Elasticsearch简介

Elasticsearch 是一个开源的、基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，设计用于云盘算环境中，能够实现实时的、可扩展的搜索、分析和探索全文和结构化数据。它具有高度的可扩展性，可以在短时间内搜索和分析大量数据。
  Elasticsearch 不但仅是一个全文搜索引擎，它还提供了分布式的多用户本领，实时的分析，以及对复杂搜索语句的处理本领，使其在众多场景下，如企业搜索，日志和事件数据分析等，都有广泛的应用。
  本文将对 Elasticsearch 的基本概念进行先容，包括索引、文档、字段、映射、节点、集群和分片等，帮助读者理解和使用 Elasticsearch。
  

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1、Elasticsearch简介

1.1、ElasticSearch的诞生

2004 年，以色列人 Shay Banon 创造了一款名为 Compass 的搜索引擎，在思量 Compass 的第三个版本时，他意识到有必要重写 Compass 的大部分内容，以"创建一个可扩展的搜索解决方案"。因此，他创建了"一个重新构建的分布式解决方案"，并使用了一个公共接口，即 Http 上的 Json，它也适用于 Java 以外的编程语言。于是 Shay Banon 在 2010 年 2 月发布了 Elasticsearch 的第一个版本。
Elasticsearch 自从诞生以来，其应用越来越广泛，特殊是大数据范畴，功能也越来越强大，但是如何有效的监控管理 Elasticsearch 一直是公司所面对的难题，由于 Elasticsearch 集群的稳定性，决定了其业务发展的高度，对于一个应用来说其稳定是第一目标，所以完善的监控体系是必不可少的。
1.2、ElasticSearch概述

ElasticSearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎，基于 Apache Lucene 实现。它提供了一个分布式的多用户的全文搜索引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的本领。充分使用 Elasticsearch 的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值

Elasticsearch 提供了一个全文搜索的功能，但它不但仅是一个搜索引擎。它还提供了分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索。Elasticsearch 也能进行实时的数据分析，并能在近实时的情况下返回分析效果。
Elasticsearch 是用 Java 开发的，并作为 Apache 答应条款下的开源软件发布。它的 API 使用 JSON 作为数据交换的格式，支持各种语言的官方客户端，包括：Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Ruby 和许多其他语言。
ElasticSearch 主要特点包括：

• 分布式实时文件存储：每个字段都被索引并可被搜索；
  
• 分布式实时分析：搜索、稳定、可靠；
  
• 可扩展性：可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级结构化或非结构化数据；
  
• 多租户：具有多种粒度的索引本领，例如可以对用户数据进行单独索引，也可以将所有效户的数据存储在一个索引中，并使用用户 ID 进行过滤或者聚合；
  
• 全文搜索：内置对全文搜索的支持，内部使用 Lucene 进行全文搜索；
  
• 安全：内置用户认证、权限控制、SSL/TLS 加密等安全特性；
  
• JSON/HTTP：使用 JSON 进行数据交互，提供了 RESTful API；
  
• 兼容性：支持多种语言客户端，如 Java、Python、PHP、JavaScript 等；
  
• 生态系统：Elasticsearch 是 Elastic Stack（也被称为 ELK Stack）的一部分，该栈还包括 Logstash（日志收集、处理和转发工具）、Kibana（数据可视化工具）和 Beats（轻量级数据采集器）
  

   Ps：Lucene 是 Elasticsearch 所基于的 Java 库，它引入了按段搜索的概念。
  1.3、ElasticStack概述

Elasticsearch 是与名为 Logstash 的数据收集和日志剖析引擎以及名为 Kibana 的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为 “Elastic Stack”（以前称为"ELK stack"）。

