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搜索引擎面面观 lucene 和 es 的前世今生

薪薪向荣 JackLeon 3个月前 (02-19) 84次浏览 0个评论 扫描二维码

搜索引擎面面观 lucene 和 es 的前世今生

搜索引擎面面观 lucene 和 es 的前世今生

lucene 是最先进、功能最强大的搜索库。如果直接基于 lucene 开发,非常复杂,即便写一些简单的功能,也要写大量的 Java 代码,需要深入理解原理。

elasticsearch 基于 lucene,隐藏了 lucene 的复杂性,提供了简单易用的 restful api / Java api 接口(另外还有其他语言的 api 接口)。

  • 分布式的文档存储引擎
  • 分布式的搜索引擎和分析引擎
  • 分布式,支持 PB 级数据

es 的核心概念

Near Realtime

近实时,有两层意思:

  • 从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟(大概是 1s)
  • 基于 es 执行搜索和分析可以达到秒级

Cluster 集群

集群包含多个节点,每个节点属于哪个集群都是通过一个配置来决定的,对于中小型应用来说,刚开始一个集群就一个节点很正常。

Node 节点

Node 是集群中的一个节点,节点也有一个名称,默认是随机分配的。默认节点会去加入一个名称为 elasticsearch 的集群。如果直接启动一堆节点,那么它们会自动组成一个 elasticsearch 集群,当然一个节点也可以组成 elasticsearch 集群。

Document & field

文档是 es 中最小的数据单元,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 数据结构来表示。每个 index 下的 type,都可以存储多条 document。一个 document 里面有多个 field,每个 field 就是一个数据字段。

{
    "product_id": "1",
    "product_name": "iPhone X",
    "product_desc": "苹果手机",
    "category_id": "2",
    "category_name": "电子产品"
}

Index

索引包含了一堆有相似结构的文档数据,比如商品索引。一个索引包含很多 document,一个索引就代表了一类相似或者相同的 ducument。

Type

类型,每个索引里可以有一个或者多个 type,type 是 index 的一个逻辑分类,比如商品 index 下有多个 type:日化商品 type、电器商品 type、生鲜商品 type。每个 type 下的 document 的 field 可能不太一样。

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

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。

这么说吧,shard 分为 primary shard 和 replica shard。而 primary shard 一般简称为 shard,而 replica shard 一般简称为 replica。

es 核心概念 vs. db 核心概念

es db
index 数据库
type 数据表
docuemnt 一行数据

以上是一个简单的类比。


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