Elasticsearch框架学习的难点和重点有哪些

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
简介: Elasticsearch是基于Lucene的开源搜索引擎,广泛应用于全文检索和日志分析。学习重点包括理解节点、集群、索引、分片和副本等基本概念,掌握数据索引、查询DSL、聚合和性能优化。倒排索引和分词器是全文搜索的核心,集群管理和监控对于稳定性至关重要。实践中需根据数据量和查询模式优化分片策略,利用缓存提升搜索性能。学习Elasticsearch要结合实际项目,关注官方文档和社区资源。【5月更文挑战第6天】

Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎,广泛用于全文检索、日志数据分析等多种应用场景。由于其强大的搜索能力、灵活的扩展性和丰富的功能特性,Elasticsearch在数据分析和搜索领域非常受欢迎。V哥认为学习Elasticsearch主要包括以下几个难点和重点,兄弟们坐稳V哥要发车了。

1. 难点和重点

  1. 基本概念:
  • 节点和集群:理解Elasticsearch中的节点(Node)和集群(Cluster)的概念,以及它们如何协同工作。
  • 索引(Index):索引是Elasticsearch中的核心概念,与关系型数据库中的数据库相似,但有其特殊性。
  • 类型(Type)和文档(Document):在Elasticsearch 7.x之后,一个索引中只允许有一个类型,到Elasticsearch 8.x之后类型已经被移除,但了解其历史概念对理解Elasticsearch的发展有帮助。
  • 分片(Shard)和副本(Replica):理解分片和副本的概念对于掌握Elasticsearch的数据分布和容错机制至关重要。
  1. 数据索引:
  • 文档映射(Mapping):学习如何定义文档的字段类型、分析器等属性。
  • 索引管理:包括创建索引、更新映射、删除索引等操作。
  1. 搜索技术:
  • 查询DSL:Elasticsearch提供了一种丰富的查询DSL(Domain Specific Language),用于执行复杂的搜索操作。
  • 聚合(Aggregations):聚合提供了从数据中提取洞察力的能力,类似于SQL中的GROUP BY操作。
  1. 性能优化:
  • 分片策略:学习如何根据数据量和查询模式来合理分配分片。
  • 缓存和刷新:理解Elasticsearch中的各种缓存机制以及如何通过合理配置提高搜索性能。
  1. 集群管理:
  • 监控和诊断:学习如何监控Elasticsearch集群的健康状况和性能指标。
  • 扩展和故障转移:了解如何在不中断服务的情况下扩展集群和处理节点故障。

2. 核心内容重点解释

  • 倒排索引:Elasticsearch使用倒排索引来快速进行全文搜索。倒排索引是一种将文档的内容和对应文档ID的映射关系存储起来的数据结构,使得搜索时能够快速找到包含特定词汇的所有文档。

  • 分词器(Analyzer):分词器用于处理文本,将其转换为适合搜索的倒排索引项。Elasticsearch内置了许多分词器,也可以自定义分词器以适应不同的语言和文本类型。

  • 集群和节点:Elasticsearch的集群由多个节点组成,节点可以通过网络互相通信,共同存储整个数据集,并提供跨节点的联合查询能力。集群的健康状态监控和节点管理是维护Elasticsearch稳定运行的关键。

  • 路由(Routing):路由机制决定了文档存储在哪个分片上,以及查询时如何快速定位到正确的分片。

  • 弹性伸缩:Elasticsearch支持横向扩展,可以通过增加节点来提高集群的处理能力和存储容量。学习如何在不影响服务的前提下进行扩容是运维Elasticsearch的重要技能。

学习Elasticsearch不仅要理解上述概念和操作,还需要通过实践来掌握。建议在学习过程中,结合实际项目需求,不断尝试和优化,以达到熟练应用的水平。同时,关注官方文档和社区动态,以了解最新的特性和最佳实践。

3. Elasticsearch分片策略的示例

Elasticsearch分片策略是指如何将数据分散存储到多个分片中,以及如何管理这些分片以提高性能和可用性的过程。以下是一个关于Elasticsearch分片策略的示例,来一起看一下。

示例:博客文章索引的分片策略

假设我们正在为一个博客平台构建搜索功能, V哥决定使用Elasticsearch来索引博客文章。考虑到博客文章的数量可能会随着时间的推移而增长,我们需要为索引选择合适的分片策略。

  1. 预测数据量和增长

首先,我们需要预测未来一段时间内博客文章的数据量。假设我们预计在一年内会有大约100万篇博客文章。

  1. 选择初始分片数

Elasticsearch建议每个分片的大小在20GB到40GB之间。如果我们预计每篇博客文章平均大小为1KB,那么100万篇文章大约需要1TB的存储空间。如果我们希望每个分片的大小保持在20GB左右,那么我们至少需要40个分片(1TB / 25GB)。