• Elasticsearch：是一个分布式、RESTful 搜索和分析引擎，能够解决不停增长的各种类型的数据的搜索问题；
  
• Logstash：是服务器端数据处理管道，能够同时从多个泉源采集数据，转换数据，然后将数据发送到你选择的"存储库"；
  
• Kibana：让用户可以在 Elasticsearch 中可视化和管理数据。它是 Elasticsearch 的窗口，任何盼望从 Elasticsearch 索引中提取数据并将其可视化的人都会使用 Kibana；
  
• Beats：是一款轻量级的数据采集器，用于采集各种类型的数据并发送到 Logstash 或 Elasticsearch
  

以上产品同属于一家环球性的公司——Elastic，其专注于提供开源搜索和数据分析技能，Elastic 的产品广泛应用于企业搜索、日志和事件数据分析、实时应用监控、大数据分析等范畴。Elastic 的任务是使搜索变得简单，帮助人们从数据中发现和理解有价值的信息。

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2、ElasticSearch 是搜索引擎？照旧数据库？

2.1、作为搜索引擎

作为搜索引擎，ElasticSearch 绝对稳坐该范畴的头把交椅，其内核基于 Lucene 构建，支持全文搜索是职责所在，提供了丰富友爱的 API。
但是在现在项目中，Elasticsearch 用作传统意义上全文检索的比重越来越少，多数时候是用来做精确查询加快，查询条件许多，可以任意组合，查询速率很快，替换其它许多数据库复杂条件查询的场景需求。；乃至有的数据库产品直接使用 Elasticsearch 做二级索引，如 HBase、Redis 等。因此 Elasticsearch 由于自身的一些特性，更像一个多模数据库。

图示：Elasticsearch 于 2022 年 12 月是综合数据库排名热度已经到第 7 位！
2.2、作为数据库

Elasticsearch 与台甫鼎鼎的 MongoDB 非常相似，Elasticsearch 使用 Json 格式来承载数据模型（MongoDB 使用 Bson，类似于 Json），已经成为究竟上的文档型数据库，固然底层存储不是 Json 格式。不外二者在产品定位上有差别：

• Elasticsearch 更加擅长的基于查询搜索的分析型数据库，倾向 OLAP；
  
• MongoDB 定位于事务型应用层面 OLTP，固然也支持数据分析，但是效果谁用谁知道～
  

值得注意的是 Elasticsearch 不是关系型数据库，内部数据更新采用乐观锁，无严格的 ACID 事务特性，任何企图将它用在关系型数据库场景的应用都会有许多问题！
2.3、ElasticSearch 的应用场景

Elasticsearch 固然是基于 Lucene 构建，但应用范畴确实非常宽泛：

• 全文检索：Elasticsearch 最初是作为一个全文搜索引擎而设计的，它将 Lucene 的复杂设置进行了封装，为开发人员提供了友爱的接口，可以提供快速、实时的全文搜索服务，非常得当用于网站搜索、文档搜索等场景。
  
• 应用查询：Elasticsearch 最擅长的就是查询，基于倒排索引核默算法，查询性能强于 B-Tree 类型所有数据产品，尤其是关系型数据库方面。当数据量超过千万或者上亿时，数据检索的效率非常显着。
  
• 大数据：Elasticsearch 已经成为大数据平台对外提供查询的重要组成部分之一。大数据平台将原始数据颠末迭代盘算，之后效果输出到 Elasticsearch 提供查询，特殊是大批量的明细数据。
  
• 日志检索：Elasticsearch 团结 Logstash 和 Kibana，形成了闻名的 ELK 三件套，专门针对日志采集、存储、查询设计的产品组合。
  
• 监控范畴：Elasticsearch 进入此范畴比较晚，但由于其倒排索引核默算法，也是支持时序数据场景的，性能也是相当不错的，在功能性上完全压住时序数据库。
  
• 呆板学习：Elasticsearch 本身是数据平台，集成了部分呆板学习算法，同时又集成了 Kibana 可视化操作，使得从数据采集、到模型练习、到模型猜测应用都可以一键式完成。
  
