Elasticsearch 简介

吕老师：但是 Lucene 还是一个库，必须要懂一点搜索引擎原理的人才能用的好，所以后来又有人基于 Lucene 进行封装，写出了 Elasticsearch。

Elasticsearch 基本概念

吕老师：类型是用来定义数据结构的，你可以认为是 MySQL 中的一张表。文档就是最终的数据了，你可以认为一个文档就是一条记录。

吕老师：比如一首诗，有诗题、作者、朝代、字数、诗内容等字段，那么首先，我们可以建立一个名叫 Poems 的索引，然后创建一个名叫 Poem 的类型，类型是通过 Mapping 来定义每个字段的类型。比如诗题、作者、朝代都是 Keyword 类型，诗内容是 Text 类型，而字数是 Integer 类型，***就是把数据组织成 Json 格式存放进去了。

吕老师：这个问题问得好，这涉及到分词的问题，Keyword 类型是不会分词的，直接根据字符串内容建立反向索引，Text 类型在存入 Elasticsearch 的时候，会先分词，然后根据分词后的内容建立反向索引。

吕老师：之前我们说过，Elasticsearch 把操作都封装成了 HTTP 的 API，我们只要给 Elasticsearch 发送 HTTP 请求就行。比如使用 curl -XPUT 'http://ip:port/poems'，就能建立一个名为 Poems 的索引，其他操作也是类似的。

Elasticsearch 分布式原理

吕老师：没错，Elasticsearch 也是会对数据进行切分，同时每一个分片会保存多个副本，其原因和 HDFS 是一样的，都是为了保证分布式环境下的高可用。

吕老师：没错，在 Elasticsearch 中，节点是对等的，节点间会通过自己的一些规则选取集群的 Master，Master 会负责集群状态信息的改变，并同步给其他节点。

吕老师：注意，只有建立索引和类型需要经过 Master，数据的写入有一个简单的 Routing 规则，可以 Route 到集群中的任意节点，所以数据写入压力是分散在整个集群的。

ELK 系统

吕老师：其实很多公司都用 Elasticsearch 搭建 ELK 系统，也就是日志分析系统。其中 E 就是 Elasticsearch，L 是 Logstash，是一个日志收集系统，K 是 Kibana，是一个数据可视化平台。

吕老师：分析日志的用处可大了，你想，假如一个分布式系统有 1000 台机器，系统出现故障时，我要看下日志，还得一台一台登录上去查看，是不是非常麻烦？

吕老师：但是如果日志接入了 ELK 系统就不一样。比如系统运行过程中，突然出现了异常，在日志中就能及时反馈，日志进入 ELK 系统中，我们直接在 Kibana 就能看到日志情况。如果再接入一些实时计算模块，还能做实时报警功能。

总结小史学完了 Elasticsearch，在笔记本上写下了如下记录：

• 反向索引又叫倒排索引，是根据文章内容中的关键字建立索引。
• 搜索引擎原理就是建立反向索引。
• Elasticsearch 在 Lucene 的基础上进行封装，实现了分布式搜索引擎。
• Elasticsearch 中的索引、类型和文档的概念比较重要，类似于 MySQL 中的数据库、表和行。
• Elasticsearch 也是 Master-slave 架构，也实现了数据的分片和备份。
• Elasticsearch 一个典型应用就是 ELK 日志分析系统。

写完，又高高兴兴背诗去了。