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详细描述一下Elasticsearch索引文档的过程？

🕗 发布于 2024-11-25 18:27 elasticsearch  大数据  搜索引擎  

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？

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Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，广泛用于处理大规模数据。其核心功能之一就是索引文档，它通过特定的流程将数据存储在索引中，并使数据可被高效搜索和分析。以下是详细描述 Elasticsearch 索引文档的过程：

1. 理解 Elasticsearch 的基本概念

  • 索引（Index）：索引是 Elasticsearch 中存储文档的逻辑结构，类似于关系型数据库中的数据库或表。每个索引包含多个文档，并为这些文档提供分布式存储、搜索和分析功能。
  • 文档（Document）：文档是数据的基本单位，它是一个 JSON 对象，包含了某些字段及其对应的值。每个文档都属于某个索引。
  • 字段（Field）：文档中的每一项数据叫做字段，它是 JSON 文档的键值对。在 Elasticsearch 中，字段是可以被索引并用于搜索的。
  • 映射（Mapping）：映射是索引中字段的定义，类似于数据库中的表结构定义。它描述了字段的数据类型、是否可索引等属性。

2. 文档的索引过程

Elasticsearch 索引文档的过程包含多个步骤，主要分为以下几个阶段：

2.1 接收请求

当用户通过 Elasticsearch API 提交文档时，通常使用的是 HTTP 请求，如 POST 或 PUT，例如：

POST /my_index/_doc/1
{
  "title": "Elasticsearch Introduction",
  "content": "Elasticsearch is a powerful search engine."
}

这里，/my_index/_doc/1 表示将文档插入到 my_index 索引中，文档的类型是 _doc，文档的 ID 是 1。

2.2 请求路由

Elasticsearch 是一个分布式系统，数据通常存储在多个节点上。索引文档时，Elasticsearch 会根据请求的索引名称和文档 ID 计算出文档应该存储在哪个分片（shard）上。这个过程包括以下步骤：

  • 计算分片：使用哈希算法，根据索引名称和文档 ID 来决定该文档应该存储在哪个分片。分片决定了文档在物理存储中的位置。
  • 选择节点：Elasticsearch 会选择一个或多个节点来存储数据，通常会根据集群的健康状况和负载来做出选择。
2.3 文档解析与字段处理

在 Elasticsearch 中，文档的数据会被进一步解析、分词和处理。这个过程主要分为以下几个部分：

  • JSON 解析：Elasticsearch 会解析传入的 JSON 文档，并将其字段与映射（Mapping）中的字段进行匹配。如果字段存在映射，它会应用相关的设置；如果字段不存在，它会尝试自动推断字段类型。

  • 分析过程：每个字段会根据它的类型进行分析。例如：

    • 字符串字段：如果该字段是文本类型（如 text 类型），它会通过分析器进行分词、去除停用词、词干提取等处理，以便进行高效的全文搜索。
    • 数值字段：如果字段是数值类型（如 integer 或 float），Elasticsearch 会将其作为数值存储，进行精确的数值比较。
    • 日期字段：如果是日期类型（如 date），Elasticsearch 会将其标准化为时间戳形式。

  • 字段映射：每个字段在索引时都会根据映射来进行转换。例如，text 类型字段会被分词（通过 analyzer），而 keyword 类型字段则会作为原始数据存储，适合用来做精确匹配。

2.4 索引分词与倒排索引构建

  • 分词：文本字段（text 类型）会经过一个分词器（如标准分词器）将其切分成多个单词（tokens）。这些 tokens 会被存储在倒排索引中，便于快速搜索。

  • 倒排索引：倒排索引是 Elasticsearch 搜索引擎的核心，它会将每个词汇与包含该词的文档建立映射关系。通过倒排索引，Elasticsearch 可以迅速地找到包含某个词的文档，而不需要对整个文档进行遍历。倒排索引的数据结构包括：

    • 词项（Term）：索引中的每个唯一词。
    • 文档ID列表（Doc IDs）：包含该词的文档的 ID 列表。
2.5 分片存储

根据计算的分片，文档会被存储在特定的分片中。每个分片实际上是一个 Lucene 索引，它负责存储和检索文档数据。

  • 主分片：每个索引会被分成多个主分片，每个文档会被映射到其中一个主分片。
  • 副本分片：为了提高可用性和查询性能，Elasticsearch 会创建副本分片。副本分片是主分片的副本，允许负载均衡和故障恢复。
2.6 写入磁盘

文档数据会被存储在磁盘上，同时倒排索引、文档数据和元数据（如文档 ID、时间戳等）会被写入磁盘。

2.7 更新索引
  • 实时性：Elasticsearch 会通过分段和段合并的机制将文档写入磁盘。这是一个后台操作，不会影响索引的查询性能。
  • 删除标记：如果是更新文档，Elasticsearch 实际上是删除旧文档并插入一个新文档，因为 Elasticsearch 使用的是不可变的 Lucene 索引。
2.8 响应返回

最后，Elasticsearch 会返回响应，确认文档已成功索引。例如，返回文档 ID 或操作成功的状态。

3. 索引文档的相关配置

在索引文档时，Elasticsearch 提供了一些配置选项，可以控制索引过程中的行为：

  • 自动创建索引：如果请求中指定的索引不存在，Elasticsearch 可以自动创建该索引。
  • 显式设置映射：可以在创建索引时显式设置字段的映射，以确定字段的数据类型、分词器等。
  • 文档ID：Elasticsearch 会自动为每个文档生成一个 ID，除非你显式提供一个 ID。

4. 文档索引过程的优化

为了提升索引性能，Elasticsearch 还提供了多种优化方式，如：

  • 批量索引：通过使用 _bulk API，可以将多个文档一次性提交到 Elasticsearch，这样可以显著提高索引效率。
  • 异步写入：Elasticsearch 支持异步索引操作，允许客户端在后台提交索引请求，提高吞吐量。
  • 刷写策略：索引会定期将内存中的数据刷写到磁盘，称为刷新（flush）。这使得新数据能在搜索时被看到。通过设置刷新策略，可以优化索引延迟。

总结

Elasticsearch 索引文档的过程涉及从接收请求、路由请求、解析字段、分词、构建倒排索引、存储文档到返回结果等多个步骤。整个过程确保了数据能够高效地存储在分布式系统中，并为后续的快速搜索和分析提供支持。通过适当的配置和优化，Elasticsearch 可以处理大规模数据，满足实时搜索和分析的需求。


原文地址：https://blog.csdn.net/caoli201314/article/details/143995163

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