• 作为 NoSQL 数据库：Elasticsearch 支持分布式的 CRUD 操作，可以作为一个分布式的 NoSQL 数据库使用。
  
• 地理空间数据分析和搜索：Elasticsearch 支持地理空间数据的索引和搜索，可以用于地理位置搜索、地理空间数据分析等场景。
  

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3、ElasticSearch逻辑结构

3.1、逻辑结构设计：索引

在 Elasticsearch 中，索引（Index）是具有类似特性的文档聚集。每个索引都有一个唯一的名称来标识，这个名称必须全部是小写。当我们对文档进行索引、搜索、更新和删除操作时，都会引用到这个索引名称。
例如，我们可以创建一个名为 “customer” 的索引来存储所有的客户数据，创建一个名为 “product” 的索引来存储所有的产品数据。当我们必要搜索某个客户的信息时，就可以对 “customer” 索引进行搜索；当我们必要更新某个产品的信息时，就可以对 “product” 索引进行更新。
这种方式使得我们可以在 Elasticsearch 中组织和管理大量的数据，同时也能保证高效的搜索和查询性能
3.2、逻辑结构设计：类型

在 Elasticsearch 早期版本中，类型（Type）是索引的逻辑分类，用于将具有共同字段的文档分组在一起。每个类型都有自己的映射（Mapping），定义了类型中文档的字段名和字段类型。
然而，必要注意的是，从 Elasticsearch 7.0 开始，类型的概念已经被逐渐废弃，一个索引下只能有一个类型，或者完全不使用类型。这是由于多类型存在一些问题，如字段名冲突、内存浪费等，所以 Elasticsearch 决定逐步移除多类型的支持。在新的版本中，我们通常直接在索引级别定义映射，不再使用类型。
3.3、逻辑结构设计：映射

在 Elasticsearch 中，映射（Mapping）是定义索引中字段名和字段类型的过程，可以看作是 Elasticsearch 中的"模式定义"。映射定义了字段的名称、字段的类型（如文本、整数、日期等）、以及可能的一些额外信息（如是否该字段可以被搜索、是否存储原始值等）
   Ps：Elasticsearch 答应在文档中添加映射中未定义的字段。这是由于 Elasticsearch 默认开启了动态映射（Dynamic Mapping）功能。
  当 Elasticsearch 遇到映射中未定义的字段时，它会根据字段的内容自动推断字段类型，并更新映射。例如，如果一个新字段的值是一个日期字符串，Elasticsearch 会自动将这个字段映射为日期类型。
  但是，也可以关闭动态映射功能，或者设置为严格模式，这样在遇到未定义的字段时，Elasticsearch 会抛出异常，而不是自动更新映射。
  必要注意的是，固然 Elasticsearch 答应动态添加字段，但是频仍修改映射会影响性能，而且一旦字段被映射为某种类型，就不能再改变类型。因此，对于重要的字段，最好在创建索引时就定义好映射。
  3.4、逻辑结构设计：文档

在 Elasticsearch 中，文档（Document）是可以被索引的基本信息单元。每个文档都由一系列字段组成，每个字段都有自己的数据类型和值。文档以 JSON 格式表现，这使得 Elasticsearch 能够处理复杂、条理化的数据结构。
在 Elasticsearch 中，文档（Document）具有以下特性：

• 自我包含：一篇文档同时包含字段（如 name）和它们的取值（如 John Doe）。这意味着文档包含了所有描述数据的信息；
  
• 条理型结构：文档中的字段可以是简单的值，也可以是复杂的值，包含其他字段和取值。例如，“location” 字段可以是一个包含 “city” 和 “country” 字段的对象；
  
• 灵活的结构：文档不依赖于预先定义的模式。这意味着你可以为每个文档定义不同的字段。例如，并非所有的文档都必要 “description” 这个字段，所以可以彻底忽略该字段。同时，如果必要，可以为文档添加新的字段，如 “location” 的 “latitude” 和 “longitud”；
  
