帮你彻底搞明白ElasticSearch

辟蹊径——完全把数据放入内存怎么样?

我们知道，完全把数据放在内存中是不可靠的，实际上也不太现实，当我们的数据达到PB级别时，按照每个节点96G内存计算，在内存完全装满的数据情况下，我们需要的机器是：1PB=1024T=1048576G

节点数=1048576/96=10922个

实际上，考虑到数据备份，节点数往往在2.5万台左右。成本巨大决定了其不现实!

从前面讨论我们了解到，把数据放在内存也好，不放在内存也好，都不能完完全全解决问题。

全部放在内存速度问题是解决了，但成本问题上来了。

为解决以上问题，从源头着手分析，通常会从以下方式来寻找方法：

1、存储数据时按有序存储;

2、将数据和索引分离;

3、压缩数据;

这就引出了Elasticsearch。

1. ES 基础一网打尽

1.1 ES定义

ES=elaticsearch简写， Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。

Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

1.2 Lucene与ES关系?

1)Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

2)Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

1.3 ES主要解决问题：

1)检索相关数据;

2)返回统计结果;

3)速度要快。

1.4 ES工作原理

当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。这个过程如下图所示：

（编辑：宣城站长网）

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