分布式存储：索引构建完成后，索引数据会被分片存储在多个节点上，以确保数据的高可用性和可扩展性。分布式存储系统通常使用分布式文件系统（如HDFS）、分布式数据库（如Elasticsearch、Apache Solr）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等。
4. 搜索请求处理：当用户提交搜索请求时，搜索引擎会接收到请求并进行处理。搜索请求处理包括解析用户查询、检索相关文档、计算文档相关度等步骤。通常情况下，搜索请求会被路由到多个索引分片上并行处理，以提高搜索速度。
5. 结果聚合和排序：搜索引擎会将检索到的文档按照相关度排序，并返回给用户。搜索结果可能还包括分页、高亮显示、聚合等功能，以提高用户体验。
6. 搜索结果缓存：为了提高搜索性能，搜索引擎通常会使用缓存来存储热门搜索结果。这样，对于相同的查询请求，可以直接从缓存中获取结果，而不需要重新计算。
7. 系统监控和优化：搜索引擎会持续监控系统性能、用户行为等指标，并根据监控结果进行系统优化和调整，以提高搜索效率和用户满意度。

 

二、Elasticsearch核心组件

1、索引（Index）

Elasticsearch 的核心组件之一是索引（Index）。索引是 Elasticsearch 中存储和组织数据的基本单位，类似于关系型数据库（MySQL）中的表。

1. 定义：

• 索引在 Elasticsearch 中是一个逻辑存储单元，类似于关系型数据库中的“数据库”概念。
• 它是一个文档的集合，这些文档具有相似的特性或属于同一逻辑分类。

2. 分片与副本：

• 索引可以包含一个或多个分片（Shards），每个分片都是一个 Lucene 实例，可以独立地进行搜索和存储操作。分片允许 Elasticsearch 在多个服务器上水平扩展，从而处理更多的数据和查询。
• 每个分片可以有零个或多个副本（Replicas），副本是分片的完整拷贝，用于提供数据的冗余和容错性。当某个分片所在的服务器出现故障时，可以从其副本中恢复数据。

3. 数据存储：

• 索引中的文档被存储为 JSON 格式，这使得 Elasticsearch 能够存储结构化和非结构化数据。
• Elasticsearch 使用倒排索引（Inverted Index）技术来实现高效的全文搜索。倒排索引将文档中的单词与其在文档中的位置信息关联起来，从而可以快速定位包含特定单词的文档。

2、类型（Type，注：自Elasticsearch 7.x开始已弃用）

在Elasticsearch的早期版本中，类型（Type）是一个重要的概念，它用于在一个索引中定义不同的文档类型。从Elasticsearch 7.x版本开始，类型（Type）的概念已经被弃用，并在8.x版本中完全移除。这是为了简化索引和搜索操作，并提高数据的一致性和可靠性。

在早期的Elasticsearch版本中，类型允许用户在一个索引中存储多种类型的文档。每个类型都有自己的映射（Mapping），定义了文档的结构和属性。这种灵活性使得用户可以在一个索引中存储具有不同结构的数据，但也可能导致数据管理和查询的复杂性增加。

随着Elasticsearch的发展，官方团队发现类型的存在带来了许多问题。首先，它增加了索引的复杂性，使得管理和优化变得更加困难。其次，类型在某些情况下可能导致数据不一致和查询错误。因此，官方决定逐步弃用类型，并在8.x版本中完全移除它。

在没有类型的Elasticsearch中，每个索引都只能包含一种类型的文档。这意味着用户需要为每个不同的数据类型创建一个单独的索引。虽然这可能会增加索引的数量，但它可以提高数据的一致性和可靠性，并简化索引和搜索操作。

3、文档（Document）

在 Elasticsearch 中，文档（Document）是存储在索引（Index）中的基本数据单位。每个文档都是一个 JSON 格式的数据对象，它包含了一系列字段（Field）和对应的值。文档可以被索引、检索、更新和删除。

文档（Document）在 Elasticsearch 中相当于 MySQL 中的行（Row）。就像 MySQL 中的每一行代表一个数据记录，而 Elasticsearch 中的每个文档也代表着一个数据实体。因此，文档和行都是存储在数据库中的基本数据单位，它们都包含了一系列的字段和对应的值。 

以下是关于 Elasticsearch 文档的一些重要概念和特点：

1. 结构化数据：文档是结构化的数据对象，由多个字段组成。每个字段都有一个名称和对应的值，可以是简单的数据类型（如文本、数字、日期等）或复杂的数据结构（如嵌套对象、数组等）。
2. 唯一标识：每个文档都有一个唯一标识符（ID），用于在索引中唯一标识该文档。ID 可以由 Elasticsearch 自动生成，也可以由用户指定。
3. 索引存储：文档被存储在索引中，每个索引可以包含多个文档。索引是文档的集合，类似于关系型数据库中的表。
4. 字段映射：文档的字段映射定义了每个字段的数据类型、分析器等属性。字段映射可以手动指定，也可以由 Elasticsearch 根据插入的文档自动推断生成。
5. 全文搜索：Elasticsearch 支持全文搜索，可以对文档中的文本字段进行全文检索。全文搜索可以根据关键词、词语匹配度等条件快速定位到符合条件的文档。
6. CRUD 操作：文档支持 CRUD 操作，即创建（Create）、读取（Retrieve）、更新（Update）和删除（Delete）。通过 Elasticsearch 的 API 可以对文档进行增删改查操作。
7. 版本控制：Elasticsearch 支持文档的版本控制，每个文档可以有多个版本。当对文档进行更新操作时，Elasticsearch 会自动创建新版本，并保存历史版本的数据。

