转载：一幅动图，搞定 Elasticsearch 核心基础原理！

在大数据时代，实时高效地处理信息成为了企业和开发者的必需。而在众多工具中，Elasticsearch 无疑占据了核心地位。它不仅以实时数据处理能力被高度重视，还因其在搜索与分析方面的强大功能而备受推崇。

今天，我们通过一幅清晰的图，一起深入探讨 Elasticsearch 的工作原理。

　

Elasticsearch简介

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Elasticsearch是一个开源的搜索引擎，也是ELK（现称为Elastic Stack）的重要组成部分。它可以与数据可视化工具 Kibana 和日志处理器 Logstash 无缝集成，从而大大增强了其实用性。

Elasticsearch通过一种被称为“倒排索引”的技术，实现快速的全文搜索功能，这与我们翻阅书籍索引找到内容的方式颇为相似。

　

梳理工作流程

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数据的导入和解析

在Elasticsearch中，首先需要导入数据。这个过程通常涉及将数据格式化为 JSON 格式，因为 Elasticsearch 使用 JSON 作为数据交换格式。

在这张图中，你可以看到一个示例数据“The cat in the tree”，这段文本被转换成 JSON 格式并准备导入到 Elasticsearch 中。

　　

数据的分析和索引

导入Elasticsearch后，数据会被分析和索引。

这一步骤是通过Elasticsearch 的分词器完成的，它将文本拆分成更易于搜索的单词或短语，即“tokens”。

这些tokens随后被用来创建一个倒排索引，这是一种特殊的数据结构，用于快速全文搜索。

倒排索引将每个唯一的单词映射到包含该单词的所有文档，这在图中通过连接线和节点表示。

　　　

分布式架构

Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，这意味着数据可以跨多个服务器（称为节点）存储和检索。

这种架构提高了系统的扩展性和容错能力。在图中，你可以看到数据被存储在不同的服务器上，这有助于分散负载和提高查询效率。

　

查询解析和执行

当用户通过一个搜索界面（如图中的笔记本电脑）输入查询时，Elasticsearch会解析这个查询请求。

解析过程包括理解查询中的关键词以及可能的查询意图，然后使用这些信息来检索倒排索引。

　

得分和排序

一旦Elasticsearch找到了所有相关的文档，它将基于相关性给这些文档打分。

打分机制通常依赖于因素如关键词的出现频率、文档中的位置等。

这些分数用于对结果进行排序，以确保最相关的结果排在最前面。

　　

返回结果

最后，搜索结果会被返回给用户，通常也是以JSON格式。用户可以看到最相关的文档排在最前面，这使得用户能够快速有效地找到他们需要的信息。

这整个过程不仅高效而且具有很高的可扩展性，使Elasticsearch成为处理大规模数据集的理想选择。

通过这种方式，Elasticsearch支持复杂的全文搜索功能，广泛应用于各种场景中，如日志分析、实时数据监控和复杂搜索需求。

　　

Elasticsearch 优势与应用

Elasticsearch 的几大优势包括出色的可伸缩性、实时搜索能力以及直观的 RESTful API，使得它能够有效地进行大规模数据分析。通过对日志和事件数据的广泛分析，Elasticsearch加强了监控和诊断能力，有助于提升应用安全性和性能。

Elasticsearch的应用场景多种多样，从电商平台上的即时产品搜索到金融系统上的实时交易分析，再到监控和日志系统中，它聚合并分析日志，提供系统健康状况和潜在安全威胁的详细视图。

超越搜索功能，Elasticsearch 支持实时数据索引和通过聚合特性进行基本分析，使其成为大数据分析工具集的一部分。

动画示意为我们揭示了 Elasticsearch 如何在信息时代扮演着不可或缺的角色，无论是在快速搜索、数据分析，还是系统监控方面，Elasticsearch都展现出其不可替代的价值。

通过这幅图，我们可以说真正地把 Elasticsearch 的工作原理讲透了。

　

Elasticsearch倒排索引详解

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倒排索引简介

倒排索引是全文搜索引擎的核心数据结构，其主要作用是从文档中提取关键词，并建立关键词到文档的映射关系。这种结构与传统的正排索引（即文档到关键词的映射）相反，因此称为倒排索引。 在倒排索引中，每个关键词都关联着包含该关键词的文档列表，这使得搜索操作能够迅速定位包含特定关键词的文档，从而大幅提高查询效率。

　

倒排索引的基本结构

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倒排索引的基本结构包括以下几个部分：

1. 词典（Dictionary）：包含所有在文档集中出现的关键词。
2. 倒排列表（Inverted List）：对于每个关键词，记录包含该关键词的文档ID列表及其在文档中的位置信息。

举一个简单的例子：
假设我们有以下三个文档：

• 文档1："Elasticsearch is a powerful search engine"
• 文档2："Elasticsearch uses inverted index"
• 文档3："Search engines use indexes"

构建倒排索引的步骤如下：

1. 词条化（Tokenization）：将文档拆分为单词，并进行规范化处理（如转小写、去除停用词等）。
2. 建立词典：提取所有文档中的唯一单词。
3. 创建倒排列表：记录每个单词在各个文档中的出现位置。

