一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说,你可以有一个客户数据的索引,另一个产品目录的索引,还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母),并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候,都要使用到这个名字。在一个集群中,可以定义任意多的索引。
能搜索的数据必须索引,这样的好处是可以提高查询速度,比如:新华字典前面的目录就是索引的意思,目录可以提高查询速度。
Elasticsearch索引的精髓:一切设计都是为了提高搜索的性能。
在一个索引中,你可以定义一种或多种类型。
一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区,其语义完全由你来定。通常,会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。不同的版本,类型发生了不同的变化。
版本 | Type |
5.x | 支持多种type |
6.x | 只能有一种type |
7.x | 默认不再支持自定义索引类型(默认类型为:_doc) |
一个文档是一个可被索引的基础信息单元,也就是一条数据
比如:你可以拥有某一个客户的文档,某一个产品的一个文档,当然,也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON(Javascript Object Notation)格式来表示,而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。
在一个index/type里面,你可以存储任意多的文档。
相当于是数据表的字段,对文档数据根据不同属性进行的分类标识。
mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制,如:某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等。这些都是映射里面可以设置的,其它就是处理ES里面数据的一些使用规则设置也叫做映射,按着最优规则处理数据对性能提高很大,因此才需要建立映射,并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。
一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如,一个具有10亿文档数据的索引占据1TB的磁盘空间,而任一节点都可能没有这样大的磁盘空间。或者单个节点处理搜索请求,响应太慢。为了解决这个问题,Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力,每一份就称之为分片。当你创建一个索引的时候,你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”,这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。
分片很重要,主要有两方面的原因:
1)允许你水平分割 / 扩展你的内容容量。
2)允许你在分片之上进行分布式的、并行的操作,进而提高性能/吞吐量。
至于一个分片怎样分布,它的文档怎样聚合和搜索请求,是完全由Elasticsearch管理的,对于作为用户的你来说,这些都是透明的,无需过分关心。
被混淆的概念是,一个 Lucene 索引 我们在 Elasticsearch 称作 分片 。 一个 Elasticsearch 索引 是分片的集合。 当 Elasticsearch 在索引中搜索的时候, 他发送查询到每一个属于索引的分片(Lucene 索引),然后合并每个分片的结果到一个全局的结果集。
在一个网络 / 云的环境里,失败随时都可能发生,在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态,或者由于任何原因消失了,这种情况下,有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的,Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝,这些拷贝叫做复制分片(副本)。
复制分片之所以重要,有两个主要原因:
总之,每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次(意思是没有复制)或多次。一旦复制了,每个索引就有了主分片(作为复制源的原来的分片)和复制分片(主分片的拷贝)之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后,你可以在任何时候动态地改变复制的数量,但是你事后不能改变分片的数量。默认情况下,Elasticsearch中的每个索引被分片1个主分片和1个复制,这意味着,如果你的集群中至少有两个节点,你的索引将会有1个主分片和另外1个复制分片(1个完全拷贝),这样的话每个索引总共就有2个分片,我们需要根据索引需要确定分片个数。
将分片分配给某个节点的过程,包括分配主分片或者副本。如果是副本,还包含从主分片复制数据的过程。这个过程是由master节点完成的。