6.ES基础概念及术语详细解读
一、Elasticsearch概述:
ES是基于Lucene的搜索服务器,它提供了一个分布式多用户能力的全问搜索引擎,且ES支持RestFulweb风格的url访问。ES是基于Java开发的开源搜索引擎,设计用于云计算,能够达到实时搜索,稳定、可 靠、快速。此外,ES还提供了数据聚合分析功能,但在数据分析方面,es的时效性不是很理想,在企业应用中一般还是用于搜索。ES自2016年起已经超过Solr等,称为排名第一的搜索引擎应用。
1.1 ES、Lucene、solr对比:
Luence是Apache基于Java编写的信息搜索工具包(jar包),它包含了索引结构、读写索引工具、相关性工具、排序等功能,因此Lucene的使用需要我们进一步开发搜索引擎系统, 如果数据获取、解析、分词等。
Solr 是一个有HTTP接口的基于Lucene的查询服务器,是一个搜索引擎系统,系统封装了很多lucene细节,Solr可以直接利用HTTP GET/POST 请求去查询,维护修改索引。Solr利用zookeeper进行分布式管理,它的实现更加全面,官方提供的功能更多。
Elasticsearch 是一个建立在全文搜索引擎Apache Lucene基础上的搜索引擎,采用的策略师分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索。
es的实时搜索性比solr更好。
1.2 ES的特性:
- 速度快、易扩展、弹性、灵活、操作简单、多语言客户端、X-Pack、开箱即用。
- 分布式:横向扩展非常灵活 全文检索:基于lucene的强大的全文检索能力;
- 近实时搜索和分析:数据进入ES,可达到近实时搜索,还可进行聚合分析
- 高可用:容错机制,自动发现新的或失败的节点,重组和重新平衡数据
- 模式自由:ES的动态mapping机制可以自动检测数据的结构和类型,创建索引并使数据可搜索。
- RESTful API:JSON + HTTP
二、Elasticsearch基本概念:
2.1 概念:
1.集群(cluster)
一个ES集群由多个节点(node)组成, 每个集群都有一个共同的集群名称最为标识
2.节点(node)
一个es实例即为一个节点,一台机器可以有多个节点,正常使用下每个实例都应该会部署在不同的机器上。ES的配置文件中可以通过node.master、 node.data 来设置节点类型:
node.master: true/false 表示节点是否具有成为主节点的资格
node.data: true/false表示节点是否为存储数据 node.ingest : 执行文档在索引之前的预处理操作、数据转换、清洗、标准化等,一般Pipeline用到
3.索引(index)
一个索引是一个拥有一些相似特征的文档的集合(相当于关系型数据库中的一个数据库)。
例如,您可以拥有一个客户数据的索引,一个商品目录的索引,以及一个订单数据的索引。一个索引通常使用一个名称(所有字母必须小写)来标识,当针对这个索引的文档执行索引、搜索、更新和删除操作的时候,这个名称被用来指向索引。
| es | 关系型数据库 |
|---|---|
| 倒排索引(Inverted index) | 索引(index) |
| 字段(field) | 数据列或字段(column) |
| 文档(document) | 数据行(Row) |
| 映射关系(mapping) | 表结构及字段类型定义(Schema) |
| 类型(type) | 表(table) |
| 索引(index) | 数据库(Database) |
4.分片 (shard)
Elasticsearch可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个,分布到不同的节点上,构成分布式搜索。
分片的数量只能在索引创建前指定,并且索引创建后不能更改。
一个分片可以是主分片(用P表示)或副本分片(用R表示)。
Elasticsearch 7.0以下版本默认为一个索引创建5个主分片,并分别为每个主分片创建1个副本分片,7.0及以上版本默认创建1个主分片和1个副本分片。两者区别如下:
| 分片类型 | 支持处理的请求 | 数量是否可以被修改 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 主分片 | 支持处理索引和查询请求 | 创建索引时指定,已经创建好的索引无法修改 | 索引内的任意一个文档都存储于索引内某个主分片中,因此主分片的数量和大小决定着索引能够保存的最大数据量,过多的分片个数会导致集群启动压力大,启动、恢复、响应慢 |
| 副分片 | 支持处理查询请求,索引请求需要由主分片同步机制触发 | 可以在创建索引时指定,已经创建好的索引可以动态修改 | 副本的作用体现在两个方面:1. 提高系统容错性,当某个节点或某个分片损坏丢失时可以从副本中恢复。2.提高查询的效率,XH-Elasiticsearch会对搜索请求进行负载均衡 |
相关文章:
6.ES基础概念及术语详细解读
一、Elasticsearch概述: ES是基于Lucene的搜索服务器,它提供了一个分布式多用户能力的全问搜索引擎,且ES支持RestFulweb风格的url访问。ES是基于Java开发的开源搜索引擎,设计用于云计算,能够达到实时搜索,…...
