Elasticsearch简介
elasticsearch是一款开源的分布式搜索引擎,可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能
ELK技术栈
elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats,也就是elastic stack(ELK)。被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域:
elasticsearch和lucene
elasticsearch底层是基于lucene来实现的。
Lucene是一个Java语言的搜索引擎类库,是Apache公司的顶级项目,由DougCutting于1999年研发。官网地址:https://lucene.apache.org/ 。
正向索引 和 倒排索引
正向索引是最传统的,根据id索引的方式。但根据词条查询时,必须先逐条获取每个文档,然后判断文档中是否包含所需要的词条,是根据文档找词条的过程。
而倒排索引则相反,是先找到用户要搜索的词条,根据词条得到保护词条的文档的id,然后根据id获取文档。是根据词条找文档的过程。
文档和词条
- 文档(
Document
):用来搜索的数据,其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息 - 词条(
Term
):对文档数据或用户搜索数据,利用某种算法分词,得到的具备含义的词语就是词条。- 例如:我是中国人,就可以分为:我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条
两者方式的优缺:
方式 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|
正向索引 | 1、可以给多个字段创建索引;2、根据索引字段搜索、排序速度非常快 | 根据非索引字段,或者索引字段中的部分词条查找时,只能全表扫描。 |
倒排索引 | 根据词条搜索、模糊搜索时,速度非常快 | 1、只能给词条创建索引,而不是字段;2、无法根据字段做排序 |
elasticsearch与mysql
MySQL | Elasticsearch | 说明 |
---|---|---|
Table | Index | 索引(index),就是文档的集合,类似数据库的表(table) |
Row | Document | 文档(Document),就是一条条的数据,类似数据库中的行(Row),文档都是JSON格式 |
Column | Field | 字段(Field),就是JSON文档中的字段,类似数据库中的列(Column) |
Schema | Mapping | Mapping(映射)是索引中文档的约束,例如字段类型约束。类似数据库的表结构(Schema) |
SQL | DSL | DSL是elasticsearch提供的JSON风格的请求语句,用来操作elasticsearch,实现CRUD |
Mysql:擅长事务类型操作,可以确保数据的安全和一致性
Elasticsearch:擅长海量数据的搜索、分析、计算
因此在企业中,往往是两者结合使用:
- 对安全性要求较高的写操作,使用mysql实现
- 对查询性能要求较高的搜索需求,使用elasticsearch实现
- 两者再基于某种方式,实现数据的同步,保证一致性