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Elasticsearch Notes

index -->database shard --> shcema

Elasticsearch 是一个实时的分布式**搜索**分析引擎, 它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合

相比其他数据库的优势：

高效地从你的数据中提取可用知识； 能够进行全文检索、处理同义词、通过相关性给文档评分 从同样的数据中生成分析与聚合数据 最重要的是，它能实时地做到上面的那些而不经过大型批处理的任务。

基于Apache Lucene全文搜索引擎库 分布式存储 + 分布式实时分析搜索引擎

概念：(从大到小)

索引Index，相当于一个数据库database shard，相当于一个schema 类型Type，相当于一个表 文档，相当于一条记录 属性，相当于一列或一个字段

index 在ES中，index有多重含义： 作名词，类似于Mysql中的database,是一个数据库； 作动词，索引（动词）的过程就是存储一个文档到索引（名词）中的过程，以便文档后续可以被检索和查询，类似于SQL语句中的INSERT。 关系型数据库通过增加一个 索引 比如一个 B树（B-tree）索引 到指定的列上，以便提升数据检索速度。Elasticsearch 和 Lucene 使用了一个叫做 倒排索引 的结构来达到相同的目的。 默认的，一个文档中的每一个属性都是 被索引 的（有一个倒排索引）和可搜索的。一个没有倒排索引的属性是不能被搜索到的。

查询： 轻量查询：使用query string, 在url后加?q= 查询表达式：通过json构造请求体。

相关性得分 Elasticsearch中的 相关性 概念非常重要，也是完全区别于传统关系型数据库的一个概念，传统数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配，而ES返回的结果可以根据相关性打分，默认按照打分从高到底排序。

分布式特性

作为用户，我们可以将请求发送到 集群中的任何节点 ，包括主节点。 每个节点都知道任意文档所处的位置，并且能够将我们的请求直接转发到存储我们所需文档的节点。 无论我们将请求发送到哪个节点，它都能负责从各个包含我们所需文档的节点收集回数据，并将最终结果返回給客户端。 Elasticsearch 对这一切的管理都是透明的。

分布式与集群在概念上的不同： 分布式是真正的并行，子任务在不同的节点上同时运行，每个节点处理的任务和功能不同； 集群，每个节点是可以独立运行完整任务的，一个任务的不同阶段可以在一个节点上从头运行到结束。 分布式，是提高单位时间内运行的任务数量； 集群，是缩短单个任务运行的时间。