Elasticsearch深度应用及原理剖析

1. 索引文档写入和近实时搜索原理

• 基本概念

  • segments in lucene

    众所周知，Elasticsearch 存储的基本单元是 shard ， ES 中一个 Index 可能分为多个 shard， 事实上每个 shard 都是一个 Lucence 的 Index，并且每个 Lucence Index 由多个 Segment 组成， 每个Segment 事实上是一些倒排索引的集合， 每次创建一个新的 Document ， 都会归属于一个新的Segment， 而不会去修改原来的 Segment 。且每次的文档删除操作，会仅仅标记 Segment 中该文档为删除状态， 而不会真正的立马物理删除， 所以说 ES 的 index 可以理解为一个抽象的概念。 就像下图所示：

Elasticsearch搜索实战

MySQL中的数据批量导入到ES中, 然后进行搜索职位信息 展示出职位的信息

数据库脚本：position.sql

见示例代码: position-es-demo

Elasticsearch数据模型构建

1. 数据模型概念

数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象实体及实体之间联系的形式，用图形化的形式去描述业务规则的过程，从而表示现实世界中事务以及相互关系的一种映射。

Elasticsearch高可用分布式集群

1. 核心概念

• 集群

  一个Elasticsearch集群由多个节点（Node）组成，每个集群都有一个共同的集群名称作为标识

• 节点 Node

  • 一个Elasticsearch实例即一个Node，一台机器可以有多个实例，正常使用下每个实例都应该会部署在不同的机器上。Elasticsearch的配置文件中可以通过node.master、node.data来设置节点类型

Elasticsearch高级应用

1. 映射高级

1.1 地理坐标点数据类型

• 地理坐标点

  地理坐标点是指地球表面可以用经纬度描述的一个点。 地理坐标点可以用来计算两个坐标间的距离，还可以判断一个坐标是否在一个区域中。地理坐标点需要显式声明对应字段类型为 geo_point