elasticsearch理论_essuess

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ES理解：

es中存储数据的基本单位是索引，比如说你现在要在es中存储一些订单数据，你就应该在es中创建一个索引，order_idx，所有的订单数据就都写到这个索引里面去，一个索引差不多就是相当于是mysql里的一张表。index -> type -> mapping -> document -> field。

 

index：mysql里的一张表

 

type：没法跟mysql里去对比，一个index里可以有多个type，每个type的字段都是差不多的，但是有一些略微的差别。

 

好比说，有一个index，是订单index，里面专门是放订单数据的。就好比说你在mysql中建表，有些订单是实物商品的订单，就好比说一件衣服，一双鞋子；有些订单是虚拟商品的订单，就好比说游戏点卡，话费充值。就两种订单大部分字段是一样的，但是少部分字段可能有略微的一些差别。

 

所以就会在订单index里，建两个type，一个是实物商品订单type，一个是虚拟商品订单type，这两个type大部分字段是一样的，少部分字段是不一样的。

 

很多情况下，一个index里可能就一个type，但是确实如果说是一个index里有多个type的情况，你可以认为index是一个类别的表，具体的每个type代表了具体的一个mysql中的表

 

每个type有一个mapping，如果你认为一个type是一个具体的一个表，index代表了多个type的同属于的一个类型，mapping就是这个type的表结构定义，你在mysql中创建一个表，肯定是要定义表结构的，里面有哪些字段，每个字段是什么类型。。。

 

mapping就代表了这个type的表结构的定义，定义了这个type中每个字段名称，字段是什么类型的，然后还有这个字段的各种配置

 

实际上你往index里的一个type里面写的一条数据，叫做一条document，一条document就代表了mysql中某个表里的一行给，每个document有多个field，每个field就代表了这个document中的一个字段的值

 

接着你搞一个索引，这个索引可以拆分成多个shard，每个shard存储部分数据。

 

接着就是这个shard的数据实际是有多个备份，就是说每个shard都有一个primary shard，负责写入数据，但是还有几个replica shard。primary shard写入数据之后，会将数据同步到其他几个replica shard上去。

 

通过这个replica的方案，每个shard的数据都有多个备份，如果某个机器宕机了，没关系啊，还有别的数据副本在别的机器上呢。高可用了吧。

 

es集群多个节点，会自动选举一个节点为master节点，这个master节点其实就是干一些管理的工作的，比如维护索引元数据拉，负责切换primary shard和replica shard身份拉，之类的。

 

要是master节点宕机了，那么会重新选举一个节点为master节点。

 

如果是非master节点宕机了，那么会由master节点，让那个宕机节点上的primary shard的身份转移到其他机器上的replica shard。急着你要是修复了那个宕机机器，重启了之后，master节点会控制将缺失的replica shard分配过去，同步后续修改的数据之类的，让集群恢复正常。

 

（1）es写数据过程

 

1）客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点）

2）coordinating node，对document进行路由，将请求转发给对应的node（有primary shard）

3）实际的node上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replica node

4）coordinating node，如果发现primary node和所有replica node都搞定之后，就返回响应结果给客户端

 

（2）es读数据过程

 

查询，GET某一条数据，写入了某个document，这个document会自动给你分配一个全局唯一的id，doc id，同时也是根据doc id进行hash路由到对应的primary shard上面去。也可以手动指定doc id，比如用订单id，用户id。

 

你可以通过doc id来查询，会根据doc id进行hash，判断出来当时把doc id分配到了哪个shard上面去，从那个shard去查询

 

1）客户端发送请求到任意一个node，成为coordinate node

2）coordinate node对document进行路由，将请求转发到对应的node，此时会使用round-robin随机轮询算法，在primary shard以及其所有replica中随机选择一个，让读请求负载均衡

3）接收请求的node返回document给coordinate node

4）coordinate node返回document给客户端

 

（3）es搜索数据过程

 

es最强大的是做全文检索，就是比如你有三条数据

 

java真好玩儿啊

java好难学啊

j2ee特别牛

 

你根据java关键词来搜索，将包含java的document给搜索出来

 

es就会给你返回：java真好玩儿啊，java好难学啊

 

1）客户端发送请求到一个coordinate node

2）协调节点将搜索请求转发到所有的shard对应的primary shard或replica shard也可以

3）query phase：每个shard将自己的搜索结果（其实就是一些doc id），返回给协调节点，由协调节点进行数据的合并、排序、分页等操作，产出最终结果

4）fetch phase：接着由协调节点，根据doc id去各个节点上拉取实际的document数据，最终返回给客户端

 

（4）搜索的底层原理，倒排索引，画图说明传统数据库和倒排索引的区别

 

（5）写数据底层原理

 

1）先写入buffer，在buffer里的时候数据是搜索不到的；同时将数据写入translog日志文件

 

2）如果buffer快满了，或者到一定时间，就会将buffer数据refresh到一个新的segment file中，但是此时数据不是直接进入segment file的磁盘文件的，而是先进入os cache的。这个过程就是refresh。

 

每隔1秒钟，