  1. 考虑写入和查询模式

博客文章的写入模式通常是顺序写入,而查询模式可能是随机的。为了优化写入性能,我们可以选择更多的分片,以便并行写入。然而,过多的分片会增加查询时的开销,因为查询可能需要跨多个分片执行。

  1. 决定分片和副本数量

基于以上考虑,我们决定为博客文章索引创建40个主分片。我们还希望有高可用性和故障转移能力,因此我们决定为每个主分片创建1个副本分片,总共80个分片(40主分片 + 40副本分片)。

  1. 配置索引

在创建索引时,我们使用以下配置:

PUT /blogs
{
   
  "settings": {
   
    "number_of_shards": 40,
    "number_of_replicas": 1
  },
  "mappings": {
   
    "properties": {
   
      "title": {
   
        "type": "text"
      },
      "content": {
   
        "type": "text"
      },
      "author": {
   
        "type": "keyword"
      },
      "publish_date": {
   
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

解释:

  • number_of_shards:这是设置主分片数量的参数。我们将其设置为40,以适应预计的数据量,并优化写入性能。

  • number_of_replicas:这是设置副本分片数量的参数。我们将其设置为1,以确保每个主分片有一个副本,提供高可用性和故障转移能力。

  • mappings:这是定义文档字段的映射的部分。我们定义了标题、内容、作者和发布日期字段,以及它们的类型。

通过这个示例,我们可以看到分片策略的决策过程涉及到对数据量、写入和查询模式、以及可用性要求的综合考虑。选择合适的分片策略对于确保Elasticsearch集群的性能和稳定性至关重要。在实际应用中,可能还需要根据实际情况进行调整和优化。

4. Elasticsearch中使用缓存机制提高搜索性能

Elasticsearch提供了多种缓存机制来提高搜索性能,包括节点查询缓存(Node Query Cache)、请求缓存(Request Cache)、字段数据缓存(Field Data Cache)和索引缓存(Index Cache)。以下是V哥整理的一个示例,展示如何通过合理配置这些缓存来提高搜索性能。

示例:配置Elasticsearch缓存

假设我们正在运行一个Elasticsearch集群,用于存储和分析日志数据。我们注意到某些搜索查询运行得比较慢,我们希望通过配置缓存来提高性能。

  1. 节点查询缓存(Node Query Cache)

节点查询缓存用于缓存过滤器上下文中使用的数据。为了充分利用这个缓存,我们应该确保尽可能多的查询使用过滤器上下文。

PUT /your_index/_settings
{
   
  "index.query.default_field": ["field1", "field2"],
  "index.query.parse.allow_expensive_queries": false
}
  • index.query.default_field:设置默认字段,以便在查询中没有指定字段时使用。
  • index.query.parse.allow_expensive_queries:禁止执行昂贵的查询,鼓励使用过滤器上下文。
  1. 请求缓存(Request Cache)

请求缓存用于缓存聚合请求的结果。如果您的搜索请求包含聚合,并且这些请求的结果不经常变化,那么启用请求缓存会很有帮助。

PUT /your_index/_settings
{
   
  "index.requests.cache.enable": true
}
  • index.requests.cache.enable:启用请求缓存。
  1. 字段数据缓存(Field Data Cache)

字段数据缓存用于缓存聚合和排序操作中使用的数据。为了优化字段数据缓存的使用,我们应该避免对大型文本字段进行聚合或排序,并尽量使用关键字字段。

PUT /your_index/_settings
{
   
  "index.fielddata.cache.expire": "5m"
}
  • index.fielddata.cache.expire:设置字段数据缓存的过期时间,以避免过时的数据占用太多内存。
  1. 索引缓存(Index Cache)

索引缓存包括查询缓存和过滤缓存,用于缓存查询和过滤器的结果。为了优化索引缓存的使用,我们应该尽量使用过滤器上下文,并避免使用复杂的查询。

PUT /your_index/_settings
{
   
  "index.query.cache.enabled": true,
  "index.filter.cache.enabled": true
}
  • index.query.cache.enabled:启用查询缓存。
  • index.filter.cache.enabled:启用过滤缓存。

解释:

