Elasticsearch——简介 & 安装

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
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: Elasticsearch——简介 & 安装

1.Elasticsearch是什么?


The Elastic Stack, 包括 ElasticsearchKibanaBeats Logstash(也称为 ELK Stack)。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据,然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch,简称为 ES ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎,是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理 PB 级别的数据。

2.全文搜索引擎


Google,百度类的网站搜索,它们都是根据网页中的关键字生成索引,我们在搜索的时候输入关键字,它们会将该关键字即索引匹配到的所有网页返回;还有常见的项目中应用日志的搜索等等。对于这些非结构化的数据文本,关系型数据库搜索不是能很好的支持。一般传统数据库,全文检索都实现的很鸡肋,因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表,如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化,也收效甚微。建立了索引,但是维护起来也很麻烦,对于 insert update 操作都会重新构建索引。基于以上原因可以分析得出,在一些生产环境中,使用常规的搜索方式,性能是非常差的:


·       搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据。

·       文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。

·       支持大量基于交互式文本的查询。

·       需求非常灵活的全文搜索查询。

·       对高度相关的搜索结果的有特殊需求,但是没有可用的关系数据库可以满足。

·       对不同记录类型、非文本数据操作或安全事务处理的需求相对较少的情况。


为了解决结构化数据搜索和非结构化数据搜索性能问题,我们就需要专业,健壮,强大的全文搜索引擎。这里说到的全文搜索引擎指的是目前广泛应用的主流搜索引擎。它的工作原理是计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引,指明该词在文章中出现的次数和位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。

3.Elasticsearch的应用案例


·       GitHub: 2013 年初,抛弃了 Solr,采取 Elasticsearch 来做 PB 级的搜索。“GitHub 使用Elasticsearch 搜索 20TB 的数据,包括 13 亿文件和 1300 亿行代码

·       维基百科:启动以 Elasticsearch 为基础的核心搜索架构

·       SoundCloud“SoundCloud 使用 Elasticsearch 1.8 亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务

·       百度:目前广泛使用 Elasticsearch 作为文本数据分析,采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据,通过对各种数据进行多维分析展示,辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部 20 多个业务线(包括云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等),单集群最大 100 台机器,200 ES 节点,每天导入 30TB+ 数据。

·       新浪:使用 Elasticsearch 分析处理 32 亿条实时日志。

·       阿里:使用 Elasticsearch 构建日志采集和分析体系。

·       Stack Overflow:解决 Bug 问题的网站,全英文,编程人员交流的网站。

4.Elasticsearch的下载、安装、运行


Elasticsearch的官方地址:https://www.elastic.co/cn/

下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch

Elasticsearch分为 Linux Windows 版本,未来在企业里肯定是要用linux版本的,并且还要搭建集群。那么这里我学习ES为了方便、快速掌握,就采用windows版本了。

下载完成之后,是一个压缩包,直接解压就可以了。


·       bin 可执行脚本目录

·       config 配置目录

·       jdk 内置 JDK 目录(ES是采用Java语言开发的)

·       lib 类库

·       logs 日志目录

·       modules 模块目录

·       plugins 插件目录

解压后,进入 bin 文件目录,点击 elasticsearch.bat 文件启动 ES 服务。


注意:9300 端口为 Elasticsearch 集群间组件的通信端口,9200 端口为浏览器访问的 http 协议的 RESTful 端口。 

5.有关RESTful


REST指的是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是 RESTfulWeb 应用程序最重要的 REST 原则是,客户端和服务器之间的交互在请求之间是无状态的。从客户端到服务器的每个请求都必须包含理解请求所必需的信息。如果服务器在请求之间的任何时间点重启,客户端不会得到通知。此外,无状态请求可以由任何可用服务器回答,这十分适合云计算之类的环境。客户端可以缓存数据以改进性能。


在服务器端,应用程序状态和功能可以分为各种资源。资源是一个有趣的概念实体,它向客户端公开。资源的例子有:应用程序对象、数据库记录、算法等等。每个资源都使用 URI(Universal Resource Identifier) 得到一个唯一的地址。所有资源都共享统一的接口,以便在客户端和服务器之间传输状态。使用的是标准的 HTTP 方法,比如 GETPUTPOST DELETE


REST 样式的 Web 服务中,每个资源都有一个地址。资源本身都是方法调用的目标,方法列表对所有资源都是一样的。这些方法都是标准方法,包括 HTTP GETPOSTPUTDELETE,还可能包括 HEAD OPTIONS。简单的理解就是,如果想要访问互联网上的资源,就必须向资源所在的服务器发出请求,请求体中必须包含资源的网络路径,以及对资源进行的操作(增删改查)

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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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