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《深入探究ES数据库工作原理：从数据存储到查询处理全解析》
ES数据库简介
Elasticsearch（ES）是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，它基于Lucene构建，旨在提供快速、可扩展且接近实时的搜索功能，ES以其处理海量数据、高可用性和强大的全文搜索能力而在众多领域广泛应用，如日志分析、大数据处理、搜索引擎等。
数据存储原理
（一）索引（Index）
1、概念
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- 在ES中，索引类似于传统数据库中的数据库概念，它是一个包含具有相似特征文档的集合，一个电商平台可能有一个专门用于存储商品信息的索引，另一个用于存储用户订单信息的索引。
2、结构
- 索引由多个分片（Shard）组成，分片是ES中数据存储和处理的基本单元，当创建一个索引时，可以指定分片的数量，分片可以分布在不同的节点上，这使得ES能够实现水平扩展，每个分片实际上是一个独立的Lucene索引，它包含了索引中的一部分数据。
（二）文档（Document）
1、定义
- 文档是ES中的基本数据单元，类似于关系数据库中的行，它是一个以JSON格式表示的数据结构，在商品信息索引中，一个商品的详细信息（如名称、价格、描述等）可以组成一个文档。
2、存储
- 文档存储在索引的分片中，ES会根据文档的唯一标识符（_id）将文档路由到特定的分片上，这个路由算法确保了相同的文档总是被存储在同一个分片上，方便数据的管理和查询。
（三）倒排索引（Inverted Index）
1、原理
- 倒排索引是ES实现快速搜索的核心数据结构，传统的索引是基于文档的，即记录每个文档包含哪些词，而倒排索引则是基于词的，它记录了每个词出现在哪些文档中，对于文档集合["the quick brown fox", "the lazy dog"]，倒排索引会记录"the"出现在文档1和文档2中，"quick"出现在文档1中等等。
2、构建过程
- 当向ES中添加文档时，ES会对文档中的文本进行分析，分析过程包括分词、去除停用词、词干提取等操作，然后将处理后的词构建成倒排索引，这个过程是自动进行的，并且ES提供了多种分析器可供选择，以适应不同的语言和应用场景。
查询处理原理
（一）查询类型
1、全文查询（Full - Text Queries）
- 全文查询是ES最强大的功能之一，当用户在搜索引擎中输入一个查询语句时，ES会将这个语句进行分析，然后在倒排索引中查找匹配的文档，ES的全文查询支持模糊查询、短语查询等多种形式，在搜索商品时，用户输入“蓝色的运动鞋”，ES会找到包含“蓝色”和“运动鞋”相关词的文档，并且可以根据相关性对结果进行排序。
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2、精确查询（Term - Level Queries）
- 精确查询用于查找具有精确值的字段，查询商品索引中价格为100元的商品，这种查询不进行文本分析，直接在索引中查找与给定值完全匹配的文档。
（二）查询执行流程
1、接收查询请求
- 当客户端发送一个查询请求到ES集群时，ES的协调节点（Coordinating Node）会接收到这个请求，协调节点负责将查询请求分发到相关的分片上。
2、在分片内查询
- 每个分片会根据查询请求在自己的倒排索引中进行查找，对于全文查询，分片会根据分析后的查询词在倒排索引中找到匹配的文档列表，对于精确查询，则直接查找精确匹配的值。
3、合并结果
- 各个分片将查询结果返回给协调节点，协调节点会对这些结果进行合并、排序（如果需要）和分页处理，如果查询请求要求返回前10个最相关的文档，协调节点会根据各个分片返回结果的相关性得分，选择出前10个文档并返回给客户端。
数据更新与删除原理
（一）数据更新
1、原理
- 在ES中，数据更新实际上是先删除旧文档，然后再插入新文档，当执行更新操作时，ES会根据文档的_id找到对应的旧文档，将其从索引中删除，然后将更新后的新文档插入到索引中，这个过程是原子性的，确保了数据的一致性。
2、版本控制
- ES对每个文档都有版本控制，每次更新文档时，版本号会递增，这有助于防止数据冲突，例如在并发更新的情况下，可以通过比较版本号来确保只有最新的更新操作生效。
（二）数据删除
1、操作过程
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- 当执行删除操作时，ES会根据文档的_id或者查询条件来确定要删除的文档，如果是根据_id删除，ES会直接找到对应的分片，然后从分片中删除该文档，如果是根据查询条件删除，ES会在各个分片上执行查询操作，找到匹配的文档并删除。
2、空间回收
- 被删除的文档并不会立即释放磁盘空间，ES会定期对索引进行优化操作，在这个过程中会清理被删除文档占用的空间，以提高磁盘利用率。
集群管理原理
（一）节点（Node）
1、功能分类
- ES集群由多个节点组成，节点可以分为主节点（Master Node）、数据节点（Data Node）和协调节点（Coordinating Node），主节点负责管理集群的元数据，如索引的创建、删除和分片的分配等，数据节点负责存储数据和处理数据相关的操作，如索引文档、查询文档等，协调节点主要负责接收客户端的请求，将请求分发到合适的数据节点上，并将结果返回给客户端。
2、节点间通信
- 节点之间通过网络进行通信，ES使用一种基于HTTP协议的RESTful API进行节点间的交互，主节点会定期向数据节点发送心跳消息，以检查节点的健康状况，如果发现某个节点出现故障，主节点会重新分配该节点上的分片到其他健康的节点上，以确保集群的可用性。
（二）分片分配与数据平衡
1、分片分配原则
- 当创建一个索引时，主节点会根据集群中节点的数量和资源情况，将分片分配到不同的节点上，分片分配需要考虑节点的磁盘空间、内存、CPU等资源的均衡性，如果一个集群中有3个节点，创建一个有6个分片的索引时，主节点可能会将每个节点分配2个分片。
2、数据平衡机制
- 在集群运行过程中，由于数据的更新、删除或者新节点的加入等原因，可能会导致数据分布不均衡，ES具有数据平衡机制，主节点会定期检查分片的分布情况，如果发现某个节点上的分片数量过多或者磁盘使用量过大，主节点会将部分分片迁移到其他节点上，以实现数据的平衡。
ES数据库的工作原理涵盖了从数据存储、查询处理到集群管理等多个方面，其独特的设计使得它在处理海量数据的搜索和分析任务时表现出色，为众多应用场景提供了高效、可靠的解决方案。
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