Elasticsearch 基礎概念

Elasticsearch 是一個基於 Apache Lucene 的搜尋伺服器。它由 Shay Banon 開發，並於 2010 年釋出。現在由 Elasticsearch BV 維護。其最新版本為 7.0.0。

Elasticsearch 是一個即時分散式且開源的全文搜尋和分析引擎。它可以透過 RESTful 網路服務介面訪問，並使用無模式 JSON（JavaScript 物件表示法）文件來儲存資料。它基於 Java 程式語言構建，因此 Elasticsearch 可以在不同的平臺上執行。它使使用者能夠以非常高的速度探索海量資料。

一般特性

Elasticsearch 的一般特性如下：

• Elasticsearch 可擴充套件到 PB 級的結構化和非結構化資料。

• Elasticsearch 可用作 MongoDB 和 RavenDB 等文件儲存的替代品。

• Elasticsearch 使用反規範化來提高搜尋效能。

• Elasticsearch 是流行的企業搜尋引擎之一，目前已被許多大型組織使用，例如維基百科、衛報、StackOverflow、GitHub 等。

• Elasticsearch 是開源的，並根據 Apache 許可證 2.0 版提供。

關鍵概念

Elasticsearch 的關鍵概念如下：

節點 (Node)

它指的是 Elasticsearch 的單個執行例項。單個物理和虛擬伺服器根據其物理資源（如 RAM、儲存和處理能力）容納多個節點。

叢集 (Cluster)

它是⼀個或多個節點的集合。叢集為所有節點提供跨所有資料的集體索引和搜尋功能。

索引 (Index)

它是不同型別文件及其屬性的集合。索引還使用分片的概念來提高效能。例如，⼀組文件包含社交網路應用程式的資料。

文件 (Document)

它是以 JSON 格式定義的特定方式排列的欄位的集合。每個文件都屬於⼀種類型，並駐留在索引內。每個文件都與⼀個稱為 UID 的唯一識別符號關聯。

分片 (Shard)

索引被水平細分為分片。這意味著每個分片包含文件的所有屬性，但包含的 JSON 物件數量少於索引。水平分離使分片成為獨立的節點，可以儲存在任何節點中。主分片是索引的原始水平部分，然後將這些主分片複製到副本分片。

副本 (Replicas)

Elasticsearch 允許使用者建立其索引和分片的副本。複製不僅有助於在發生故障時提高資料的可用性，而且還透過在這些副本中執行並行搜尋操作來提高搜尋效能。

優勢

• Elasticsearch 是基於 Java 開發的，使其幾乎相容所有平臺。

• Elasticsearch 是即時的，換句話說，新增的文件一秒鐘後即可在這個引擎中搜索到。

• Elasticsearch 是分散式的，這使得它易於擴充套件和整合到任何大型組織中。

• 使用 Elasticsearch 中存在的閘道器概念，可以輕鬆建立完整的備份。

• 與 Apache Solr 相比，Elasticsearch 更容易處理多租戶。

• Elasticsearch 使用 JSON 物件作為響應，這使得可以使用大量不同的程式語言來呼叫 Elasticsearch 伺服器。

• Elasticsearch 支援幾乎所有文件型別，除了不支援文字渲染的那些型別。

劣勢

• Elasticsearch 不像 Apache Solr 那樣支援多語言（僅限於 JSON 格式），在處理請求和響應資料方面不支援多語言（僅限於 JSON 格式），而 Apache Solr 支援 CSV、XML 和 JSON 格式。

• 有時，Elasticsearch 會出現腦裂的情況。

Elasticsearch 和 RDBMS 的比較

在 Elasticsearch 中，索引類似於 RDBMS（關係資料庫管理系統）中的表。每個表都是行的集合，就像每個索引都是 Elasticsearch 中文件的集合一樣。

下表對這些術語進行了直接比較：