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Elasticsearch 基础概念知识

Elasticsearch有几个核心概念。从一开始理解这些概念会对整个学习过程有莫大的帮助。 接近实时(NRT) Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着,从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟(通常是1秒)。 集群(cluster) 一个集群就是由一个或多个节点组织在一起,它们共同持有你整个的数据,并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识,这个名字默认就是 “elasticsearch”。这个名字是重要的,因为一个节点只能通过指定某个集群的名字,来加入这个集群。在产品环境中显式地设定这个名字是一个好 习惯,但是使用默认值来进行测试/开发也是不错的。 节点(node) 一个节点是你集群中的一个服务器,作为集群的一部分,它存储你的数据,参与集群的索引和搜索功能。和集群类似,一个节点也是由一个名字来标识的,默认情况 下,这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字,这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的,因为在这个管理过程中,你会去确定网 络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。 一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下,每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中,这意 味着,如果你在你的网络中启动了若干个节点,并假定它们能够相互发现彼此,它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。 在一个集群里,只要你

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ElasticSearch: Index 和 Type 的区别

原文: Index vs. Type By Adrien Grand 译者: fengchang 对于 ES 的新用户来说,有一个常见的问题:要存储一批新的数据时,应该在已有 index 里新建一个 type,还是给它新建一个 index?要想回答这个问题,我们必须先理解这两者是怎么实现的。 过去,我们为了让 ES 更容易理解,经常用关系型数据库做一个比喻: index 就像关系型数据库里的 database, type 就像 database 里的 table。但是这并不正确。由于两种数据库存储数据的方式是如此不同,任何比喻都是没有意义的。这种比喻往往会导致对 type 的滥用。 Index 是什么 Index 存储在多个分片中,其中每一个分片都是一个独立的 Lucene Index。这就应该能提醒你,添加新 index 应该有个限度:每个 Lucene Index 都需要消耗一些磁盘,内存和文件描述符。因此,一个大的 index 比多个小 index 效率更高:Lucene Index 的固定开销被摊分到更多文档上了。 另一个重要因素是你准备怎么搜索你的数据。在搜索时,每个分片都需要搜索一次, 然后 ES 会合并来自所有分片的结果。例如,你要搜索 10 个 index,每个 index 有 5 个分片,那么协调这次搜索的节点就需要合并 5x10=50 个分片的结果。这也是一个你需要注意的地方:如果有太多分片的结果需要合并,或者你发起了一个结果巨大的搜索请求,合并任务会需要大量

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