文档是 Elasticsearch 中存储和组织数据的基本单位，具有灵活的数据模型、强大的全文搜索和分析功能，是构建分布式搜索引擎和分布式数据存储系统的核心组件之一。

 

4、节点（Node）

Elasticsearch中的节点（Node）指的是Elasticsearch实例的运行实例，即一个独立的Elasticsearch服务进程。每个节点都是一个独立的工作单元，负责存储数据、参与数据处理（如索引、搜索、聚合等）以及参与集群的协调工作。

通过多个节点（Node）,可以组成Elasticsearch高可用集群

节点可以承担多种角色，包括但不限于：

• 主节点（Master Node）：负责集群范围内的元数据管理和变更，如索引创建、删除、分片分配等。
• 数据节点（Data Node）：存储实际数据和相关的索引文件，参与数据的索引、搜索和恢复过程。
• 协调节点（Coordinating Node）：接收客户端请求，将请求路由至适当的节点，并将结果汇总返回给客户端。每个节点都可以充当协调节点，也可以专门设置某些节点仅作为协调节点。

节点可以在物理或虚拟机上单独部署，也可以在同一台机器上运行多个节点（但需注意资源分配）。节点通过HTTP协议进行通信，共同管理集群的状态和数据。在Elasticsearch集群中，多个节点协同工作，共同提供高效、可靠的数据存储和搜索服务。

5、集群（Cluster）

在 Elasticsearch 中，集群（Cluster）是由一个或多个节点（Node）组成的分布式系统。这些节点协同工作，共同存储、索引和搜索数据，提供高可用性、可伸缩性和容错性。

1. 节点的集合：集群是由多个节点组成的集合。每个节点都是一个独立的 Elasticsearch 实例，可以独立运行，也可以加入到一个集群中。
2. 数据分片和副本：集群中的数据被分成多个分片（Shard），每个分片可以在集群的不同节点上进行存储和复制。分片的复制称为副本（Replica），用于提高数据的可用性和容错性。
3. 负载均衡：集群可以自动进行负载均衡，将搜索请求和索引请求分配到各个节点上，以实现数据的均衡存储和处理。
4. 故障检测和容错：集群可以检测到节点的故障并进行处理，例如自动将丢失的分片复制到其他节点上，以确保数据的完整性和可用性。
5. 主节点：集群中的主节点（Master Node）负责集群的管理和协调工作，例如分配分片、故障检测、节点加入和退出等。
6. 集群状态：集群的状态可以是健康的（Green）、部分健康的（Yellow）或者不健康的（Red），根据集群中分片的分布和副本的状态来判断。
7. 动态扩展：集群可以根据需要动态扩展，可以增加节点、增加分片副本或者增加集群中的分片数量。

 

6、分片（Shard）与副本（Replica）

在 Elasticsearch 中，分片（Shard）和副本（Replica）是两个重要的概念，它们在集群中起着不同的作用。

分片（Shard）：

• 分片是 Elasticsearch 中存储数据的基本单位，每个索引（Index）都被分成多个分片，每个分片是一个独立的 Lucene 索引。
• 分片的数量在索引创建时就确定了，一旦确定就不能修改。默认情况下，每个索引会被分配 5 个主分片（Primary Shard），可以通过配置来修改。
• 分片的主要作用是实现数据的分布和并行处理。通过将索引数据分成多个分片存储在不同的节点上，可以提高搜索和索引操作的并发性和吞吐量。

副本（Replica）：

• 副本是分片的拷贝，每个分片可以有多个副本。副本的数量在索引创建时可以指定，也可以后续动态修改。
• 副本的主要作用是提高数据的可用性和容错性。当某个节点上的分片不可用时，集群可以从其它节点上的副本中提供服务，确保数据的完整性和可用性。
• 默认情况下，每个分片会有一个副本，可以通过配置来修改副本的数量。副本的数量可以根据集群的规模、性能需求和容错需求来灵活调整。

7、Elasticsearch与MySQL的对应关系

在 MySQL 中，表（Table）用于存储数据记录，而在 Elasticsearch 中，索引（Index）用于存储文档。一个索引可以看作是 MySQL 中的表，而文档则是表中的行。

类比关系如下：

• MySQL 中的表（Table）对应于 Elasticsearch 中的索引（Index）。
• MySQL 中的行（Row）对应于 Elasticsearch 中的文档（Document）。
• MySQL 中的字段（Field）对应于 Elasticsearch 中的字段（Field）。

   

💕💕💕每一次的分享都是一次成长的旅程，感谢您的陪伴和关注。希望这些关于ELK的文章能陪伴您走过技术的一段旅程，共同见证成长和进步！😺😺😺

🧨🧨🧨让我们一起在技术的海洋中探索前行，共同书写美好的未来！！！