Elasticsearch入门知识点总结

这篇文章主要介绍“Elasticsearch入门知识点总结”，在日常操作中，相信很多人在Elasticsearch入门知识点总结问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Elasticsearch入门知识点总结”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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正文

我先介绍一下目前主流的几种数据库存储方式 ：

行存储：同一行的数据被物理的存储在一起

常见的行式数据库系统有：MySQL、Postgres和MS SQL Server。

存储结构：

某些场景下行存储数据库的查询效率：

列存储 ：来自不同列的值被单独存储，来自同一列的数据被存储在一起

常见的列式数据库有：Vertica、 Paraccel (Actian Matrix，Amazon Redshift)、 Sybase IQ、  Exasol、 Infobright、 InfiniDB、 MonetDB (VectorWise， Actian Vector)、 LucidDB、 SAP  HANA、 Google Dremel、 Google PowerDrill、 Druid、 kdb+、Hbase、clickhouse。

某些场景下列存储数据库的查询效率：

最近我在接触Clickhouse他就是列式存储，他之所以这么快，主要是以下三点原因：

• 输入/输出

• 针对分析类查询，通常只需要读取表的一小部分列。在列式数据库中你可以只读取你需要的数据。例如，如果只需要读取100列中的5列，这将帮助你最少减少20倍的I/O消耗。

• 由于数据总是打包成批量读取的，所以压缩是非常容易的。同时数据按列分别存储这也更容易压缩。这进一步降低了I/O的体积。

• 由于I/O的降低，这将帮助更多的数据被系统缓存。

注：这里列出这两个只是对比一些特殊场景的效率差，也是为后面es的快和数据结构做铺垫而已，事实上Clickhouse这样的数据库也只适合某些场景，大部分场景还得行式数据库。

大家感兴趣我后面可以来点Clickhouse的分享(虽然我也还在看)

接下来就说另外一种存储结构了：

文档

实际上 es在某种程度上是和列式文档有一定的相似之处的，大家往后面看就知道了

{ "name": "name" "size": 24 "sex': "male" }

上面我介绍了几种常见的存储结构其实是为了说明一下es的场景，以及es的一些优势，我们都知道数据库是有索引的，而且也挺快的，那es又是怎么存储数据，他的索引又是咋样的呢?

倒排索引

倒排顾名思义就是通过Value去找key，跟我们传统意义的根据key找value还不太一样。

举个例子，还是上面的数据，我们可以看到es会建立以下的索引：

Name 倒排索引

Size倒排索引

Sex倒排索引

大家可以看到所有的倒排所有都有Term和Posting List这两个概念，Posting  list就是一个int的数组，存储了所有符合某个term的文档id。

怎么根据value找key呢?就比如我要找所有性别是男生的人，Sex的倒排索引的Posting  list可以告诉我是id为1和3的人，那再通过Name的term我可以看到1的是人aobing，3的人是鸡蛋，依次类推找到所有信息。

Es的查询速度是非常快的，但是目前看来如果只是以Term的样子去查找并不快呀?是为什么呢?

这里就会引出接下来的两个概念，Term Dictionary和Term Index。

Term  Dictionary：这个很好理解，我上面说过都是各种Term组成的，那为了查找Term方便，es把所有的Term都排序了，是二分法查找的。

 

Trem Index：这是为了优化Term  Dictionary而存在的，大家想呀这么多Term光是排序了肯定也不行，想要快就得放到内存，但是es数据量级往往是很大的，那放在磁盘?磁盘的寻址又会很慢，那怎么去减少磁盘上的寻址开销呢?Term  Index

其实就是跟新华字典一样，每个字母开头的是哪些，再按照拼音去排序。

这就是三者的关系，是一张很经典的图了，基本上所有学es的人都应该看到过。

Term Index就存了一些前缀和映射关系，这样可以大大减少磁盘的随机读次数了。

巧妙压缩

大家是不是发现这个设计是很巧妙的?而且es的检索速度比MySQL是快很多的，大家在使用MySQL的时候可以发现其实索引跟Trem  Dictionary是一样的，但是es多了一个Index 多了一层筛选，少了一些随机次数。

还有一点我很想提一下，就是Term index 在磁盘的存储结构，这个在我历史文章有写过，而且当时我还踩过他的坑，今天鉴于篇幅，我就简单介绍一下。

FST大家可以理解为一种压缩技术，最简单化通过压缩字节的方式，上面我说了Term index放到内存都放不下，但是压缩一下呢?

