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1、lucene和elasticsearch的前世今生

2、elasticsearch的核心概念 3、elasticsearch核心概念 vs. 数据库核心概念 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1、lucene和elasticsearch的前世今生 lucene，最先进、功能最强大的搜索库，直接基于lucene开发，非常复杂，api复杂（实现一些简单的功能，写大量的java代码），需要深入理解原理（各种索引结构） elasticsearch，基于lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口（还有其他语言的api接口） （1）分布式的文档存储引擎 （2）分布式的搜索引擎和分析引擎 （3）分布式，支持PB级数据 开箱即用，优秀的默认参数，不需要任何额外设置，完全开源 关于elasticsearch的一个传说，有一个程序员失业了，陪着自己老婆去英国伦敦学习厨师课程。程序员在失业期间想给老婆写一个菜谱搜索引擎，觉得lucene实在太复杂了，就开发了一个封装了lucene的开源项目，compass。后来程序员找到了工作，是做分布式的高性能项目的，觉得compass不够，就写了elasticsearch，让lucene变成分布式的系统。 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  

2、elasticsearch的核心概念

 

（1）Near Realtime（NRT）：近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级 （2）Cluster：集群，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常 （3）Node：节点，集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群 （4）Document&field：文档，es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。 product document {   "product_id": "1",   "product_name": "高露洁牙膏",   "product_desc": "高效美白",   "category_id": "2",   "category_name": "日化用品" } （5）Index：索引，包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。 （6）Type：类型，每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。 商品index，里面存放了所有的商品数据，商品document 但是商品分很多种类，每个种类的document的field可能不太一样，比如说电器商品，可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊field；生鲜商品，还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊field type，日化商品type，电器商品type，生鲜商品type 日化商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name 电器商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，service_period 生鲜商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，eat_period 每一个type里面，都会包含一堆document {   "product_id": "2",   "product_name": "长虹电视机",   "product_desc": "4k高清",   "category_id": "3",   "category_name": "电器",   "service_period": "1年" } {   "product_id": "3",   "product_name": "基围虾",   "product_desc": "纯天然，冰岛产",   "category_id": "4",   "category_name": "生鲜",   "eat_period": "7天" } （7）shard：单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。 （8）replica：任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3、elasticsearch核心概念 vs. 数据库核心概念 Elasticsearch 数据库 ----------------------------------------- Document 行 Type 表 Index 库