Elasticsearch的学习和理解:基础知识了解
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Elasticsearch简介
Elasticsearch 是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎,可以说 Lucene 是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架。
Elasticsearch是基于Apache Lucene的搜索服务器。它由Shay Banon开发并于2010年发布。现在是由Elasticsearch BV负责维护。
Elasticsearch是一个实时分布式和开源的全文搜索和分析引擎。 它可以从RESTful Web服务接口访问,并使用模式少JSON(javascript对象符号)文档来存储数据。它是基于Java编程语言,这使Elasticsearch能够在不同的平台上运行。使用户能够以非常快的速度来搜索非常大的数据量。
Elasticsearch的特性
Elasticsearch的一般特性如下 -
- Elasticsearch可扩展高达PB级的结构化和非结构化数据。
- Elasticsearch可以用来替代MongoDB和RavenDB等做文档存储。
- Elasticsearch使用非标准化来提高搜索性能。
- Elasticsearch是受欢迎的企业搜索引擎之一,目前被许多大型组织使用,如Wikipedia,The Guardian,StackOverflow,GitHub等。
- Elasticsearch是开放源代码,可在Apache许可证版本
2.0
下提供。
Elasticsearch的主要概念
Elasticsearch的主要概念如下 -
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节点 - 它指的是Elasticsearch的单个正在运行的实例。单个物理和虚拟服务器容纳多个节点,这取决于其物理资源的能力,如RAM,存储和处理能力。
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集群 - 它是一个或多个节点的集合。 集群为整个数据提供跨所有节点的集合索引和搜索功能。
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索引 - 它是不同类型的文档和文档属性的集合。索引还使用分片的概念来提高性能。 例如,一组文档包含社交网络应用的数据。
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类型/映射 - 它是共享同一索引中存在的一组公共字段的文档的集合。 例如,索引包含社交网络应用的数据,然后它可以存在用于用户简档数据的特定类型,另一类型可用于消息的数据,以及另一类型可用于评论的数据。
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文档 - 它是以JSON格式定义的特定方式的字段集合。每个文档都属于一个类型并驻留在索引中。每个文档都与唯一标识符(称为UID)相关联。
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碎片 - 索引被水平细分为碎片。这意味着每个碎片包含文档的所有属性,但包含的数量比索引少。水平分隔使碎片成为一个独立的节点,可以存储在任何节点中。主碎片是索引的原始水平部分,然后这些主碎片被复制到副本碎片中。
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副本 - Elasticsearch允许用户创建其索引和分片的副本。 复制不仅有助于在故障情况下增加数据的可用性,而且还通过在这些副本中执行并行搜索操作来提高搜索的性能。
Elasticsearch的优点
- Elasticsearch是基于Java开发的,这使得它在几乎每个平台上都兼容。
- Elasticsearch是实时的,换句话说,一秒钟后,添加的文档可以在这个引擎中搜索得到。
- Elasticsearch是分布式的,这使得它易于在任何大型组织中扩展和集成。
- 通过使用Elasticsearch中的网关概念,创建完整备份很容易。
- 与Apache Solr相比,在Elasticsearch中处理多租户非常容易。
- Elasticsearch使用JSON对象作为响应,这使得可以使用不同的编程语言调用Elasticsearch服务器。
- Elasticsearch支持几乎大部分文档类型,但不支持文本呈现的文档类型。
Elasticsearch的缺点
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Elasticsearch在处理请求和响应数据方面没有多语言和数据格式支持(仅在JSON中可用),与Apache Solr不同,Elasticsearch不可以使用CSV,XML等格式。
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Elasticsearch也有一些伤脑的问题发生,虽然在极少数情况下才会发生。
Elasticsearch和RDBMS之间的比较
在Elasticsearch中,索引是类型的集合,因为数据库是RDBMS(关系数据库管理系统)中表的集合。每个表都是行的集合,就像每个映射都是JSON对象的Elasticsearch集合一样。
Elasticsearch | 关系数据库 |
索引 | 数据库 |
碎片 | 碎片 |
映射 | 表 |
字段 | 字段 |
JSON对象 | 元组 |
以上是关于Elasticsearch的学习和理解:基础知识了解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Elasticsearch:构建机器学习模型:深入研究监督学习管道