【ElasticSearch】深入了解 ElasticSearch：开源搜索引擎的力量

文章目录

前言
[一、初识 ElasticSearch 搜索引擎](#一、初识 ElasticSearch 搜索引擎)
- [1.1 ElasticSearch 的核心概念](#1.1 ElasticSearch 的核心概念)
- [1.2 ElasticSearch 的演进历程](#1.2 ElasticSearch 的演进历程)
- [1.3 ElasticSearch 的优势与未来](#1.3 ElasticSearch 的优势与未来)
[二、正排索引与倒排索引：数据库与 ElasticSearch 的差异](#二、正排索引与倒排索引：数据库与 ElasticSearch 的差异)
- [2.1 对正排索引的认识](#2.1 对正排索引的认识)
- [2.2 对倒排索引的认识](#2.2 对倒排索引的认识)
- [2.3 正排索引 vs. 倒排索引](#2.3 正排索引 vs. 倒排索引)
三、词条词典、倒排列表、文档与索引：ElasticSearch核心概念解析
- [3.1 倒排索引的两部分内容：词条词典和倒排列表](#3.1 倒排索引的两部分内容：词条词典和倒排列表)
- [3.2 文档](#3.2 文档)
- [3.3 索引（Index）](#3.3 索引（Index）)
- [3.4 总结与补充](#3.4 总结与补充)

前言

在信息时代，数据的增长速度之快让我们迅速感受到了信息爆炸的挑战。在这个背景下，搜索引擎成为了我们处理海量数据的得力工具之一。而 ElasticSearch 作为一款强大的开源搜索引擎，不仅能够高效地存储和检索数据，还在日志分析、实时监控等领域展现了其卓越的性能。

一、初识 ElasticSearch 搜索引擎

1.1 ElasticSearch 的核心概念

搜索引擎的精华

ElasticSearch 的主要任务包括存储、搜索和分析数据。其搜索引擎的精华在于倒排索引（Inverted Index）等高效算法。通过倒排索引，ES 能够快速响应搜索请求，实现高效的数据检索。这是其搜索能力强大的基石。

Elastic Stack（ELK）

ELK 是由 Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats 组成的一整套日志管理和数据分析工具组合。Logstash 负责收集和处理日志数据，Beats 则用于轻量级的数据传输，Kibana 提供了强大的数据可视化和分析工具。ES 与其他工具的协同作用构成了强大的数据处理生态系统。

1.2 ElasticSearch 的演进历程

Lucene：搜索引擎的基石

在 ElasticSearch 之前，Lucene 是搜索引擎领域的重要组成部分。由 Doug Cutting 于 1999 年创建，Lucene 使用倒排索引等高效算法。然而，它仅支持 Java 开发，学习曲线陡峭，不支持水平扩展。

Compass：Lucene 的扩展

为了克服 Lucene 的限制，Shay Banon 在其基础上开发了 Compass。尽管 Compass 弥补了一些缺陷，但仍无法满足日益增长的需求。

ElasticSearch 的诞生

2010 年，Shay Banon 决定重新设计和实现 Compass，于是 ElasticSearch 应运而生。ES 继承了 Lucene 的优势，支持分布式架构，可水平扩展，并提供了 Restful 接口，方便被各种编程语言调用。

分布式特性的加强

ES 不断加强其分布式特性。引入了分片（Shards）的概念，将数据分割成更小的单元，每个分片可以独立运行在集群的不同节点上。这种架构使得 ElasticSearch 能够更好地处理大规模数据，并提高系统的可伸缩性和性能。

插件生态系统的形成

ES 建立起丰富的插件生态系统。这些插件可以提供各种功能，包括新的搜索算法、数据处理和可视化工具等。这使得用户可以根据自己的需求定制化 ElasticSearch，使其更加适应不同的使用场景。