结果如下：

• elasticsearch -> {1, 2}　 出现在文档1和文档2
• is -> {1} 　 出现在文档1
• a -> {1} 　 出现在文档1
• powerful -> {1} 　 出现在文档1
• search -> {1, 3} 　 出现在文档1和文档3
• engine -> {1} 　 出现在文档1
• uses -> {2} 　 出现在文档2
• inverted -> {2} 　 出现在文档2
• index -> {2} 　 出现在文档2
• engines -> {3} 　 出现在文档3
• use -> {3} 　 出现在文档3
• indexes -> {3} 　 出现在文档3

　

Elasticsearch中的倒排索引

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索引和文档

在Elasticsearch中，数据以索引（Index）的形式存储，每个索引包含多个文档（Document）。每个文档是一个JSON对象，包含多个字段（Field），每个字段都有相应的值。

　

创建倒排索引

当一个文档被索引时，Elasticsearch会对文档进行分析（Analyze），将其分解为多个词条（Term）。分析过程包括分词（Tokenization）、词干提取（Stemming）和去除停用词（Stop Word Removal）等步骤。处理后的词条将被添加到倒排索引中。

　

倒排索引的存储结构

Elasticsearch基于Apache Lucene构建，Lucene使用了一种高效的倒排索引存储结构。每个索引由多个分片（Shard）组成，每个分片是一个Lucene索引。在每个Lucene索引中，倒排索引以段（Segment）形式存储。段是不可变的文件集合，当有新的文档添加时，Lucene会创建新的段，并定期进行段合并（Segment Merging）以减少文件数量和提高查询性能。

　

词典和倒排列表的优化

为了提高查询效率，Lucene对词典和倒排列表进行了多种优化：

1. 跳表（Skip List）：在倒排列表中引入跳表结构，允许快速跳转到指定位置，加速查询速度。
2. 前缀压缩（Prefix Compression）：对词典中的相邻词条进行前缀压缩，减少存储空间。
3. 块索引（Block Indexing）：将倒排列表分成固定大小的块，每个块包含多个文档ID。查询时，可以快速定位到包含目标文档ID的块，从而减少遍历的时间。

　

倒排索引的查询过程

当用户发起搜索请求时，Elasticsearch会根据查询条件在倒排索引中查找匹配的文档。以关键词查询为例，查询过程如下：

1. 解析查询：将用户输入的查询字符串解析为关键词列表。
2. 查找词典：在倒排索引的词典中查找每个关键词，获取对应的倒排列表。
3. 合并结果：根据倒排列表合并结果，生成匹配文档的列表。
4. 计算评分：对匹配的文档进行相关性评分，排序后返回给用户。

　

示例

假设我们要搜索关键词"Elasticsearch search engine"，查询过程如下：

1. 解析查询：["elasticsearch", "search", "engine"]
2. 查找词典：
   • elasticsearch -> {1, 2}
   • search -> {1, 3}
   • engine -> {1}
3. 合并结果：文档1包含所有关键词，文档2和文档3分别包含部分关键词。
4. 计算评分：根据文档与查询的匹配度进行评分，假设文档1得分最高，则返回文档1。

　

倒排索引的优缺点

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优点

1. 高效的关键词搜索：倒排索引允许快速查找包含特定关键词的文档，极大提高了查询效率。
2. 可扩展性：通过分片和副本机制，Elasticsearch能够处理大规模数据，并保证高可用性。
3. 灵活的查询能力：支持多种查询类型，如布尔查询、范围查询、模糊查询等，满足不同应用需求。

　

缺点

1. 存储空间占用较大：倒排索引需要存储词典和倒排列表，可能占用较多存储空间，尤其是处理大规模文本数据时。
2. 实时性较弱：由于倒排索引的构建和更新需要一定时间，可能无法满足高实时性要求的应用场景。

　

倒排索引在实际应用中的优化

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分析器配置

Elasticsearch提供多种内置分析器，如标准分析器（Standard Analyzer）、简洁分析器（Simple Analyzer）等。用户可以根据实际需求选择合适的分析器，并进行定制化配置，如添加同义词过滤器（Synonym Filter）等。

　

分片和副本

通过合理配置分片（Shard）和副本（Replica）数量，可以提高Elasticsearch集群的查询性能和容错能力。分片允许将数据分布到多个节点上，副本提供数据冗余以应对节点故障。

　

缓存机制

Elasticsearch支持多种缓存机制，如查询缓存（Query Cache）、过滤器缓存（Filter Cache）等。合理利用缓存可以减少磁盘I/O，提高查询性能。

　

数据分层存储

对于大规模数据，可以采用冷热分离存储策略，将近期活跃数据存储在高性能存储介质上，将历史数据存储在低成本存储介质上，降低存储成本的同时保证查询性能。

　

ELK

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• ElasticSearch：索引、搜索和统计。
• logstash：主要是搜集，解析和转换日志，把各种格式转换成固定格式，方便es等软件去分析。
• Kibana：主要用于展示，提供了图标、表格、地图等组件

从用途上来划分，从下至上可以分为采集层、服务层、展示层: