Elasticsearch核心概念
Elasticsearch
Elasticsearch核心概念
Elasticsearch的主旨：随时可用和按需扩容
Elasticsearch 可以获益于更强大的硬件设备，但垂直扩容是有极限的。 真正的扩容能力是来自于水平扩容—为集群添加更多的节点，并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中。ElastiSearch是分布式的 ，它知道如何通过管理多节点来提高扩容性和可用性。
Elasticsearch和Solr的比较
- 单纯对已有数据进行搜索，Solr更快【查询快，更新索引慢即插入删除慢，用于电商等查询多的应用】
- 当要建立实时索引时，Solr会产生io阻塞，查询性能较差，Elasticsearch更优【建立索引快即实时性查询快】
- 随着数据量增加，Solr效率变低，Elasticsearch没有明显变化
- Solr利用Zookeeper进行分布式管理，es自带分布式协调管理功能
- Solr支持更多数据格式，es仅支持json文件格式
物理设计
在后台吧每个索引划分成多个分片，每个分片可以在集群中的不同服务器间迁移
一个人就是一个集群【默认：elasticsearch】
一个集群至少有一个节点，一个节点就是一个es进程，如果创建索引，那么索引将会有五个分片构成，每一个主分片会有一个副本【复制分片】
一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录
主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，若某个节点挂了，数据也不至于丢失
逻辑设计
文档：面向文档的，索引和搜索数据的最小单位时文档，即一条条数据
类型：文档的逻辑容器
索引：就是数据库，是映射类型的容器，es的索引是一个非常大的文档集合，存储了映射类型的字段和其他设置，然后被存储到各个分片
Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据即一个文档，可将Elasticsearch与存储文档数据的关系型数据库Mysql存储数据的概念进行一个类比：ES的index可看作一个库；Types相当于表；Documents相当于表的行；Fields即表的列
Index -----> Databases
Types -----> Table
Documents ----->Row
Fields -----> Column
Types概念被逐渐弱化
倒排索引：
搜索引擎会把正向索引变为反向索引（倒排索引）即把“文档ID→关键词”的形式变为“关键词→文档ID”的形式。只需要查看标签这一栏，然后获取相关的文章ID即可，完全过滤掉无关的所有数据，效率upup⬆️
key：文档1、文档2…
word：文档2、文档5…
数据结构：
倒排表【posting list】：int有序数组存储匹配某个term的所有id
词项字典term dictionary：存放拆分出来的所有词项
词项索引term index【在词项字典的基础上创建出来的索引数据，大大提升检索速度】
tip-词典索引，存放前后缀指针，需要内存加载；tim-后缀词块、倒排指针；doc-倒排表、词频
极大得节省内存，FST压缩倍率最高可以达到20倍，性能不如HashMap但也很不错
正排索引：
当用户发起查询时（假设查询为一个关键词），搜索引擎会扫描索引库中的所有文档，找出所有包含关键词的文档，这样依次从文档中去查找是否含有关键词的方法叫做正向索引。【遍历的索引结构效率低下，无法满足用户需求】
文档1：key、word…
文档2：word、load…