Logstash 和 Kibana 的整合

为了构建完整的日志处理和分析解决方案，ElasticSearch 与 Logstash 和 Kibana 进行了整合，形成了 ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）堆栈。Logstash 用于数据的收集和处理，Kibana 用于数据的可视化和分析。这个整合使得 ElasticSearch 成为一个强大的日志和事件管理平台。

X-Pack 的引入

为了提供更多的高级功能，ElasticSearch 引入了 X-Pack。包括安全性、监控、报告、警报等多个方面的功能。X-Pack 的引入进一步扩展了 ElasticSearch 的应用领域，使其在企业环境中更加强大和可靠。

Elastic Stack 的形成

ELK 堆栈逐渐演变成 Elastic Stack，包括 Elasticsearch、Logstash、Kibana 以及 Beats（用于轻量数据传输）。这个集成的堆栈提供了一个端到端的解决方案，涵盖了数据的采集、存储、搜索、可视化等方方面面。

Elasticsearch 的版本迭代

ElasticSearch 持续进行版本迭代，不断引入新的功能、性能优化和安全性增强。用户可以通过升级到最新版本来享受这些改进，同时保持其系统与时俱进。

云服务和开源社区

ElasticSearch 在云服务提供商上提供了托管服务，使用户能够更轻松地部署和管理 ElasticSearch 集群。同时，它积极参与开源社区，接受来自全球开发者的贡献，形成了一个活跃的开源生态系统。

1.3 ElasticSearch 的优势与未来

ES 的优势在于其强大的搜索能力、分布式架构和与其他工具的集成。它已经成为处理大规模数据的首选引擎之一，被广泛应用于搜索引擎、日志分析、实时监控等场景。

未来，随着数据规模的不断增长，ElasticSearch 有望继续发挥其在大数据处理领域的重要作用。同时，社区的不断贡献和开发团队的努力也将为 ElasticSearch 带来更多创新和改进，使其在搜索引擎领域持续发光发热。ES 作为搜索和分析的引擎，将继续推动数据处理领域的进步和演进。

二、正排索引与倒排索引：数据库与 ElasticSearch 的差异

在数据存储和检索领域，索引是一项关键技术，而正排索引和倒排索引是两种不同的索引结构，它们在传统数据库和 ElasticSearch 中的应用有着显著的差异。

2.1 对正排索引的认识

传统数据库的索引方式

在传统数据库中，如 MySQL，正排索引是一种常见的索引方式。它简单来说是将整个数据表按照某个字段进行排序，创建一个索引结构。例如，现在有一个商品表：

id	title	price
1	小米手机	3499
2	华为手机	4999
3	华为小米充电器	49
4	小米手环	49
...	...	...

当执行搜索"手机"的 SQL 语句时，数据库会遍历每一行记录，判断是否包含"手机"关键字。这样的查询过程是线性的，需要逐行检查所有记录。正排索引适用于小规模数据，但随着数据量的增加，查询效率会下降。

sql 复制代码

select * from tb_goods where title like '%手机%'

查询数据库表的流程图：

说明：

当执行搜索"手机"的 SQL 语句的时候，会遍历数据库表中的每一条记录，判断是否包含"手机"关键字。
如果包含了，则当当前数据传入结果集；
如果没有包含，则丢弃当前数据；

以上就是通过正排索引的方式进行查询，通过这个查询过程我们可以发现，每次查询都会遍历整个数据表的内容，如果当数据量非常大的时候，效率就会显得非常低下了。

2.2 对倒排索引的认识

ElasticSearch 就是采用的倒排索引，这是一种更为灵活高效的索引结构，倒排索引的两个关键概念就是文档和词条：

文档（Document）： 每条数据被视为一个文档。
词条（Term）： 文档按语义划分成词语。

例如，针对上文的商品表的例子，经过分词处理后，生成的倒排索引如下：

词条（Term）	文档 id
小米	1, 3, 4
手机	1, 2
华为	2, 3
充电器	3
手环	4

此时，当我们查询"华为手机"时，ElasticSearch 只需在倒排索引中查找包含"华为"和"手机"的文档 id，然后直接定位到对应文档。这种方式大大提高了查询效率。

