ElasticSearch扫盲概念篇[ES系列] - 第500篇

发布时间:2024年01月15日

历史文章(文章累计500+)

国内最全的Spring?Boot系列之一

国内最全的Spring?Boot系列之二

国内最全的Spring?Boot系列之三

国内最全的Spring?Boot系列之四

国内最全的Spring?Boot系列之五》

国内最全的Spring?Boot系列之六

ElasticSearch详细搭建以及常见错误high disk watermark [ES系列] - 第497篇

Elasticsearch可视化平台Kibana [ES系列] - 第498篇

Elasticsearch安装分词插件[ES系列] - 第499篇

悟纤:师傅,脑瓜疼来着~

?

师傅:徒儿这是怎么了?

悟纤:师傅,我感觉自己总是很忧虑,无法真正开心起来。

师傅:徒儿,我理解你的感受。有时候,我们会被一些琐事和烦恼所困扰,导致心情不畅。但是,要想获得更开心,我们需要学会调整自己的心态

悟纤:师傅,怎么调整呢?

师傅:首先,你要学会放下那些无谓的忧虑和烦恼。不要让它们占据你的心灵,影响你的情绪。尝试转移注意力,去做一些让你感到快乐和满足的事情。

悟纤:弟子明白了,要学会放下烦恼,去做让自己开心的事情。

师傅:很好,徒儿。此外,你还可以尝试改变自己的思维方式。不要总是看到事情的负面,试着从积极的角度去看待问题。记住,生活中总会有不如意的事情,但是我们可以选择如何去面对它。

悟纤:师傅,徒儿会努力尝试的。

师傅:我相信你一定能够做到。此外,你还可以尝试寻找一些能够帮助你放松身心的方法,比如运动、听音乐、阅读等。这些活动可以帮助你缓解压力,让你的心情变得更加愉悦。

悟纤:徒儿明白了,谢谢师傅的指导。

导读

Hi,大家好,我是悟纤。我就是我,不一样的烟火。我就是我,与众不同的小苹果。

这一节来看看ES的概念。

一、ES概念

1.1?节点:Node

ElasticSearch?是以集群的方式运行的,而节点是组成ES集群的基本单位,所以每个?ElasticSearch?实例就是一个节点每个物理机器上可以有多个节点使用不同的端口和节点名称

节点按主要功能可以分为三种:主节点(Master Node),协调节点(Coordianting Node)和数据节点(Data Node)。下面简单介绍下:

主节点:处理创建,删除索引等请求,维护集群状态信息。可以设置一个节点不承担主节点角色

协调节点:负责处理请求。默认情况下,每个节点都可以是协调节点。

数据节点:用来保存数据。可以设置一个节点不承担数据节点角色

http://localhost:9200/_cat/nodes?v

1.2角色:Roles

ES的角色分类:

·?主节点(active master):一般指活跃的主节点,一个集群中只能有一个,主要作用是对集群的管理。

·?候选节点(master-eligible):当主节点发生故障时,参与选举,也就是主节点的替代节点。

·?数据节点(data node):数据节点保存包含已编入索引的文档的分片。数据节点处理数据相关操作,如?CRUD、搜索和聚合。这些操作是?I/O?密集型、内存密集型和?CPU?密集型的。监控这些资源并在它们过载时添加更多数据节点非常重要。

·?预处理节点(ingest node):预处理节点有点类似于logstash的消息管道,所以也叫ingest pipeline,常用于一些数据写入之前的预处理操作。

注意:如果?node.roles?为缺省配置,那么当前节点具备所有角色。

1.3索引:Index

索引在?ES?中所表述的含义和?MySQL?中的索引完全不同,在?MySQL?中索引指的是加速数据查询的一种特殊的数据结构,如?normal index。

而在?ES?中,索引表述的含义等价于?MySQL?中的表(仅针对?ES 7.x?以后版本),注意这里只是类比去理解,索引并不等于表。

在?ES?中,索引在不同的特定条件下可以表示三种不同的意思

·?表示源文件数据:当做数据的载体,即类比为数据表,通常称作?index?。例如:通常说 集群中有?product?索引,即表述当前?ES?的服务中存储了?product?这样一张“表”。

·?表示索引文件:以加速查询检索为目的而设计和创建的数据文件,通常承载于某些特定的数据结构,如哈希、FST?等。例如:通常所说的 正排索引 和 倒排索引(也叫正向索引和反向索引)。就是当前这个表述,索引文件和源数据是完全独立的,索引文件存在的目的仅仅是为了加快数据的检索,不会对源数据造成任何影响,

·?表示创建数据的动作:通常说创建或添加一条数据,在?ES?的表述为索引一条数据或索引一条文档,或者?index?一个?doc?进去。此时索引一条文档的含义为向索引中添加数据。

索引的组成部分:

·?alias:索引别名

·?settings:索引设置,常见设置如分片和副本的数量等。

·?mapping:映射,定义了索引中包含哪些字段,以及字段的类型、长度、分词器等。

1.4类型:Type(ES 7.x?之后版本已删除此概念)

在较早的ES版本中,索引可以包含多个类型,每个类型代表了不同的文档结构。然而,从ES 7.x版本开始,类型已经被弃用,一个索引只能包含一个文档类型。

ES 7.x

·?不推荐在请求中指定类型。例如,索引文档不再需要文档type。新的索引?API?适用PUT {index}/_doc/{id}于显式?ID?和POST {index}/_doc?自动生成的?ID。请注意,在?7.0?中,_doc是路径的永久部分,表示端点名称而不是文档类型。

·?索引创建、索引模板和映射?API?中的include_type_name参数将默认为false.?完全设置参数将导致弃用警告。

·?_default_映射类型被删除 。

ES 8.x

·?不再支持在请求中指定类型。

·?该include_type_name参数被删除。

1.5文档:Document

文档是ES中的最小数据单元。它是一个具有结构化JSON格式的记录。文档可以被索引并进行搜索、更新和删除操作。

文档元数据,所有字段均以下划线开头,为系统字段,用于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:文档唯一id

·?_source:?文档的原始Json数据

·?_version:?文档的版本号,修改删除操作_version都会自增1

·?_seq_no:?和_version一样,一旦数据发生更改,数据也一直是累计的。Shard级别严格递增,保证后写入的Doc的_seq_no大于先写入的Doc的_seq_no。

·?_primary_term: _primary_term主要是用来恢复数据时处理当多个文档的_seq_no一样时的冲突,避免Primary Shard上的写入被覆盖。每当Primary Shard发生重新分配时,比如重启,Primary选举等,_primary_term会递增1。

1.6对比

elasticSearch是面向文档,关系型数据库 和?ElasticSearch?客观的对比!

elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库),每个索引中可以包含多个类型(表),每个类型下又包含多个文档(行),每个文档中又包含多个字段(列)

1.7 Node?与?Cluster

Elastic?本质上是一个分布式数据库,允许多台服务器协同工作,每台服务器可以运行多个?Elastic?实例。

单个?Elastic?实例称为一个节点(node)。一组节点构成一个集群(cluster)。

? 阿里巴巴前高级研发工程师

? 三家千万级互联网企业技术顾问

? MBTI/盖洛普技术专家

? 厦门某高校外聘教师

? 51CTO特约合作讲师

? 网易云课堂签约讲师

?《深入理解设计模式》作者

文章来源:https://blog.csdn.net/linxingliang/article/details/135603366
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。