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原文:Elasticsearch入门教程(二):Elasticsearch核心概念
Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful的搜索引擎,能够实现近实时(NRT)搜索,稳定、可靠、安装方便。Elasticsearch 不仅是一种全文索引技术,也是一种面向文档型NOSQL数据库。一个采用Restful API标准的高扩展性和高可用性的实时数据分析的全文搜索工具。
一个集群包含多个节点
一个节点就是一个es实例
一个实例可以有多个分片
一个分片就是一个lucene实例
// 例如将一篇文档比喻成一张图,将一张图分成4分,允许一份复制,即第三列是第二列的复制
// 假如某个数据丢失了,可以使用复制的图片
关系数据库 ? 数据库(Database) ? 表(Table) ? 行(Row) ? 列(Column)
Elasticsearch ? 索引(Index) ? 类型(Type) ? 文档(Document) ? 字段(Field)
ES存储中是按照:索引index->类型type->文档document->字段field 级别层次划分的.
ES集群可以包含多个索引,每个索引可以包含多个类型,每个类型可以包含多个文档,每个文档可以包含多个字段
倒排索引被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储文字的映射
// "我爱中国" 分词如下
token start_offset end_offset type position
我 0 1 CN_CHAR 0
爱 1 2 CN_CHAR 1
中国 2 4 CN_WORD 2
// “中国你好” 分词如下
token start_offset end_offset type position
中国 0 2 CN_WORD 0
你好 2 4 CN_WORD 1
// 分词表
WordID 分词
1 我
2 爱
3 中国
4 你好
// 文档表
DocID content
1 我爱中国
2 中国你好
// 倒排索引表
WordID 分词 文档1 文档2
1 我 √
2 爱 √
3 中国 √ √
4 你好 √
如果查询”中国“就可以知道,中国在文档1和文档2中出现了,直接返回文档1和文档2中的内容
横向:可以知道每个分词都出现在哪些文档中了
纵向:每个文档都有哪些分词
Elasticsearch入门教程(二):Elasticsearch核心概念
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原文地址:https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/11865840.html