查询"华为手机"的流程图：

说明：

将 "华为手机" 进行分词处理，得到 "华为" 和 "手机" 两个词条；
根据这两个词条到上述的倒排索引表中去查询文档 id；
然后再根据查询到的文档 id 去查询对应的文档；
最后将查询到的文档存入结果集中。

这就是倒排索引，与正排索引相比，效率大大提高，每次查询不用需遍历所有的文档，只需要根据词条进行查询文档id，然后再根据文档id查询对应的文档。

2.3 正排索引 vs. 倒排索引

查询效率： 正排索引需要逐行扫描，效率随数据增长而下降；倒排索引通过词条快速定位文档，查询效率更高。
适用场景： 正排索引适用于小规模数据，简单查询场景；倒排索引适用于大规模数据，复杂查询场景。
空间占用： 正排索引占用空间较大，随数据量线性增长；倒排索引采用压缩等技术，空间利用更为高效。

在实际应用中，ElasticSearch 作为搜索引擎，利用倒排索引构建了强大的全文搜索和分析功能，适用于处理大规模的文本数据，例如日志分析、实时监控等场景。正排索引在传统数据库中仍然发挥着重要的作用，尤其是在小规模数据和简单查询场景下。因此，选择合适的索引结构取决于数据规模、查询需求以及系统性能的考虑。

三、词条词典、倒排列表、文档与索引：ElasticSearch核心概念解析

在ElasticSearch中，理解词条词典、倒排列表、文档和索引是深入掌握其核心概念的关键。以下是对这些概念的详细解析：

3.1 倒排索引的两部分内容：词条词典和倒排列表

- **词条词典（Term Dictionary）**

词条词典是一个记录了所有词条的数据结构，同时维护了词条与倒排列表之间的关系。它实质上是一个词汇表，用于加速查询和插入操作。每个词条都会被分配一个唯一的标识符，这样在倒排列表中可以快速定位到相应的词条。

- **倒排列表（Posting List）**

倒排列表记录了每个词条在文档中的出现情况，包括文档的标识符（文档id）、词条的出现频率（TF，Term Frequency）以及词条在文档中的位置等信息。这样的设计使得在搜索过程中，可以迅速找到包含特定词条的文档。

文档id： 用于快速获取文档。
词条频率（TF）： 表示文档中词条出现的次数，对搜索结果的相关性评分有重要影响。

3.2 文档

在 ElasticSearch 中，文档是基本的信息单元。每个文档对应着一条数据记录，可以是一篇文章、一条商品信息、一个用户的配置等。文档中的数据以 JSON 格式序列化存储。

例如，对于上文的商品数据表，每一行的数据都可以被序列化为一个文档：

3.3 索引（Index）

索引是 ElasticSearch 中的一个核心概念，它是相同类型的文档的集合。每个索引都有一个唯一的名称，用于标识和检索。索引并不直接存储数据，而是存储了对文档的引用以及文档中的字段信息，同时包含了用于加速搜索的倒排索引。

例如，可以有商品索引、用户索引、订单索引，每个索引下包含了相应类型的文档：

3.4 总结与补充

正向索引 vs. 倒排索引： 正向索引是基于文档 id 创建索引，适用于小规模数据和简单查询场景。倒排索引通过分析文档内容，记录词条信息，适用于大规模数据和复杂查询场景，提高了查询效率。
应用场景： ElasticSearch 的强大之处在于其面向文档的存储和全文搜索功能。通过灵活的倒排索引，可以高效地处理大量文本数据，广泛应用于日志分析、实时监控、搜索引擎等场景。
映射（Mapping）： 在索引中，映射定义了文档的字段以及字段的数据类型。它类似于传统数据库中表的结构约束，有助于数据的一致性和有效性。

理解这些核心概念，有助于更深入地利用 ElasticSearch 进行数据存储、检索和分析，从而充分发挥其强大的搜索引擎功能。