ElasticSearch结构

本文主要是介绍ElasticSearch结构，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Elasticsearch是一种文档性存储结构，由上到下依次可分为：

cluster（集群）→node（节点）→shard（分片）/replica（副本）→index（索引）→type（类型）→document（文档）→field（属性）

一个Elasticsearch集群可以 包含多个节点，每个节点包含多个分片，每个分片包含多个索引 ，相应的每个索引可以包含多个类型 。 这些不同的类型存储着多个文档 ，每个文档又有 多个属性 。

索引 这个词在 Elasticsearch 语境中有多种含义， 这里有必要做一些说明：

索引（名词）：

如前所述，一个 索引 类似于传统关系数据库中的一个 数据库 ，是一个存储关系型文档的地方。 索引 (index) 的复数词为 indices 或 indexes 。

索引（动词）：

索引一个文档 就是存储一个文档到一个 索引 （名词）中以便被检索和查询。这非常类似于 SQL 语句中的 INSERT 关键词，除了文档已存在时，新文档会替换旧文档情况之外。

倒排索引：

关系型数据库通过增加一个 索引 比如一个 B树（B-tree）索引 到指定的列上，以便提升数据检索速度。Elasticsearch 和 Lucene 使用了一个叫做 倒排索引 的结构来达到相同的目的。

• 集群

  ES可以作为一个独立的单个搜索服务器，不过为了处理大数据集，实现容错和高可用，ES可以运行在多台相互合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。

• 节点

  运行了单个实例的ES主机称为节点，他是集群的一个成员，可以参与数据存储、集群索引及搜索工作。节点通过为其配置的集群名称来确定加入的集群。

• 分片

  ES的分片机制，可以将一个索引内部的数据分布的存储在多个节点上。它通过将一个索引切分为多个底层物理的Lucene索引完成索引数据的分割存储功能，这每个物理的Lucene索引称为分片。

  这样可以把一个大的索引拆分成多分，分不到不同的节点上。减低单个服务器的压力。同时，构成分布式搜索，提高整体检索的效率。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。

• 副本

  副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有多个副本。副本的作用一是提高系统的容错性，当某个分片损坏或者丢失时，可以从副本中回复。二是提高ES的查询效率，ES会自动对搜索请求进行负载均衡。

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  数据架构

• 索引

  ES将数据存储于索引中，索引时具有类似特性的文档的集合。

  索引相当于关系型数据库中的数据库。

• 类型

  类型是索引内部的逻辑分区，一个索引内部可以定义一个或多个类型。

  类型可类比于关系型数据库中的表。

  PS：ES5.0中，一个索引中可定义多个类型；ES6.0以上只能定义一个；ES7.0中开始弃用，但一个索引中还是可以定义一个类型。ES8.0将完全删除类型。

• 文档

  文档是Lucene索引和搜索的原子单位，它是包含一个或多个域的容器，基于JSON格式进行表示。

  可类比于关系型数据库中的行。

• 属性

  属性是对文档中每个值的描述。

  相当于关系行数据库中的列。

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