Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它允许用户快速,实时地存储,搜索和分析大量数据。ES通常用作为具有复杂的搜索功能和要求的应用程序提供的底层引擎/技术。
官方提供了几个示例用例:
官方文档的其余部分将引导用户完成ES的运行过程,并在其中进行查看,并执行索引,搜索和修改数据等基本 *** 作。而最后,用户将了解它的工作原理以及和对此的启发,以了解如何使用它来构建复杂的搜索应用程序或从数据中挖掘智能。
有几个概念是Elasticsearch的核心。从一开始就理解这些概念将大大有助于缓解学习过程。
Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着从你索引一个文档到该文档可搜索的时间稍微延迟(通常为1秒)。
集群是一个或多个节点(服务器)的集合,它们共同保存整个数据,并在所有节点之间提供联合的索引和搜索功能。集群由唯一的名称标识,默认情况下是“elasticsearch”。此名称很重要,因为如果节点设置为通过其名称加入集群,则节点只能作为集群的一部分。确保不要在不同环境中重复使用相同的集群名称,否则可能会导致节点加入错误的集群。例如,你可以对开发,分段和生产集群使用logging-dev,logging-stage和logging-prod。请注意,拥有只有一个节点的集群是有效和完美的。此外,你还可以拥有多个独立的群集,每个群集都有自己独特的群集名称。
节点是作为集群一部分的单个服务器,存储数据,并参与集群的索引和搜索功能。就像一个集群一样,一个节点被一个名称标识,默认情况下是一个随机的通用唯一标识符(UUID),它在启动时分配给节点。如果你不想要默认值,你可以定义所需的任何节点名称。此名称对于管理目的很重要,你希望确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。可以将节点配置为按集群名称加入特定集群。
默认情况下,每个节点都设置为加入名为elasticsearch的群集,这意味着如果你在网络上启动了多个节点,并且假设它们可以相互发现,则它们将自动形成并加入名为elasticsearch的单个群集。
在单个集群中,你可以拥有很多你所需所需的节点数。此外,如果没有其他d性搜索节点运行在你的网络上,启动单个节点将默认形成名为elasticsearch的新的单节点群集。
索引是具有某种相似特征的文档的集合。例如,你可以拥有客户数据的索引,产品目录的一个索引,以及订单数据的另一个索引。索引由名称(必须全部为小写)标识,该名称用于在针对其中的文档执行索引,搜索,更新和删除 *** 作时引用索引。
在单个集群中,你可以根据需要定义任意多的索引。
在索引中,你可以定义一个或多个类型。类型是索引的逻辑类别/分区,其语义完全取决于你。通常,为具有一组公共字段的文档定义了一种类型。例如,假设你运行一个博客平台,并将所有数据存储在单个索引中。在此索引中,你可以定义用户数据的类型,博客数据的另一种类型以及注释数据的另一种类型。
文档是可以索引的基本信息单元。例如,你可以拥有单个客户的文档,单个产品的另一个文档,以及单个订单的另一个文档。文档以JSON表示,这是一种无处不在的互联网数据交换格式。在索引/类型中,你可以存储尽可能多的文档。请注意,虽然文档物理上位于索引中,但实际上文档实际上必须被索引/分配给索引中的类型。
索引可能潜在地存储可能超过单个节点的硬件限制的大量数据。例如,占用1TB磁盘空间的10亿个文档的单个索引可能不适合单个节点的磁盘,或者可能太慢,无法单独从单个节点提供搜索请求。
为了解决这个问题,Elasticsearch提供了将索引细分为多个称为碎片的片段的功能。创建索引时,你可以简单地定义所需的分片数。每个分片本身就是一个全功能且独立的“索引”,可以在集群中的任何节点上托管。
分片是重要的两个主要原因:
如何将其文档聚合回搜索请求完全由Elasticsearch管理,对用户来说对你是透明的。
在可以随时预期故障的网络/云环境中,非常有用,并强烈建议使用故障切换机制,以防止分片/节点因为某种原因脱机或消失。 为此,Elasticsearch允许你将索引的碎片的一个或多个副本复制到所谓的复制分片,或简写为复本。
副本是重要的两个主要原因:
总而言之,每个索引可以分成多个分片。 索引也可以被复制为零(意味着没有副本)或更多次。 一旦复制,每个索引将有 主碎片(复制的原始碎片)和副碎片(主碎片的副本)。 可以在创建索引时为每个索引定义碎片和副本的数量。 创建索引后,你可以随时动态更改副本数,但不能更改事后的分片数。
默认情况下,Elasticsearch中的每个索引都分配了5个主分片和1个副本,这意味着如果你的集群中至少有两个节点,则索引将具有5个主分片和5个复本分片(1个完整副本),总共 每个指数10个碎片
注意:每个d性搜索碎片都是Lucene索引。 在一个Lucene索引中可以有最多的文档数量。 从LUCENE-5843起,限制为2,147,483,519(= IntegerMAX_VALUE - 128)文档。 你可以使用_cat / shards API监视分片大小。
域名解析耗时就是将域名解析获得对应IP地址,并返回给客户端这个过程所消耗的时间。
当我们对某个域名发起访问,并不是直接就能对响应站点发起访问的,需要借助DNS获取域名与IP地址对应关系,在取得解析记录之后,才能发起访问。
解析过程的具体流程大致如下:
(1)客户端对某个域名发起访问。
(2)浏览器会首先对浏览器、系统缓存以及本机HOSTS文件等本地信息进行查询,如果有结果直接告知客户端,解析过程结束。
(3)如果本地没有结果,浏览器就会请求递归服务器,递归服务器有结果就会告知客户端,解析过程借宿。
(4)如果递归服务器没有结果,就会委托递归服务器进行全球递归查询,首先请求根域名。
(5)根域名告知递归服务器域名所在的顶级域名服务器,递归服务器对顶级服务器发起请求。
(6)顶级服务器告知递归服务器域名所在的权威域名服务器,权威域名服务器将解析记录告知递归服务器。
(7)递归服务器将结果再告知客户端,解析过程结束。
流程图如下所示:
由此可见,影响域名解析耗时的因素有以下几点:
(1)本地缓存
如果本地缓存中有域名和IP地址的对应关系,就会直接在本机获取结果,无需进行全球递归查询,这样解析用时就大大缩短,但缓存对于解析安全有较大影响;
(2)递归服务器
一般而言,我们无法决定用户使用何种DNS Server,大部分初级用户使用的是本地ISP自动获取的DNS Server,部分用户则使用第三方DNS Server比如Open DNS或者Google DNS。
不过你可以建议你的用户使用Google DNS (8888 和8844),该DNS Server会比电信或网通自动获取的DNS Server快许多。
(3)权威域名服务器
权威域名服务器时影响域名解析耗时的关键,一般的解析服务器都是单节点单线路,如果域名距离较远,可能就会因为跨域跨网造成较大的延迟,如果域名的访问量大,还会造成线路的拥堵。所以为了减少解析时间,建议选择性能较好,多节点,多线路的权威域名服务器。
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