大语言模型微调实践——LoRA 微调细节
1. 引言 近年来人工智能领域不断进步,大语言模型的崛起引领了自然语言处理的革命。这些参数量巨大的预训练模型,凭借其在大规模数据上学习到的丰富语言表示,为我们带来了前所未有的文本理解和生成能力。然而,要使这些通用模型在特…...
国内ChatGPT对比与最佳方案
很久没写内容了,主要还是工作占据了太多时间。简单分享下我这段时间的研究吧,由于时间仓促,有很多内容没有具体写,请自行到我分享的网站体验查看。 前言 ChatGPT 的出现确实在很大程度上改变了世界。许多人已经亲身体验到了ChatGPT作为一个…...
绝美的古诗词AI作画,惊艳到我了!
前言 时光荏苒,科技的飞速发展催生出了许多令人惊叹的创新成果。近年来,人工智能技术在艺术领域的应用日益引人注目,其中最为引人瞩目的莫过于AI作画。这项技术将传统的古诗词与现代的人工智能相结合,创造出一幅幅令人叹为观止的…...
数据结构—排序
8.排序 8.1排序的概念 什么是排序? 排序:将一组杂乱无章的数据按一定规律顺序排列起来。即,将无序序列排成一个有序序列(由小到大或由大到小)的运算。 如果参加排序的数据结点包含多个数据域,那么排序往…...
GraphScope,开源图数据分析引擎的领航者
文章首发地址 GraphScope是一个开源的大规模图数据分析引擎,由Aliyun、阿里巴巴集团和华为公司共同开发。GraphScope旨在为大规模图数据处理和分析提供高性能、高效率的解决方案。 Github地址: https://github.com/alibaba/GraphScope GraphScope 的重…...
【Linux】邮件服务器搭建 postfix+dovecot+mysql (终极版 超详细 亲测多遍无问题)
🍁博主简介 🏅云计算领域优质创作者 🏅华为云开发者社区专家博主 🏅阿里云开发者社区专家博主 💊交流社区:运维交流社区 欢迎大家的加入! 文章目录 前言基础原理准备工作一 、安装关于权…...
GitLab与GitLab Runner安装(RPM与Docker方式),CI/CD初体验
背景 GitLab 是一个强大的版本控制系统和协作平台,记录一下在实际工作中关于 GitLab 的安装使用记录。 一开始使用 GitLab 时,是在 CentOS7 上直接以 rpm 包的方式进行安装,仅作为代码托管工具来使用,版本: 14.10.4 …...
vue3+element下拉多选框组件
<!-- 下拉多选 --> <template><div class"select-checked"><el-select v-model"selected" :class"{ all: optionsAll, hidden: selectedOptions.data.length < 2 }" multipleplaceholder"请选择" :popper-app…...
Python科研绘图--Task02
目录 图形元素 画布 (fifigure)。 坐标图形 (axes),也称为子图。 轴 (axis) :数据轴对象,即坐标轴线。 刻度 (tick),即刻度对象。 图层顺序 轴比例和刻度 轴比例 刻度位置和刻度格式 坐标系 直角坐标系 极坐标系 地理…...
[保研/考研机试] KY11 二叉树遍历 清华大学复试上机题 C++实现
题目链接: 二叉树遍历_牛客题霸_牛客网编一个程序,读入用户输入的一串先序遍历字符串,根据此字符串建立一个二叉树(以指针方式存储)。题目来自【牛客题霸】https://www.nowcoder.com/share/jump/43719512169254700747…...
【官方中文文档】Mybatis-Spring #简介
简介 什么是 MyBatis-Spring? MyBatis-Spring 会帮助你将 MyBatis 代码无缝地整合到 Spring 中。它将允许 MyBatis 参与到 Spring 的事务管理之中,创建映射器 mapper 和 SqlSession 并注入到 bean 中,以及将 Mybatis 的异常转换为 Spring 的…...
稳定扩散ControlNet v1.1 权威指南
ControlNet 是一种稳定扩散模型,可让你从参考图像中复制构图或人体姿势。 经验丰富的稳定扩散用户知道生成想要的确切成分有多难。图像有点随机。你所能做的就是玩数字游戏:生成大量图像并选择你喜欢的图片。 借助 ControlNet,稳定扩散用户…...
【golang】结构体及其方法的使用(struct)
函数是独立的程序实体。我们可以声明有名字的函数,也可以声明没名字的函数,还可以把它们当做普通的值传来传去。我们能把具有相同签名的函数抽象成独立的函数类型,以作为一组输入、输出(或者说一类逻辑组件)的代表。 …...
【数据结构】-- 排序算法习题总结
排序 时间复杂度 空间复杂度 稳定性 冒泡排序 O(n^2) 优化后O(n) O(1) 稳定 快速排序 最好O(n*logn) 最坏O(n^2) 最好O(logn) 最坏O(n) 不稳定直接插入排序…...