细节我就不展开了，下面这个文章解释的特别详细，因为这是一篇大概科普的，后面我会专门出文章介绍集群和他压缩的细节。

链接：https://cs.nyu.edu/~mohri/pub/fla.pdf

接下来再介绍一些es里面我觉得很重要的概念吧：

接近实时(NRT)

ES写入的数据会先写到一个内存bufferr中去(在buffer里的时候数据是搜索不到的)，然后每隔默认是一秒会刷到os  cache。

操作系统里面，磁盘文件其实都有一个东西，叫做os cache，操作系统缓存，就是说数据写入磁盘文件之前，会先进入os  cache，先进入操作系统级别的一个内存缓存中去。

只要buffer中的数据被refresh操作，刷入os  cache中，就代表这个数据就可以被搜索到了。默认是每隔1秒refresh一次的，所以es是准实时的，因为写入的数据1秒之后才能被看到。

为什么要这么设计呢?

简单我们看一下不这么设计会怎么样：

如果写入缓存之后直接刷到硬盘，其实是十分消耗资源的，而且写了马上去硬盘读取，并发量很难上去，你可以想象上万QPS写入的时候，还去查询磁盘，是怎样一个灾难级别的现场。

那es怎么做的呢?

数据写入到buffer，然后再每秒刷到cache，这个时候就可以被搜到了，所以说准实时，而不是实时就是这一秒的差距，这样设计可以让磁盘压力减少不说，写入和查询都不会受到影响，并发也就上去了。

分词文本分析(Analysis)是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程，也称为分词。

当一个文档被索引时，每个Term都可能会创建一个倒排索引。倒排索引的过程就是将文档通过分词器(Analyzer)分成一个一个的Term，每一个Term都指向包含这个Term的文档集合。

分词

是es比较核心的功能，但是他默认的分词其实对中文并不友好，比如我搜中国，那可能会把带中和带国的都搜出来，但是中国就是一个词汇不应该这样分。

现在都是可以采用机器学习算法来分词，还有一些中文分词插件，比如ik分词器。

他内置分词器的在英文场景是比较好用的。

脑裂

脑裂问题其实在集群部署的机器上都是会存在的，假设现在es集群有两个节点，节点1是主节点对外提供服务，节点2是副本分片节点。

现在两个节点因为网络原因断联了，会发现什么?主节点发现自己是主节点继续对外提供服务，副本节点发现没有主节点了，选举自己是主节点，也对外提供服务了，因为主节点不可用他也是被迫当主节点的(狗头)。

对于调用者来说，这是很难发现差别的，除非去对比数据，而我之前在生产环境就发生过脑裂的情况，还是用户反馈的，因为搜索一个词汇他有时候能搜出那个商品，有时候不能，因为请求打在不同的节点上了。

那正常我们会怎么解决呢?elasticsearch.yml中有个配置:discovery.zen.minimum_master_nodes  这个参数决定了在选主过程中需要有多少个节点通信，默认是1，设置的原则就是设置为 集群节点数量/2+1个。

如果你的集群是三个节点，那这个参数就设置为3/2+1=2个，那挂了一个，另外两个可以通信，所以可以选出一个主的，如果你集群是三个节点，参数还是2，但是你发现挂了一个只有一个节点自己跟自己通信，就不会选主了。

但是这样也有弊端只有2个节点的时候，挂一个就相当于服务不可用了，所以大家要保证集群是三个以上是最好的。

• Elasticsearch的选举算法基于 Bully 选举算法，简单的说，在 Bully 算法中，每个节点都有一个编号，只有编号最大的存活节点才能成为  master 节点。Bully算法的具体过程为：

• 当任何一个进程P发现 master 不响应请求时，它发起一次选举，选举过程如下：

• (1)P进程向所有编号比它大的进程发送一个 election 消息;

• (2)如果无人响应，则P获胜，成为 master;

• (3)如果编号比它大的进程响应，则由响应者接管选举工作，P的工作完成。

• 任何一个时刻，一个进程只能从编号比它小的进程接受 election 消息，当消息到达时，接受者发送一个 OK  消息给发送者，表明它在运行，接管工作。

• 最终除了一个进程外，其他进程都放弃，那个进程就是新的协调者，随后协调者将获胜消息发送给其他所有进程，通知它们新的协调者诞生了。

ELK

其实提到ES往往都是ELK三兄弟一起提到的，最后在收尾的地方，我就说一下另外两个兄弟吧。

L是Logstash，Logstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到你所选择的目的地。

Logstash管道有两个必需的元素：输入和输出，以及一个可选元素：过滤器。输入插件从数据源那里消费数据，过滤器插件根据你的期望修改数据，输出插件将数据写入目的地。

K就是Kibana，Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana，可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。

Kibana让海量数据更容易理解。它操作简单，基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板(dashboard)实时显示Elasticsearch查询动态。

设置Kibana非常简单，无需编码或者额外的基础架构，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch索引监测。

 

到此，关于“Elasticsearch入门知识点总结”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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