  • 节点查询缓存:通过设置合理的默认字段和禁止昂贵的查询,我们鼓励使用过滤器上下文,从而充分利用节点查询缓存。
  • 请求缓存:对于不经常变化的聚合请求,启用请求缓存可以显著提高性能。
  • 字段数据缓存:通过避免对大型文本字段进行聚合或排序,并使用关键字字段,我们可以减少字段数据缓存的压力。同时,设置合理的过期时间可以帮助释放内存。
  • 索引缓存:启用查询缓存和过滤缓存可以提高缓存的利用率,从而提高搜索性能。

通过这个示例,我们可以看到如何通过合理配置Elasticsearch中的缓存机制来提高搜索性能。在实际应用中,可能还需要根据具体的工作负载和性能要求进行调整和优化。

5. Elasticsearch倒排索引

Elasticsearch使用倒排索引来快速进行全文搜索。倒排索引是一种将文档的内容和对应文档ID的映射关系存储起来的数据结构,使得搜索时能够快速找到包含特定词汇的所有文档。以下是一个关于Elasticsearch倒排索引的示例,并对其进行解释。

示例:博客文章索引的倒排索引

假设我们正在为一个博客平台构建搜索功能,我们决定使用Elasticsearch来索引博客文章。我们有一个博客文章的索引,其中包含多个文档,每个文档代表一篇博客文章。

  1. 创建索引和添加文档

首先,我们创建一个名为"blogs"的索引,并添加一些文档。

PUT /blogs
{
   
  "settings": {
   
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0
  },
  "mappings": {
   
    "properties": {
   
      "title": {
   
        "type": "text"
      },
      "content": {
   
        "type": "text"
      },
      "author": {
   
        "type": "keyword"
      },
      "publish_date": {
   
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

POST /blogs/_doc
{
   
  "title": "Elasticsearch简介",
  "content": "Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎。",
  "author": "V哥",
  "publish_date": "2021-01-01"
}

POST /blogs/_doc
{
   
  "title": "Elasticsearch集群管理",
  "content": "了解Elasticsearch集群的管理和优化。",
  "author": "V少",
  "publish_date": "2021-02-01"
}

POST /blogs/_doc
{
   
  "title": "Elasticsearch搜索技术",
  "content": "掌握Elasticsearch的搜索技术和查询DSL。",
  "author": "V嫂",
  "publish_date": "2021-03-01"
}
  1. 倒排索引的构建

当文档被添加到索引中时,Elasticsearch会自动构建倒排索引。倒排索引由多个词典(Term Dictionary)组成,每个词典映射到一个或多个文档。

例如,对于"title"字段,Elasticsearch会为每个唯一的词构建一个词典条目,并记录包含该词的文档ID。

  1. 使用倒排索引进行搜索

现在,我们可以使用倒排索引进行搜索。例如,我们想要搜索标题中包含"Elasticsearch"的博客文章。

GET /blogs/_search
{
   
  "query": {
   
    "term": {
   
      "title": "Elasticsearch"
    }
  }
}

解释:

  • 创建索引和添加文档:我们首先创建一个名为"blogs"的索引,并定义了文档的映射。然后,我们添加了三个文档,每个文档包含标题、内容、作者和发布日期字段。

  • 倒排索引的构建:当文档被添加到索引中时,Elasticsearch会自动构建倒排索引。倒排索引由多个词典组成,每个词典映射到一个或多个文档。在这个示例中,Elasticsearch会为"title"字段中的每个唯一词构建一个词典条目,并记录包含该词的文档ID。

  • 使用倒排索引进行搜索:当我们执行搜索查询时,Elasticsearch会使用倒排索引来快速找到包含特定词汇的所有文档。在这个示例中,我们搜索标题中包含"Elasticsearch"的博客文章,Elasticsearch会查找"title"字段的词典,找到"Elasticsearch"条目,并返回包含该词的文档ID。

通过这个示例,我们可以看到Elasticsearch如何使用倒排索引来快速进行全文搜索。倒排索引是Elasticsearch能够提供高效搜索能力的关键所在。在实际应用中,Elasticsearch会自动处理倒排索引的构建和更新,我们只需要关注如何定义索引和执行搜索查询即可。

6. 最后

V 哥最后再啰嗦一下,学习Elasticsearch主要包括基本概念、数据索引、搜索技术、性能优化和集群管理等方面的内容。倒排索引是一种将文档的内容和对应文档ID的映射关系存储起来的数据结构,使得搜索时能够快速找到包含特定词汇的所有文档。倒排索引是Elasticsearch能够提供高效搜索能力的关键所在。在实际应用中,我们需要根据具体的工作负载和性能要求来选择合适的分片策略、配置缓存机制和执行搜索查询。学习Elasticsearch需要结合实际项目需求,通过实践来不断尝试和优化。同时,关注官方文档和社区动态,以了解最新的特性和最佳实践。

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