ElasticSearch索引定义
ElasticSearch索引相当于MySQL的数据库，用于定义文档类型的存储和字段类型。
ElasticSearch索引模型
这里有一份简易的将Elasticsearch和关系型数据术语对照表:
关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(Columns)
Elasticsearch ⇒ 索引(Index) ⇒ 类型(type) ⇒ 文档(Docments) ⇒ 字段(Fields)
- 索引（Index）：相当于数据库；
- 文档类型（Type）：相当于关系表；
- 文档（Document）：相当于关系表的数据行；
- 字段（Field）：相当于关系表的列；
Elasticsearch创建索引
在Elasticsearch中创建索引，就相当于在关系型数据库中创建数据库。
可以通过 Elasticsearch 的 RESTFul API 来创建索引，语法格式如下：
PUT http://<ip>:<port>/<索引> + 索引配置
- PUT 请求：表示在服务器上创建对象，相当于SQL的Create命令；
- IP和端口号：就是ElasticSearch服务器和端口；
- 索引：需要创建的索引名字，相当于MySQL的表；
- 索引配置：数据格式是json，用于定义索引的配置信息：映射节（mappings）和配置节（settings）；
比如：我要创建一个商品库的索引，示例：
PUT http://localhost:9200/goods
表示需要创建googs商品库的索引，相当于MySQL的商品库。
Elasticsearch索引类型
类型由名称 和 映射 （ mapping）组成，mapping就像数据库中的 schema 。
类型就是每个字段的数据类型，比如： string, integer 或 date等。
比如：你也可以在创建索引的时候，同时将索引的类型以及映射一并创建好。
示例:
"mapping": {
"_doc": {
"properties": {
"goods_id": {
"type": "long"
},
"goods_name": {
"type": "text"
},
"picture_url": {
"type": "keyword"
},
"price": {
"type": "double"
}
}
}
定义了一个 _doc 的类型，里面包含了 4 个类型字段，分别是：long、text、double，这就与MySQL的表的字段类似。
ElasticSearch索引原理
1.ElasticSearch索引过程
我们了解索引的写操作后可更新、索引、删除文档都是写操作，这些操作必须在主分片完全成功后才能拷贝至其对应的复制分片上。
默认情况下主分片等待所有备份完成索引后才返回客户端，大致分为如下三步：
第一步：客户从集群某节点写入数据发送请求；
第二步：节点 1 接受到请求后，使用文档_id 来确定文档属于分片 0。而分片0属于节点3，请求会被转到节点 3，分片 0 的主分片也分配到节点 3 上；
第三步：节点 3 在主分片上执行写操作，成功后将请求并行转发到节点1和节点 2 的副本分片上。
所有的副本分片都报告成功，节点3将向协调节点（节点 1）报告成功。
2.ElasticSearch倒排索引
倒排索引是搜索引擎的核心,搜索引擎的主要目标是在查找发生搜索条件的文档时提供快速搜索。
倒排索引是一种像数据结构一样的散列图，可将用户从单词导向文档或网页,它是搜索引擎的核心.
如下图所示：
倒排索引其主要目标:是快速搜索从数百万文件中查找数据。
倒排索引是区别于正排索引的概念：
正排索引：是以文档对象的唯一 ID 作为索引，以文档内容作为记录。
倒排索引：Inverted index，指的是将文档内容中的单词作为索引，将包含该词的文档 ID 作为记录。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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