第十章 CUDA流(stream)实战篇
cuda教程目录 第一章 指针篇 第二章 CUDA原理篇 第三章 CUDA编译器环境配置篇 第四章 kernel函数基础篇 第五章 kernel索引(index)篇 第六章 kenel矩阵计算实战篇 第七章 kenel实战强化篇 第八章 CUDA内存应用与性能优化篇 第九章 CUDA原子(atomic)实战篇 第十章 CUDA流(strea…...
如何进行电脑文件夹分类与整理?
本科电脑用了四年,毕业后发现空间很满,但是真正有用的东西仿佛就一点。好像是在学开发的时候,听到一个老师说,根目录不要放太多文件夹,不然就相当于没有根目录了。刚好研究生有了新的台式电脑,开始有规划的…...
kafka-python 消费者消费不到消息
排除步骤1: 使用group_id”consumer_group_id_001“ 和 auto_offset_reset"earliest" from kafka import KafkaConsumerconsumer KafkaConsumer(bootstrap_servers["dev-kafka01.test.xxx.cloud:9092"],enable_auto_commitTrue, auto_commit…...
穿起“新架构”的舞鞋,跳一支金融数字化转型的华尔兹
华尔兹,是男女两位舞者,通过形体的控制,舞步技巧的发挥,完美配合呈现而出的一种舞蹈形式。华尔兹舞姿,如行云流水、潇洒自如、飘逸优美,素有“舞中皇后”的美称。 在跳华尔兹的时候,如果舞者双…...
SpringBoot 常用注解
随着Spring及Spring Boot的发展,基于Java的配置已经慢慢替代了基于xml的配置形式。本篇文章为大家整理和简介Spring Boot中常用的注解及其功能。 SpringBoot注解 SpringBootApplication:开启Spring Boot自动配置的核心注解,相关等同于Configu…...
云启出海,智联未来|阿里云网络「企业出海」系列客户沙龙上海站圆满落地
借阿里云中企出海大会的东风,以**「云启出海,智联未来|打造安全可靠的出海云网络引擎」为主题的阿里云企业出海客户沙龙云网络&安全专场于5.28日下午在上海顺利举办,现场吸引了来自携程、小红书、米哈游、哔哩哔哩、波克城市、…...
(二)原型模式
原型的功能是将一个已经存在的对象作为源目标,其余对象都是通过这个源目标创建。发挥复制的作用就是原型模式的核心思想。 一、源型模式的定义 原型模式是指第二次创建对象可以通过复制已经存在的原型对象来实现,忽略对象创建过程中的其它细节。 📌 核心特点: 避免重复初…...
如何将联系人从 iPhone 转移到 Android
从 iPhone 换到 Android 手机时,你可能需要保留重要的数据,例如通讯录。好在,将通讯录从 iPhone 转移到 Android 手机非常简单,你可以从本文中学习 6 种可靠的方法,确保随时保持连接,不错过任何信息。 第 1…...
视频字幕质量评估的大规模细粒度基准
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用,因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型(VLMs)在字幕生成方面…...
Python爬虫(一):爬虫伪装
一、网站防爬机制概述 在当今互联网环境中,具有一定规模或盈利性质的网站几乎都实施了各种防爬措施。这些措施主要分为两大类: 身份验证机制:直接将未经授权的爬虫阻挡在外反爬技术体系:通过各种技术手段增加爬虫获取数据的难度…...
【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素
HTML元素根据其显示特性可以分为两大类:块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...
学校时钟系统,标准考场时钟系统,AI亮相2025高考,赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”
2025年#高考 将在近日拉开帷幕,#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考,#时间同步 不再是辅助功能,而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考,40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕,江西、…...
【Nginx】使用 Nginx+Lua 实现基于 IP 的访问频率限制
使用 NginxLua 实现基于 IP 的访问频率限制 在高并发场景下,限制某个 IP 的访问频率是非常重要的,可以有效防止恶意攻击或错误配置导致的服务宕机。以下是一个详细的实现方案,使用 Nginx 和 Lua 脚本结合 Redis 来实现基于 IP 的访问频率限制…...
Python+ZeroMQ实战:智能车辆状态监控与模拟模式自动切换
目录 关键点 技术实现1 技术实现2 摘要: 本文将介绍如何利用Python和ZeroMQ消息队列构建一个智能车辆状态监控系统。系统能够根据时间策略自动切换驾驶模式(自动驾驶、人工驾驶、远程驾驶、主动安全),并通过实时消息推送更新车…...
【Linux系统】Linux环境变量:系统配置的隐形指挥官
。# Linux系列 文章目录 前言一、环境变量的概念二、常见的环境变量三、环境变量特点及其相关指令3.1 环境变量的全局性3.2、环境变量的生命周期 四、环境变量的组织方式五、C语言对环境变量的操作5.1 设置环境变量:setenv5.2 删除环境变量:unsetenv5.3 遍历所有环境…...
