Elasticsearch的核心原理

Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎，它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能。Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎。Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucence作为其核心来实现所能索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏 Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

目录

大数据时代的搜索系统？

问世前的关系型数据库的如何解决搜索问题？

问世前的非关系型数据库的如何解决搜索问题？

如何数据放入内存怎么样？

ES的基本概念

Lucene与ES关系？

ES主要解决问题：

ES工作原理

ES概念

ES数据架构的主要概念（与关系数据库Mysql对比）

ELK是什么？

ES特点和优势

ES性能

性能结果展示

性能

ES案例

如何部署ES？

 ES windows下一键安装

---

• 大数据时代的搜索系统？

数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常考虑： 
1）用什么数据库好？(mysql、sybase、oracle、达梦、神通、mongodb、hbase…) 
2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 
3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活) 
4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;) 
5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)

• 问世前的关系型数据库的如何解决搜索问题？

去解决查询瓶颈和写入瓶颈： 
解决要点： 
1）通过主从备份解决数据安全性问题； 
2）通过数据库代理中间件心跳监测，解决单点故障问题； 
3）通过代理中间件将查询语句分发到各个slave节点进行查询，并汇总结果 

• 问世前的非关系型数据库的如何解决搜索问题？

对于Nosql数据库，以mongodb为例，其它原理类似： 
解决要点： 
1）通过副本备份保证数据安全性； 
2）通过节点竞选机制解决单点问题； 
3）先从配置库检索分片信息，然后将请求分发到各个节点，最后由路由节点合并汇总结果 

• 如何数据放入内存怎么样？

当我们的数据达到PB级别时，按照每个节点96G内存计算，在内存完全装满的数据情况下，我们需要的机器是：1PB=1024T=1048576G 
节点数=1048576/96=10922个 
实际上，考虑到数据备份，节点数往往在2.5万台左右。成本巨大决定了其不现实！

从前面讨论我们了解到，把数据放在内存也好，不放在内存也好，都不能完完全全解决问题。 
全部放在内存速度问题是解决了，但成本问题上来了。 
为解决以上问题，从源头着手分析，通常会从以下方式来寻找方法： 
1、存储数据时按有序存储； 
2、将数据和索引分离； 
3、压缩数据； 
这就引出了Elasticsearch。

• ES的基本概念

ES=elaticsearch简写， Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，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。 
Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

• Lucene与ES关系？

1）Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

2）Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

• ES主要解决问题：

1）检索相关数据； 
2）返回统计结果； 
3）速度要快。

• ES工作原理

当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。这个过程如下图所示： 

• ES概念

1）Cluster：集群。

ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。

2）Node：节点。

形成集群的每个服务器称为节点。

3）Shard：分片。

当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。 
当你查询的索引分布在多个分片上时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的。

4）Replia：副本。

为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。 
副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。 
当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。

5）全文检索。

全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。 
全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”你们的激情是因为什么事情来的” 可能会被分词成：“你们“，”激情“，“什么事情“，”来“ 等token，这样当你搜索“你们” 或者 “激情” 都会把这句搜出来。

• ES数据架构的主要概念（与关系数据库Mysql对比）

 
（1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index） 
（2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type）， 
（3）一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于1个Type由多个文档（Document）和多Field组成。 
（4）在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。 与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。 
（5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.

• ELK是什么？

ELK=elasticsearch+Logstash+kibana 
elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索 
logstash: 日志加工、“搬运工” 
kibana：数据可视化展示。 
ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。 三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。

• ES特点和优势

1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。 
2）实时分析的分布式搜索引擎。 
分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作； 
负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。 
3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上（已测试） 
4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。

• ES性能

• 性能结果展示

（1）硬件配置： 
CPU 16核 AuthenticAMD 
内存 总量：32GB 
硬盘 总量：500GB 非SSD

（2）在上述硬件指标的基础上测试性能如下： 
1）平均索引吞吐量： 12307docs/s（每个文档大小：40B/docs） 
2）平均CPU使用率： 887.7%（16核，平均每核：55.48%） 
3）构建索引大小： 3.30111 GB 
4）总写入量： 20.2123 GB 
5）测试总耗时： 28m 54s.

• 性能

使用参考：http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/52155481

• ES案例

1） 2013年初，GitHub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”。

2）维基百科：启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构。 
3）SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”。 
4）百度：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casio、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个ES节点，每天导入30TB+数据。

1）新系统开发尝试使用ES作为存储和检索服务器； 
2）现有系统升级需要支持全文检索服务，需要使用ES。 
以上两种架构的使用，以下链接进行详细阐述。 
http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/52227541

1）新浪ES 如何分析处理32亿条实时日志 http://dockone.io/article/505 
2）阿里ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系 http://afoo.me/columns/tec/logging-platform-spec.html 
3）有赞ES 业务日志处理 http://tech.youzan.com/you-zan-tong-ri-zhi-ping-tai-chu-tan/ 
4）ES实现站内搜索 http://www.wtoutiao.com/p/13bkqiZ.html

• 如何部署ES？

1）零配置，开箱即用 
2）没有繁琐的安装配置 
3）java版本要求：最低1.7 
我使用的1.8 
[root@laoyang config_lhy]# echo $JAVA_HOME 
/opt/jdk1.8.0_91 
4）下载地址： 
https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/zip/elasticsearch/2.3.5/elasticsearch-2.3.5.zip 
5）启动 
cd /usr/local/elasticsearch-2.3.5 
./bin/elasticsearch 
bin/elasticsearch -d(后台运行)

必要的Head、kibana、IK（中文分词）、graph等插件的详细安装和使用。 
http://blog.csdn.net/column/details/deep-elasticsearch.html

•  ES windows下一键安装

自写bat脚本实现windows下一键安装。 
1）一键安装ES及必要插件（head、kibana、IK、logstash等） 
2）安装后以服务形式运行ES。 
3）比自己摸索安装节省至少2小时时间，效率非常高。 
脚本说明： 
http://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/51900235

转载：https://blog.csdn.net/Peter_Changyb/article/details/105588232