图解 ElasticSearch 原理，写得太好了!-技术圈

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作者：Richaaaard

来源：https://www.cnblogs.com/richaaaard/

Elasticsearch 是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎，目前国内诸多互联网大厂都在使用，包括携程、滴滴、今日头条、饿了么、360 安全、小米、vivo 等。

除了搜索之外，结合 Kibana、Logstash、Beats，Elastic Stack 还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。

它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，甚至通过使用机器学习技术，自动识别异常状况。

今天，我们先自上而下，后自底向上的介绍ElasticSearch的底层工作原理，并试图回答以下问题：

为什么我的搜索 *foo-bar* 无法匹配 foo-bar ？
为什么增加更多的文件会压缩索引（Index）？
为什么 ElasticSearch 占用很多内存？

图解 ElasticSearch

elasticsearch 版本: elasticsearch-2.2.0。

①云上的集群

如下图：

②集群里的盒子

云里面的每个白色正方形的盒子代表一个节点——Node。

③节点之间

在一个或者多个节点直接，多个绿色小方块组合在一起形成一个 ElasticSearch 的索引。

④索引里的小方块

在一个索引下，分布在多个节点里的绿色小方块称为分片——Shard。

⑤Shard＝Lucene Index

一个 ElasticSearch 的 Shard 本质上是一个 Lucene Index。

Lucene 是一个 Full Text 搜索库（也有很多其他形式的搜索库），ElasticSearch 是建立在 Lucene 之上的。

接下来的故事要说的大部分内容实际上是 ElasticSearch 如何基于 Lucene 工作的。

图解 Lucene

Mini 索引：Segment

在 Lucene 里面有很多小的 Segment，我们可以把它们看成 Lucene 内部的 mini-index。

Segment 内部

Segment 内部有着许多数据结构，如上图：

Inverted Index
Stored Fields
Document Values
Cache

最最重要的 Inverted Index

如下图：

Inverted Index 主要包括两部分：

一个有序的数据字典 Dictionary（包括单词 Term 和它出现的频率）。
与单词 Term 对应的 Postings（即存在这个单词的文件）。

当我们搜索的时候，首先将搜索的内容分解，然后在字典里找到对应 Term，从而查找到与搜索相关的文件内容。

①查询“the fury”

如下图：

②自动补全（AutoCompletion-Prefix）

如果想要查找以字母“c”开头的字母，可以简单的通过二分查找（Binary Search）在 Inverted Index 表中找到例如“choice”、“coming”这样的词（Term）。

③昂贵的查找

如果想要查找所有包含“our”字母的单词，那么系统会扫描整个 Inverted Index，这是非常昂贵的。

在此种情况下，如果想要做优化，那么我们面对的问题是如何生成合适的 Term。

④问题的转化

如下图：

对于以上诸如此类的问题，我们可能会有几种可行的解决方案：

* suffix→xiffus *，如果我们想以后缀作为搜索条件，可以为 Term 做反向处理。
(60.6384, 6.5017)→ u4u8gyykk，对于 GEO 位置信息，可以将它转换为 GEO Hash。
123→{1-hundreds, 12-tens, 123}，对于简单的数字，可以为它生成多重形式的 Term。

⑤解决拼写错误

一个 Python 库为单词生成了一个包含错误拼写信息的树形状态机，解决拼写错误的问题。

⑥Stored Field 字段查找

当我们想要查找包含某个特定标题内容的文件时，Inverted Index 就不能很好的解决这个问题，所以 Lucene 提供了另外一种数据结构 Stored Fields 来解决这个问题。

本质上，Stored Fields 是一个简单的键值对 key-value。默认情况下，ElasticSearch 会存储整个文件的 JSON source。

⑦Document Values 为了排序，聚合

即使这样，我们发现以上结构仍然无法解决诸如：排序、聚合、facet，因为我们可能会要读取大量不需要的信息。

所以，另一种数据结构解决了此种问题：Document Values。这种结构本质上就是一个列式的存储，它高度优化了具有相同类型的数据的存储结构。

为了提高效率，ElasticSearch 可以将索引下某一个 Document Value 全部读取到内存中进行操作，这大大提升访问速度，但是也同时会消耗掉大量的内存空间。

总之，这些数据结构 Inverted Index、Stored Fields、Document Values 及其缓存，都在 segment 内部。

搜索发生时

搜索时，Lucene 会搜索所有的 Segment 然后将每个 Segment 的搜索结果返回，最后合并呈现给客户。

Lucene 的一些特性使得这个过程非常重要：

Segments 是不可变的（immutable）：Delete？当删除发生时，Lucene 做的只是将其标志位置为删除，但是文件还是会在它原来的地方，不会发生改变。
Update？所以对于更新来说，本质上它做的工作是：先删除，然后重新索引（Re-index）。
随处可见的压缩：Lucene 非常擅长压缩数据，基本上所有教科书上的压缩方式，都能在 Lucene 中找到。
缓存所有的所有：Lucene 也会将所有的信息做缓存，这大大提高了它的查询效率。

缓存的故事