大数据数据存储的搜索引擎Elasticsearch的基础概念的路由

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介: 在大数据存储领域,搜索引擎Elasticsearch已经成为了一种非常受欢迎的解决方案。作为一名阿里云开发者社区的博主,本文将会从大数据存储的角度,深入探讨Elasticsearch中的路由概念。


首先,我们需要了解什么是Elasticsearch。它是一个基于Lucene库的分布式、开源、RESTful的全文搜索引擎。Elasticsearch能够快速地存储、搜索和分析大量数据,而且支持多种数据类型。在Elasticsearch中,路由是用于确定文档被分配到哪个分片上的一种策略。

Elasticsearch中的路由机制包含以下几个要素:

  1. 文档ID:每个文档都有一个唯一的ID,可以通过文档ID来确定该文档所属的分片。
  2. 分片数和副本数:不同的索引可能会配置不同的分片数和副本数,在路由时需要考虑这些因素。
  3. 路由算法:Elasticsearch提供了多种路由算法,如哈希路由、自定义路由等。

在Elasticsearch中,路由是根据文档ID进行计算的。具体的计算方式取决于所使用的路由算法。例如,如果采用哈希路由算法,则文档ID会被哈希成一个数字,并根据该数字的范围确定文档所属的分片。如果采用自定义路由算法,则可以根据具体业务需求进行自定义计算。

对于大量数据的批量处理,Elasticsearch提供了bulk API接口。通过这个接口,我们可以将多个文档一次性提交到Elasticsearch中进行索引和存储。在这种情况下,需要注意路由算法的选择和配置,以确保文档能够被正确地分配到各个分片上。

总之,Elasticsearch中的路由机制是实现高效数据存储和检索的重要组成部分。通过合理使用路由策略,我们可以充分发挥Elasticsearch的优势,让它更好地为我们的业务服务。

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ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
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