浅谈Elasticsearch的入门与实践

主要观点总结

本文介绍了Elasticsearch（ES）的基本概念、特性和查询类型。首先，文章概述了ES是一种基于分布式存储的搜索和分析引擎，广泛应用于多种场景。接着，文章详细解释了ES中的核心概念，如节点、集群、分片、副本、索引、类别、文档等。此外，还介绍了倒排索引、分析器、主要查询类型等分析检索能力相关概念。文章最后探讨了ES的实践应用，包括nextToken分页、关联查询与数据同步等方面的内容。通过本文，读者可以快速理解ES的核心特性与应用场景。

关键观点总结

关键观点1: 核心概念

包括节点、集群、分片、副本、索引、类别、文档等。这些概念是理解Elasticsearch的基础。

关键观点2: 分析检索能力相关概念

包括倒排索引、分析器、主要查询类型等。这些概念是Elasticsearch进行文本检索和分析的关键。

关键观点3: nextToken分页

Elasticsearch实现分页查询的一种方式，通过sort+Search After分页或构建游标来实现。

关键观点4: 关联查询与数据同步

介绍了Elasticsearch中关联查询的实现方式，包括服务端JOIN和宽表冗余存储等。同时，还讨论了数据同步的方案，如手动写入和数据同步工具等。

文章预览

Elasticsearch入门 Elasticsearch(ES)是一种基于分布式存储的搜索和分析引擎，目前在许多场景得到了广泛使用，比如维基百科和github的检索，使用的就是ES。ES中不乏纷繁冗余的细节，而本文将关注其核心特性：分布式存储特性和分析检索能力。围绕这两大核心特性，本文将介绍其中的概念、原理与实践案例，希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。 核心概念   分布式存储特性相关概念： 节点（Node） 节点就是单个的Elasticsearch实例，该实例运行的载体可以是物理服务器或虚拟机器。 集群（Cluster） 集群是节点的集合。 集群是一组运行在不同载体（物理或虚拟机器）上的一个或多个Elasticsearch节点的集合。在集群内，节点间相互合作，对数据进行存储和管理。 分片（Shards） 分片是索引的片段。 受制于单个ES节点的性能上限（内存、磁盘IO速度） ………………………………