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《深入探究ES数据库工作原理：从数据存储到检索的全流程解析》
ES数据库简介
Elasticsearch（ES）是一个分布式、开源的搜索和分析引擎，适用于各种数据类型，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等，它构建在Apache Lucene之上，提供了一个分布式的、多租户的全文搜索引擎，具有RESTful API，使得数据的存储、检索和分析变得简单而高效。
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，它是一个逻辑命名空间，用于存储具有相似特征的文档，一个电商系统可能有一个名为“products”的索引，用于存储所有商品相关的文档。
2、数据结构
- 索引由一个或多个分片（Shards）组成，分片是ES中数据的基本存储单元，分为主分片（Primary Shards）和副本分片（Replica Shards），主分片负责数据的写入和初始存储，副本分片则是主分片的副本，用于数据的冗余备份和提高读性能。
- 当创建一个索引时，需要指定主分片的数量，这个数量一旦确定，在索引的生命周期内通常不能改变，创建一个索引时设置主分片数量为3，那么数据将会被分散存储在这3个主分片上。
（二）文档（Document）
1、结构
- 文档是ES中存储的基本单元，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，包含了各种字段（Fields）及其对应的值，在“products”索引中的一个文档可能包含“name”（商品名称）、“price”（价格）、“description”（描述）等字段。
2、存储方式
- 文档存储在索引的分片中，ES根据文档的唯一标识符（通常是一个名为“_id”的字段）来确定文档在分片中的存储位置，这个标识符可以由用户指定，也可以由ES自动生成，在存储过程中，ES会对文档中的文本字段进行分析（Analysis），将文本转换为适合搜索的倒排索引形式。
（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，它是一种从单词到文档的映射关系，对于一个包含多个文档的索引，倒排索引会记录每个单词在哪些文档中出现过，如果有一个文档包含“Elasticsearch is a great search engine”，在倒排索引中会有“Elasticsearch”、“is”、“a”、“great”、“search”、“engine”等单词的记录，每个单词后面跟着包含该单词的文档编号。
2、构建过程
- 当文档被写入ES时，首先会对文档中的文本字段进行分析，分析过程包括词法分析（将文本分解为单词）、语法分析（处理单词的形态变化等）和过滤（去除停用词等），根据分析的结果构建倒排索引，这个过程是自动进行的，用户只需要将文档写入ES，ES就会负责构建和维护倒排索引。
数据检索原理
（一）查询（Query）
1、查询类型
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- ES支持多种查询类型，如全文查询（Full - Text Queries）、短语查询（Phrase Queries）、布尔查询（Boolean Queries）等。
- 全文查询用于在文本字段中进行模糊搜索，例如搜索包含某个关键词的文档，短语查询则是搜索包含特定短语的文档，它要求单词的顺序和组合与查询中的短语一致，布尔查询可以组合多个子查询，通过逻辑运算符（AND、OR、NOT）来构建复杂的查询条件。
2、查询处理流程
- 当用户发起一个查询时，ES首先会解析查询语句，确定查询类型和查询条件，根据查询条件在倒排索引中进行查找，对于全文查询，ES可能会使用一些复杂的算法来计算文档与查询的相关性得分，如TF - IDF（词频 - 逆文档频率）算法，这个得分用于对搜索结果进行排序，得分越高的文档越排在前面。
（二）聚合（Aggregation）
1、概念
- 聚合是ES用于数据分析的功能，它可以对查询结果中的数据进行分组、统计等操作，可以对“products”索引中的商品按照价格区间进行分组，统计每个价格区间内的商品数量。
2、实现方式
- ES在执行聚合操作时，会在查询结果的基础上进行额外的计算，它会遍历查询结果中的文档，根据聚合的规则（如按照某个字段的值进行分组）对文档进行处理，聚合操作可以与查询操作同时进行，也可以在查询结果的基础上进行二次聚合，以满足不同的数据分析需求。
分布式特性
（一）集群（Cluster）
1、结构
- ES集群由多个节点（Nodes）组成，节点是一个运行着ES实例的服务器，在集群中，节点可以承担不同的角色，如主节点（Master Node）和数据节点（Data Node），主节点负责管理集群的元数据，如索引的创建、删除、分片的分配等；数据节点则负责存储和检索数据。
2、通信机制
- 节点之间通过网络进行通信，它们使用一种称为Zen Discovery的机制来发现彼此，并组成集群，在集群中，节点会定期发送心跳信息来保持连接和同步集群状态，如果一个节点长时间没有发送心跳信息，其他节点会认为该节点已经失效，并进行相应的调整，如重新分配该节点上的分片到其他节点。
（二）分片和副本的分布式管理
1、分片分配
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- 当创建一个索引时，ES会根据集群中节点的数量和负载情况，将主分片分配到不同的节点上，在数据写入时，文档会根据分片规则被写入到对应的主分片中，如果有一个3 - 分片的索引和3个数据节点，ES可能会将每个主分片分配到一个不同的节点上。
2、副本同步
- 副本分片会与主分片保持同步，当主分片上的数据发生更新时，ES会将更新同步到副本分片上，这个同步过程是异步进行的，以确保对主分片的写入操作不会因为副本同步而产生较大的延迟，副本分片的存在不仅提高了数据的可用性，也可以分担读请求的负载，提高整个集群的读性能。
数据更新和删除原理
（一）数据更新
1、更新操作的本质
- 在ES中，数据更新实际上是先删除旧的文档，然后再写入新的文档，当执行一个更新操作时，ES会根据文档的标识符找到旧的文档并将其标记为删除状态，然后将更新后的文档写入到相应的分片（根据分片规则确定）中。
2、版本控制
- ES为每个文档都维护了一个版本号，每次对文档进行更新操作时，版本号都会递增，这个版本号可以用于并发控制，例如在多线程或分布式环境下，确保只有最新版本的文档被操作。
（二）数据删除
1、软删除和硬删除
- 软删除是指将文档标记为删除状态，但实际上数据仍然存储在分片中，只是在查询时不会被返回，硬删除则是真正从分片中删除数据，ES默认采用软删除的方式，这样可以在一定程度上恢复误删除的数据。
2、删除操作的执行过程
- 当执行一个删除操作时，ES会根据文档的标识符在倒排索引中找到对应的文档记录，并将其标记为删除状态，如果是硬删除，还会在分片中实际删除与该文档相关的数据结构，如倒排索引中的相关条目等。
ES数据库通过其独特的数据存储、检索、分布式管理以及数据更新和删除原理，为用户提供了一个高效、灵活、可扩展的搜索和分析解决方案，无论是处理海量数据还是复杂的查询和分析需求，ES都能发挥出其强大的功能。
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