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Elasticsearch 简介
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Elasticsearch
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什么是 Elastic Stack?
开始使用 Elasticsearch
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Elasticsearch 的架构 Elasticsearch 是一个分布式、可扩展的搜索和分析引擎,基于 Apache Lucene 构建。它采用主从架构(Master-Replica),支持水平扩展,能够处理大量数据并提供近实时的搜索能力。 核心组件包括: 1. 节点(Node) - 每个运行 Elasticsearch 的实例称为一个节点。 - 节点可以是主节点(Master Node)、数据节点(Data Node)、协调节点(Coordinating Node)或专用主节点(Ingest Node)。 - 主节点负责集群管理,如创建或删除索引、跟踪节点状态等。 - 数据节点存储数据并执行数据相关的操作,如搜索和聚合。 - 协调节点接收客户端请求,并将请求分发到合适的节点,然后汇总结果返回给客户端。 - Ingest 节点用于预处理数据,例如解析、转换和过滤文档。 2. 集群(Cluster) - 一组连接在一起的节点组成一个集群。 - 集群通过选举机制选出一个主节点来管理整个集群的状态。 - 集群具有自我修复能力,当节点失效时,系统会自动重新分配分片。 3. 索引(Index) - 索引是逻辑上的数据容器,类似于关系型数据库中的“数据库”。 - 一个索引由多个分片(Shard)组成,每个分片是一个独立的 Lucene 索引。 - 分片分为主分片(Primary Shard)和副本分片(Replica Shard),副本分片用于提高可用性和容错性。 4. 分片(Shard) - 分片是索引的物理划分单位,用于实现数据的分布式存储。 - 主分片用于写入数据,副本分片用于读取和故障恢复。 - 分片数量在索引创建时确定,之后不可更改。 - 分片可以分布在不同的节点上,以实现负载均衡和高可用。 5. 倒排索引(Inverted Index) - Elasticsearch 使用倒排索引结构来实现高效文本搜索。 - 倒排索引将文档中出现的每个词映射到包含该词的文档列表,从而快速定位匹配文档。 6. RESTful API - Elasticsearch 提供基于 HTTP 的 RESTful API,支持对索引、文档进行增删改查操作。 - 可通过 curl、Postman 或编程语言客户端(如 Java、Python)与之交互。 7. 分布式特性 - 所有节点之间通过内部通信协议保持同步。 - 数据写入时,先写入主分片,再复制到副本分片。 - 搜索请求被发送到所有相关分片,结果合并后返回。 8. 高可用与容错 - 通过副本分片实现数据冗余,即使某个节点宕机,数据仍可通过副本访问。 - 主节点故障时,其他节点会重新选举新的主节点,确保集群持续运行。 9. 扩展性 - 支持横向扩展:通过添加更多节点来提升性能和容量。 - 可以动态调整分片数量(需重建索引)以适应数据增长。 10. 插件与扩展 - 支持通过插件扩展功能,如安全认证、监控、分析、机器学习等。 整体架构设计使得 Elasticsearch 适用于日志分析、全文搜索、实时数据分析等场景,具备高性能、高可用和易扩展的特点。
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与 Elasticsearch 交互
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CRUD 操作
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映射
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关键字与文本数据类型
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脚本与运行时字段
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测验:开始使用 Elasticsearch
文本分析
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什么是文本分析?
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Elasticsearch 中的分析器
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自定义分析器
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自定义分析器:字符过滤器
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自定义分析器:分词器
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自定义分析器:词元过滤器
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内置分析器
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挑战:分析器
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解决方案:分析器
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测验:文本分析
在 ElasticSearch 中进行搜索
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搜索请求简介
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全文查询:匹配查询
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全文查询:匹配查询参数
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全文检索:探索更多查询方式
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词条级查询:词条查询
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词条级查询:范围查询
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词条级查询:深入探索更多查询方式
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模糊搜索
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复合查询:布尔查询
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挑战:在 Elasticsearch 中进行搜索
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解决方案:在 Elasticsearch 中搜索
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测验:在 Elasticsearch 中进行搜索
聚合
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聚合简介
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桶聚合
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指标聚合
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结合桶聚合与指标聚合
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管道聚合
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嵌套桶聚合
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挑战:聚合
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解决方案:聚合
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测验:聚合
结论
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总结与下一步
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