01 elasticsearch 概念理解

最近在看一套 es 的教学视频，以下笔记主要来自视频资源

Near Realtime（NRT）：近实时，先说实时就是数据创建到查询时间在毫秒级或更少； 和实时不一样的是近实时数据在创建到查询最多需要n秒时间，n秒是索引刷新周期（假如设置n为5秒，若你在2秒的时候插入了一条数据，那么你还需要等3秒才能查询到这条数据， 若你在4秒时插入那么你需要再等1秒即可）。 Ps：因为还没学习到es 的配置不知道n 最小可以设置成多少？值得考虑的是n设置成多少才会对相应的系统更高效？

Cluster：集群， es 是一个分布式的搜索引擎，顾名思义es 可以实现分布式架构包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的

Node： 节点， 集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群

Document：文档， es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示， 例如：一个学生的 document 如下

{
"id": "2018001",
"name": "张三",
"age":"17"，
"class": "三年一班",
"sex": "male"
}

 

Field：域值，Document由一系列的Fields组成，每一个Field都有一个名字和值，每个field就是一个数据字段。例如上面document 中 "name":"张三" 就是一个field

Index：索引，包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。

Type：类型，每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，但是一个索引下可以有分很多种类，每个种类的document的field可能不太一样

Index ->家用电器
  type --> 电视
    document ---> {"产品序号" : "t001", "价格" : "2600.00", "品牌" : "HXXX", "尺寸" : "50英寸" }
    document ---> {"产品序号" : "t002", "价格" : "2300.00", "品牌" : "KXXX", "尺寸" : "49英寸" }
  type --> 空调
    document---> {"产品序号" : "a011", "价格" : "2799.00", "品牌" : "GXXX", "空调匹数" : "1.5P", "制冷量" : "3500W" }
    document---> {"产品序号" : "a021", "价格" : "2600.00", "品牌" : "MXXX","空调匹数" : "2P","制冷量" : "5250W" }

 

shard：主片段(shard 实际是指 primary shard)， 单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。

replica： 副本片段， 任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。

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elasticsearch核心概念 vs. 数据库核心概念

Elasticsearch ---> 数据库
Document ----> 行
Type ----> 表
Index ----> 库

 

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