详细描述一下Elasticsearch索引文档的过程？

大家好，我是锋哥。今天分享关于【详细描述一下Elasticsearch索引文档的过程？】面试题。希望对大家有帮助；

详细描述一下Elasticsearch索引文档的过程？

Elasticsearch的索引文档过程是其核心功能之一，涉及将数据存储到索引中，并使其可搜索。下面我将详细描述Elasticsearch中索引文档的流程：

1. 文档（Document）

• 文档是Elasticsearch中存储数据的基本单位，类似于数据库中的一行记录。
• 每个文档都是一个JSON对象，包含了数据的字段和值。

2. 索引（Index）

• 索引是存储文档的地方，可以视为一个数据库，包含多个文档。每个文档在索引中有一个唯一的标识符（ID）。
• Elasticsearch中的索引是分片的，可以包含多个分片，每个分片又是一个Lucene索引。

3. 索引文档的流程

索引文档的过程分为几个步骤：

3.1. 接收请求

• 当你向Elasticsearch发送一个index请求时，Elasticsearch接收到请求后，会根据请求的目标索引（index）来决定该文档存储在哪个位置。
• 这个请求通常是一个HTTP请求，通常如下所示：

  PUT /my_index/_doc/1
  {
    "title": "Elasticsearch Basics",
    "content": "Elasticsearch is a distributed search engine."
  }
  

  上述请求向my_index索引中插入一条文档，文档的ID是1，内容是title和content字段。

3.2. 确定目标索引和文档ID

• 目标索引：请求中指定了文档要存入的索引（如my_index）。
• 文档ID：如果请求中指定了ID（如上例中的1），Elasticsearch会使用该ID；如果没有指定，Elasticsearch会自动生成一个唯一的ID。

3.3. 路由和分片

• Elasticsearch使用路由来决定将文档存储到哪个分片（Shard）。路由通常是基于文档的ID来进行计算的，默认情况下，Elasticsearch会通过MD5哈希算法对文档ID进行处理，并将结果映射到分片。
• 这个过程确保文档在集群中的分布是均衡的。

3.4. 文档分析（Analyzing）

• 文档中的文本字段会经过分析过程。Elasticsearch使用**分析器（Analyzer）**来将文本字段分解成多个“词条”（terms）。这些词条会用于索引和查询。
  • 分析器由字符过滤器（Character Filter）、**分词器（Tokenizer）和词项过滤器（Token Filter）**组成。
  • 例如，文本"Elasticsearch Basics"会被分解为两个词条：elasticsearch和basics。
• 分析器的选择通常是在创建索引时配置的，默认分析器通常是standard分析器。

3.5. 创建Lucene文档

• 分析后的词条会被存储为Lucene文档的倒排索引（Inverted Index）的一部分。Lucene倒排索引将每个词条映射到包含该词条的文档ID列表中。
• 这些词条在Elasticsearch中是可以搜索的关键元素。

3.6. 存储原始文档（_source字段）

• 在索引文档时，Elasticsearch通常会将原始的JSON文档（即_source字段）存储起来。这样，当进行搜索时，用户可以检索到原始数据。
• _source字段是文档的原始内容，不经过分析和转换，保留完整的原始结构。

3.7. 分配文档到分片

• 文档经过路由后被分配到集群中的某个具体的分片（Shard）。分片的数量在创建索引时设置，并且每个分片可以被多个节点（Node）存储。
• 每个文档的倒排索引会被存储在Lucene的分片索引中。

3.8. 更新和刷新

• Elasticsearch的倒排索引是通过写入**事务日志（translog）**来进行更新的，事务日志确保了写操作的可靠性。在写入后，数据不会立即对外可见。
• **刷新（refresh）**操作将事务日志的数据更新到倒排索引中，使得索引变得可搜索。
  • 刷新是定期进行的，但也可以通过_refreshAPI手动触发。
• 每个分片会有一个独立的刷新周期，通常会在每个分片每隔一段时间进行一次刷新。

3.9. 成功索引

• 当文档成功被索引后，Elasticsearch返回一个响应，告知用户索引成功。
• 响应通常包含文档ID、索引名称、分片位置和版本号等信息。

      

{
  "_index": "my_index",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "_shards": {
    "total": 1,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "result": "created",
  "_seq_no": 0,
  "_primary_term": 1
}

3.10. 数据的最终存储

• 文档经过索引和刷新后，它的倒排索引和原始文档（_source）数据被持久化存储。
• Elasticsearch会定期清理无用的文档和版本，通过合并（merge）过程来减少索引的碎片。

4. 索引的状态

• 索引文档后的数据会进入搜索引擎的活跃状态。用户可以通过查询（search）请求来检索这些文档。
• 如果在文档索引后有更新操作（如update、delete），Elasticsearch会根据文档ID来执行这些操作，而这些操作最终会更新倒排索引。

总结

Elasticsearch索引文档的过程包括以下主要步骤：

1. 接收索引请求。
2. 确定目标索引和文档ID。
3. 计算路由，将文档分配到对应的分片。
4. 对文档中的文本字段进行分析，生成倒排索引。
5. 存储原始文档（_source字段）。
6. 执行更新和刷新操作，使文档可以被搜索。
7. 最终，文档存储在索引的分片中，等待查询。

这些步骤结合了数据分片、路由、分析、索引和存储，确保Elasticsearch能够高效地存储和查询海量数据。

原文地址：https://blog.csdn.net/caoli201314/article/details/143876148

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