1、ES 簡介

1)定義ES是elaticsearch簡寫， Elasticsearch是一個開源的高擴展的分布式全文檢索引擎，它可以近乎實時的存儲、檢索數據；本身擴展性很好，可以擴展到上百臺服務器，處理PB級別的數據。

Elasticsearch也使用Java開發并使用Lucene作為其核心來實現所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通過簡單的RESTful API來隱藏Lucene的復雜性，從而讓全文搜索變得簡單。

2)特點和優勢分布式實時文件存儲，可將每一個字段存入索引，使其可以被檢索到。

近乎實時分析的分布式搜索引擎。

分布式：索引分拆成多個分片，每個分片可有零個或多個副本。集群中的每個數據節點都可承載一個或多個分片，并且協調和處理各種操作；

負載再平衡和路由在大多數情況下自動完成。

可以擴展到上百臺服務器，處理PB級別的結構化或非結構化數據(官網是這么說的)。也可以運行在單臺PC上(已測試)。

支持插件機制，分詞插件、同步插件、Hadoop插件、可視化插件等。

2、ES 基本概念

1)節點(Node)

運行了單個實例的ES主機稱為節點，它是集群的一個成員，可以存儲數據、參與集群索引及搜索操作。節點通過為其配置的ES集群名稱確定其所要加入的集群。

2)集群(cluster)

ES可以作為一個獨立的單個搜索服務器。不過，一般為了處理大型數據集，實現容錯和高可用性，ES可以運行在許多互相合作的服務器上。這些服務器的集合稱為集群。

3)分片(Shard)

ES的“分片(shard)”機制可將一個索引內部的數據分布地存儲于多個節點，它通過將一個索引切分為多個底層物理的Lucene索引完成索引數據的分割存儲功能，這每一個物理的Lucene索引稱為一個分片(shard)。

這樣的好處是可以把一個大的索引拆分成多個，分布到不同的節點上。降低單服務器的壓力，構成分布式搜索，提高整體檢索的效率(分片數的最優值與硬件參數和數據量大小有關)。分片的數量只能在索引創建前指定，并且索引創建后不能更改。

4)副本(Replica)

副本是一個分片的精確復制，每個分片可以有零個或多個副本。副本的作用一是提高系統的容錯性，當某個節點某個分片損壞或丟失時可以從副本中恢復。二是提高es的查詢效率，es會自動對搜索請求進行負載均衡。

3、ES的數據架構

1)索引(index)

ES將數據存儲于一個或多個索引中，索引是具有類似特性的文檔的集合。類比傳統的關系型數據庫領域來說，索引相當于SQL中的一個數據庫。

一個ES集群中可以按需創建任意數目的索引，但根據不同的硬件配置，索引數有一個建議范圍(這個知識點我們以后進行詳細講解)【歡迎關注公眾號“ZeroTeHero”，獲取最新推送】。

2)類型(Type)

類型是索引內部的邏輯分區(category/partition)，然而其意義完全取決于用戶需求。因此，一個索引內部可定義一個或多個類型(type)。一般來說，類型就是為那些擁有相同的域的文檔做的預定義。類比傳統的關系型數據庫領域來說，類型相當于“表”。

特別注意的是，根據官網信息：在Elasticsearch 6.0.0或更高版本中創建的索引只能包含一個映射類型。在5.x中創建的具有多種映射類型的索引將繼續像在Elasticsearch 6.x中一樣工作。類型將在Elasticsearch 7.0.0中的API中棄用，并在8.0.0中完全刪除。

3)文檔(Document)

文檔是Lucene索引和搜索的原子單位，它是包含了一個或多個域的容器，基于JSON格式進行表示。文檔由一個或多個域組成，每個域擁有一個名字及一個或多個值，有多個值的域通常稱為“多值域”。每個文檔可以存儲不同的域集，但同一類型下的文檔至應該有某種程度上的相似之處。相當于mysql表中的row。

4)映射(Mapping)

映射是定義文檔及其包含的字段如何存儲和索引的過程。

例如，使用映射來定義：哪些字符串字段應該被視為全文字段。

哪些字段包含數字、日期或地理位置。

文檔中所有字段的值是否應該被索引到catch-all _all字段中。

日期值的格式。

用于控制動態添加字段的映射的自定義規則。

每個索引都有一個映射類型，它決定了文檔的索引方式。

5)與 mysql 的對比下節預告：ES的數據類型，敬請期待【歡迎關注公眾號“ZeroTeHero”，獲取最新推送】

總結

以上是生活随笔為你收集整理的es 映射 mysql_ElasticSearch系列02：ES基础概念详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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