Elasticsearch基础知识点有哪些

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es的可以做哪些事情

1. 分布式搜索和分布式引擎

2. 全文检索，结构化检索，数据分析

3. 对海量数据进行近实时的分析

适用的场景

1. 维基百科的搜索

2. 新闻网站

3. stack overflow的异常搜索

4. github的所有

5. 日志数据分析 ELK

6. 电商网站的搜索

7. 商品价格监控网站，用户设定商品的价格阈值，当低于该阈值时候，发送通知给用户

8. BI系统，数据挖掘，数据分析

9. 站内的搜索（电商。招聘。门户）

特点

1. 可以作为大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级别的数据，也可以运行单个服务器，服务小公司

2. Elasticsearch不是新技术，只是将全文检索、数据服务和分布式技术合在一起才形成了es

3. 对用户而言 开箱即用，非常简单

4. es是对传统服务器的一个补充和扩展

5. 主要还是基于Lucene做的封装，隐藏了其复杂的的api

核心的概念

1. NRT(Near Realtime) 近实时，从两个方面理解：从写入数据到被查询出来有一个延迟（大约1秒）；基因es的数据的搜索和分析可以达到秒级

2. Cluster，集群，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置来决定的

3. Node，节点，节点的名称很重要，如果节点的名称是默认随机的话，默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么他们会自动组装成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成elasticsearch集群

4. Document，文档，es的最小数据单元。一个document可以是一条商品户数据、用户信息等，通常使用json数据结构表示，

5. Index:索引，包含有一推相似数据结构的文档数据，比如可以有客户的索引，商品的索引，订单索引，在往细了说可以分为服装的索引，日常索引，五金索引等等

6. Type:类型。一个索引可以含有一个或者多个type，type是index中的逻辑分类，一个type下的document含有相同的field，比如，一个博客索引下面可以含有用户数据的type，博客的type，用户评论的type

7. shard（primary shard），分片，单机无法存储大量的数据，es可以将一个索引中的数据切分成多个shard，分布在多个服务器上存储，有了shard就可以横向的扩展，存储更多的数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上面并行执行，提升系统的吞吐量和性能，每个shard都是一个lucene index

8. replica（replica shard） 备份，复制。任何一个服务器都有可能宕机或者故障，那么此时shard就有可能丢失数据，因此可以为每一个shard创建多个replica副本，replica可以在shard故障的时候提供备用服务，保证数据的不丢失，提高高可用性，多个replica还可以提高搜索操作的吞吐量和性能，primary shard建立索引的时候一次设置，不能修改，默认为5个，replica shared随时修改，默认1个，默认中每一个索引有10个shard，分别为5个parimary shard，5个replica shard，最小的高可用配置为2台服务器，互为主备

和传统数据库的比较

以MySQL为例

Elasticsearch7以后的新特性

• 在 7.0 以及之后的版本中 Type 被废弃了。（其实还可以用，但是已经不推荐了）

• 一个MySQL实例中可以创建多个 Database，一个Database中可以创建多个Table。

ES 的Type 废弃后与传统数据库对应的关系为

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