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倒排索引是搜索引擎的核心结构
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎具有HTTP Web界面和无模式JSON文档。 Elasticsearch中的倒排索引是什么
倒排索引是搜索引擎的核心结构用于实现快速的全文搜索。在倒排索引中词项terms与包含它们的文档相关联而不是文档与词项。这样当搜索一个词项时可以快速找到所有包含该词项的文档。 Elasticsearch中的数据是如何存储的
Elasticsearch中的数据以JSON格式存储每个JSON对象都被视为一个文档document。这些文档被存储在索引index中索引是一个逻辑命名空间可以包含一个或多个类型type但在较新版本中类型已被弃用每个索引只能有一个映射。 如何设计Elasticsearch索引以支持高效的全文搜索和聚合操作
在设计Elasticsearch索引时需要考虑以下几点以支持高效的全文搜索和聚合操作
使用合适的分析器analyzer来处理文本数据。选择合适的数据类型来存储字段。使用倒排索引来支持全文搜索。使用正排索引如fielddata来支持聚合操作。考虑使用嵌套nested或父子parent-child关系来建模复杂的数据结构。 Elasticsearch中的集群、节点、索引、文档、分片是什么
集群一组协同工作的Elasticsearch节点共同提供搜索和索引功能。节点集群中的一个Elasticsearch实例可以存储数据和提供服务。索引一个或多个文档的集合每个文档都有一个唯一的ID。文档一个JSON对象是Elasticsearch中的基本数据单元。分片索引的一个水平划分每个分片都是一个独立的Lucene索引。分片允许Elasticsearch将数据分布在多个节点上以实现水平扩展和负载均衡。 Elasticsearch如何处理大数据量的聚合
当处理大数据量的聚合时可以考虑以下策略
使用合适的聚合类型如terms、sum、avg等。优化查询和聚合的性能例如通过减少不必要的数据加载、使用合适的过滤条件等。考虑使用Elasticsearch的分布式特性将数据分散到多个节点上以并行处理聚合请求。在数据建模阶段就考虑聚合需求设计合适的索引结构和字段类型。 Elasticsearch如何保证读写一致性
Elasticsearch通过复制和分片来保证读写一致性。每个索引都被划分为多个分片每个分片可以有多个副本。当写入数据时Elasticsearch会将数据写入主分片并将更改复制到副本分片。当读取数据时可以从主分片或副本分片中读取。通过适当的副本配置和一致性级别设置可以确保在并发读写操作下保持数据的一致性