• JSON 格式：文档以 JSON 格式表现，这使得 Elasticsearch 能够处理复杂、条理化的数据结构，并且与许多当代编程语言的数据处理方式兼容；
  
• 可索引和可搜索：文档被存储在索引中，你可以对文档进行索引、搜索、更新和删除操作。每个文档都有一个唯一的 ID，你可以通过这个 ID 来引用文档。
  

这些特性使得 Elasticsearch 非常得当处理半结构化的数据，如 JSON，可以灵活地应对数据结构的变化。
3.5、逻辑结构设计：字段

在 Elasticsearch 中，字段（Field）是文档的一个属性或特性，每个字段都有一个字段名和字段值。字段的数据类型可以是简单的（如文本、数字、日期等），也可以是复杂的（如对象或者数组）。
例如，一个文档可能有一个名为 title 的字段用于存储标题，一个名为 date 的字段用于存储日期，等等。
字段的定义（包括字段名和字段类型）通常在映射（Mapping）中进行。
   Ps：必要注意的是，固然 Elasticsearch 答应动态添加字段（即在文档中添加映射中未定义的字段），但是一旦字段被映射为某种类型，就不能再改变类型。因此，对于重要的字段，最好在创建索引时就定义好映射。
  3.6、逻辑结构类比

在关系数据库中，我们可以将 Elasticsearch 的索引（Index）类比为表（Table），将映射（Mapping）类比为表结构定义（Schema），将文档（Document）类比为表的行数据（Row）。

• 索引（Index）：在 Elasticsearch 中，索引是文档的聚集。这与关系数据库中的表（Table）类似，表也是行数据的聚集；
  
• 映射（Mapping）：映射定义了索引中文档的字段名和字段类型，类似于关系数据库中的表结构定义（Schema），定义了表中列的名称和数据类型。
  
• 文档（Document）：文档是 Elasticsearch 中可以被索引的基本数据单元，包含了多个字段和字段的值。这与关系数据库中的行数据（Row）类似，行数据也包含了多个列和列的值。
  

这种类比可以帮助我们更好地理解 Elasticsearch 的数据模型，但必要注意的是，Elasticsearch 是一个分布式的全文搜索和分析引擎，它的设计和实现与关系数据库有很大的不同，所以这种类比并不完全精确。
   Ps：在 Elasticsearch 早期版本中，类型（Type）可以被类比为关系数据库中的表（Table），所以索引（Index）可以被类比为关系数据库中的数据库（Database）。
  然而，从 Elasticsearch 7.0 开始，类型的概念已经被逐渐废弃，一个索引下只能有一个类型，或者完全不使用类型。在这种情况下，索引（Index）更类似于关系数据库中的表（Table），映射（Mapping）类似于表结构定义，文档（Document）类似于表的行数据。
  

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4、ElasticSearch物理结构

4.1、物理结构设计：集群

在 Elasticsearch 中，集群（Cluster）是由多个节点（Node）组成，节点共享相同的集群名称，可以协同工作以提供数据的索引和搜索功能。
Elasticsearch 集群具有以下特性：

• 数据分布：集群中的数据被分为多个分片（Shard），每个分片可以存储在集群中的任何节点上；
  
• 高可用性：如果集群中的某个节点失败，其他节点可以接管失败节点的工作，保证数据的可用性；
  
• 负载平衡：集群可以自动分配宁静衡数据和查询负载，以优化性能；
  
• 可扩展性：可以通过添加更多的节点到集群来扩展集群的容量和性能；
  
• 实时性：集群可以在接收到新的数据后立即进行索引和搜索，提供近实时的搜索功能
  

这些特性使得 Elasticsearch 非常得当处理大量的数据，并且提供高可用性和可扩展性。
4.2、物理结构设计：节点

在 Elasticsearch 中，节点（Node）是集群中的一个单独的服务器，用于存储数据、参与集群的索引和搜索功能。
Elasticsearch 节点有以下特性：

