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ES是一款非常强大的开源搜索引擎#xff0c;可以帮我们从海量的数据中快速找到我们需要的内容。
ElasticSearch结合kibana、Logstash、Beats#xff0c;也就是elastic stack(ELK)#xff0c;被广泛运用在日志数据分析#xff0c;实时监控等领域。 …一、ElasticSearch介绍
ES是一款非常强大的开源搜索引擎可以帮我们从海量的数据中快速找到我们需要的内容。
ElasticSearch结合kibana、Logstash、Beats也就是elastic stack(ELK)被广泛运用在日志数据分析实时监控等领域。
ES负责数据 存储、计算、搜索数据。
LogStash和Beats负责 数据抓取。
Kibana 是数据可视化组件。
Lucence是ES的底层开发java语言搜索引擎类库是Apache公司顶级项目。 Lucence优势
易扩展。高性能。基于倒排索引
缺点
只限于java语言开发。学习难度高曲线陡峭。不支持水平扩展。 于是在lucence的基础上ES优点
支持分布式可水平扩展。提供restful接口被任何语言调用。 什么是ElasticSearch
一个开源的分布式搜索引擎可以实现日志搜索日志统计分析等。
什么是ElasticSearch Stack(ELK)
是以es为核心logStash和beats负责数据抓取kibana数据可视化的技术栈。 二、索引
传统数据库采用 正向索引而es采用 倒排索引。
如mysql采用正向索引比如一个表里有id这个自增id就属于主键索引也属于正向索引查询非常快。
但如果查询某个字段这个字段叫title其中存储着“明朝那些事”这时候如果想查包含“那些”的title怎么查询呢即使title有索引这时候用模糊查询也会索引失效。 ElasticSearch采用倒排索引倒排索引有两个概念文档和词条。
文档document每条数据就是一个文档。词条term文档按照语义分成的词语。
词条的唯一性保证不会重复对词条创建索引。 查询“华为手机”的过程
先拆分这个搜索为词条“华为”“手机”。在倒排索引通过词条创建的主键索引快速找到“手机”对应id为1,2,“华为”对应id为2,3。文档id1,2,3可以查询到对应的三条数据通过聚簇索引快速查询到结果集。 为什么叫倒排索引呢因为平时数据库我们是先通过id去找具体的值而es的倒排索引我们通过次创建新的索引所以先是去找值再找对应索引的具体值。 三、ES与mysql对比
文档
ElasticSearch是面向文档存储可以是数据库一条商品或者一个订单信息。会被序列化成JSON格式存储。 索引index
会把类型相同的索引放在一起比如商品索引用户索引订单索引等。 Mysql的table 对比与 es的索引index
索引就是文档的集合类似与数据库的表。
mysql的row对比与es的document
Document是json风格row是一条条数据。 Mysql擅长事务数据库一致性和安全。
Es擅长海量数据搜索和计算。
