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新文章都已經(jīng)列出歷史文章目錄，幫助大家回顧前面的知識重點。

目錄

系列歷史文章

Elasticsearch中的核心概念

一、索引 index

二、映射 mapping

三、字段Field

四、類型 Type

五、文檔 document

六、集群 cluster

七、節(jié)點 node

八、分片和副本 shards&replicas

?????1、分片

2、副本

九、總結(jié)

ES中的相關(guān)的術(shù)語總結(jié)：

注意:

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系列歷史文章

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2021年大數(shù)據(jù)ELK（一）：集中式日志協(xié)議棧Elastic Stack簡介

Elasticsearch中的核心概念

一、索引 index

• 一個索引就是一個擁有幾分相似特征的文檔的集合。比如說，可以有一個客戶數(shù)據(jù)的索引，另一個產(chǎn)品目錄的索引，還有一個訂單數(shù)據(jù)的索引
• 一個索引由一個名字來標識（必須全部是小寫字母的），并且當(dāng)我們要對對應(yīng)于這個索引中的文檔進行索引、搜索、更新和刪除的時候，都要使用到這個名字
• 在一個集群中，可以定義任意多的索引。

二、映射 mapping

• ElasticSearch中的映射（Mapping）用來定義一個文檔
• mapping是處理數(shù)據(jù)的方式和規(guī)則方面做一些限制，如某個字段的數(shù)據(jù)類型、默認值、分析器、是否被索引等等，這些都是映射里面可以設(shè)置的

三、字段Field

相當(dāng)于是數(shù)據(jù)表的字段，對文檔數(shù)據(jù)根據(jù)不同屬性進行的分類標識

四、類型 Type

每一個字段都應(yīng)該有一個對應(yīng)的類型，例如：Text、Keyword、Byte等

五、文檔 document

一個文檔是一個可被索引的基礎(chǔ)信息單元。比如，可以擁有某一個客戶的文檔，某一個產(chǎn)品的一個文檔，當(dāng)然，也可以擁有某個訂單的一個文檔。文檔以JSON（Javascript Object Notation）格式來表示，而JSON是一個到處存在的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交互格式

六、集群 cluster

• 一個集群就是由一個或多個節(jié)點組織在一起，它們共同持有整個的數(shù)據(jù)，并一起提供索引和搜索功能
• 一個集群由一個唯一的名字標識，這個名字默認就是“elasticsearch”
• 這個名字是重要的，因為一個節(jié)點只能通過指定某個集群的名字，來加入這個集群

七、節(jié)點 node

• 一個節(jié)點是集群中的一個服務(wù)器，作為集群的一部分，它存儲數(shù)據(jù)，參與集群的索引和搜索功能
• 一個節(jié)點可以通過配置集群名稱的方式來加入一個指定的集群。默認情況下，每個節(jié)點都會被安排加入到一個叫做“elasticsearch”的集群中
• 這意味著，如果在網(wǎng)絡(luò)中啟動了若干個節(jié)點，并假定它們能夠相互發(fā)現(xiàn)彼此，它們將會自動地形成并加入到一個叫做“elasticsearch”的集群中
• 在一個集群里，可以擁有任意多個節(jié)點。而且，如果當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中沒有運行任何Elasticsearch節(jié)點，這時啟動一個節(jié)點，會默認創(chuàng)建并加入一個叫做“elasticsearch”的集群。

八、分片和副本 shards&replicas

?????1、分片

• 一個索引可以存儲超出單個結(jié)點硬件限制的大量數(shù)據(jù)。比如，一個具有10億文檔的索引占據(jù)1TB的磁盤空間，而任一節(jié)點都沒有這樣大的磁盤空間；或者單個節(jié)點處理搜索請求，響應(yīng)太慢
• 為了解決這個問題，Elasticsearch提供了將索引劃分成多份的能力，這些份就叫做分片
• 當(dāng)創(chuàng)建一個索引的時候，可以指定你想要的分片的數(shù)量
• 每個分片本身也是一個功能完善并且獨立的“索引”，這個“索引”可以被放置到集群中的任何節(jié)點上
• 分片很重要，主要有兩方面的原因
  1. 允許水平分割/擴展你的內(nèi)容容量
  2. 允許在分片之上進行分布式的、并行的操作，進而提高性能/吞吐量
• 至于一個分片怎樣分布，它的文檔怎樣聚合回搜索請求，是完全由Elasticsearch管理的，對于作為用戶來說，這些都是透明的

2、副本

• 在一個網(wǎng)絡(luò)/云的環(huán)境里，失敗隨時都可能發(fā)生，在某個分片/節(jié)點不知怎么的就處于離線狀態(tài)，或者由于任何原因消失了，這種情況下，有一個故障轉(zhuǎn)移機制是非常有用并且是強烈推薦的。為此目的，Elasticsearch允許你創(chuàng)建分片的一份或多份拷貝，這些拷貝叫做副本分片，或者直接叫副本
• 副本之所以重要，有兩個主要原因
  1. 在分片/節(jié)點失敗的情況下，提供了高可用性。注意到復(fù)制分片從不與原/主要（original/primary）分片置于同一節(jié)點上是非常重要的
  2. 擴展搜索量/吞吐量，因為搜索可以在所有的副本上并行運行
• 每個索引可以被分成多個分片。一個索引有0個或者多個副本
• 一旦設(shè)置了副本，每個索引就有了主分片和副本分片，分片和副本的數(shù)量可以在索引創(chuàng)建的時候指定
• 在索引創(chuàng)建之后，可以在任何時候動態(tài)地改變副本的數(shù)量，但是不能改變分片的數(shù)量

九、總結(jié)

ES中的相關(guān)的術(shù)語總結(jié)：

• index: 索引庫 ?在一個ES中可以構(gòu)建多個索引庫的, 理解為MySQL中數(shù)據(jù)庫, 或者 hbase 中 命名空間
• type: 類型 ?在一個索引庫下 可以構(gòu)建多個類型, 相當(dāng)于在MySQL中一個數(shù)據(jù)庫下面可以構(gòu)建多個表, 或者在命名空間下構(gòu)建多個表，ES在最新 6.x版本后, 已經(jīng)不允許在一個索引庫下有多個不同類型, 只允許有一個了
• filed: 字段 ? 在索引庫中, 可以有多個字段, 同時每個字段擁有數(shù)據(jù)類型的 , 類似于表中有多個字段, 每個字段有自己的類型
• document: 文檔 ?描述的是索引庫中一行數(shù)據(jù), 一個文檔就表示一行數(shù)據(jù), 類型與 表中 row
• mapping: 映射 ?用于設(shè)置索引庫中字段的數(shù)據(jù)類型, 比如說, 字段采用什么類型, 字段是否需要分詞, 是否需要索引，是否需要保存(原始數(shù)據(jù))....
• setting: 設(shè)置 ?用于對索引庫設(shè)置 ?比如 設(shè)置索引庫有多少個分片 多少個副本....
• cluster: 集群 表示ES的集群
• node: 節(jié)點 ?ES的各個節(jié)點
• shards: 分片 ? 一個索引庫可以被分為多個分片 ?默認為 5
• replicas: 副本 ? 一個分片可以被分為多個副本 ?默認為 2

注意:

• 分片的數(shù)量不受節(jié)點的限制
• 副本的數(shù)據(jù)最多和節(jié)點的數(shù)量是一致的: 副本數(shù)量 <=節(jié)點的數(shù)量
• 副本一般為 :2 或者 3

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的2021年大数据ELK（五）：Elasticsearch中的核心概念的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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