• 数据存储：每个节点都可以存储数据，数据被分为多个分片，每个分片可以存储在不同的节点上；
  
• 分片分配：Elasticsearch 会自动处理分片的分配和负载平衡，当添加或移除节点时，Elasticsearch 会自动重新分配分片。
  
• 故障恢复：如果一个节点失败，Elasticsearch 会自动将该节点上的分片分配到其他节点上，以保证数据的可用性。
  
• 多种脚色：节点可以有多种脚色，如数据节点用于存储数据和实行数据相关的操作，主节点用于管理集群的元数据，协调节点用于路由请求和聚合效果，等等。
  
• 可扩展：可以通过添加节点来扩展 Elasticsearch 集群的容量和性能。
  

这些特性使得 Elasticsearch 能够处理大量的数据，并且提供高可用性和可扩展性。
4.3、物理结构设计：分片

分片（Shard）是 Elasticsearch 中数据的最小单元，用于将索引数据分布在集群的多个节点上。
在 Elasticsearch 中，分片（Shard）有两种类型：主分片和副本分片：

• 主分片（Primary Shard）：每个索引都有一个或多个主分片。主分片的数量在创建索引时设置，之后不能更改。主分片负责索引的所有写操作（如添加、更新和删除文档），并参与读操作（如搜索和聚合）；
  
• 副本分片（Replica Shard）：副本分片是主分片的复成品。副本分片的数量可以在创建索引后随时更改。副本分片不能接收写操作，但可以参与读操作，从而提高查询性能和数据可用性。
  

当一个写操作发生时，首先在主分片上实行，然后将操作复制到所有的副本分片。当一个读操作发生时，Elasticsearch 会从主分片和所有可用的副本分片中选择一个来处理请求。
主分片和副本分片都可以分布在集群的任何节点上，Elasticsearch 会自动处理分片的分配和负载平衡。如果一个节点失败，Elasticsearch 会自动将该节点上的分片分配到其他节点上，以保证数据的可用性。
   Ps：在 Elasticsearch 中，每个主分片都有其对应的副本分片，而不是主分片共用副本分片。
  当一个索引的主分片数量设置为 2 时，Elasticsearch 会为该索引创建两个主分片，并将它们分配到不同的节点上。每个主分片都有一个对应的副本分片，副本分片会被分配到其他节点上。
  这种设置可以提高数据的可用性和冗余度。当一个节点上的主分片不可用时，副本分片可以接管主分片的工作，保证数据的长期性和可用性。同时，副本分片也可以提供更好的读取性能，由于查询可以在主分片和副本分片之间并行实行。
  总结来说，每个主分片都有其对应的副本分片，它们分布在不同的节点上，以提供高可用性和性能。
    Ps：每个主分片都有其对应的副本分片，而不是主分片共用副本分片的原因主要有以下几点：
  

• 高可用性：每个主分片和其对应的副本分片分布在不同的节点上，当一个节点或主分片不可用时，副本分片可以接管主分片的工作，保证数据的可用性和长期性。如果主分片共用副本分片，当一个节点或主分片不可用时，所有的分片都会受到影响，导致数据的不可用性。
  
• 并行处理：每个主分片和其对应的副本分片可以并行处理读取请求，提高查询性能。如果主分片共用副本分片，所有的读取请求都会会集在同一个分片上，可能导致性能瓶颈。
  
• 负载平衡：每个主分片和其对应的副本分片可以分布在不同的节点上，实现数据的负载平衡。如果主分片共用副本分片，所有的数据都会会集在同一个节点上，可能导致节点的负载过重。
  

  通过将每个主分片和其对应的副本分片分布在不同的节点上，Elasticsearch 可以提供高可用性、并行处理和负载平衡的上风，以保证数据的可用性和性能。

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