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ElasticSearch

2023-08-25 06:29:17   13  举报

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Elasticsearch

ElasticSearch 应用

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大纲/内容

如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候.

1）用什么数据库好？(MySQL、sybase、Oracle、达梦、神通、MongoDB、Hbase…)

2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ)

3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活)

4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;)

5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时)

(1)思考：大规模数据如何检索？

对于关系型数据，通常采用以下或类似架构去解决查询瓶颈和写入瓶颈：

解决要点：

1）通过主从备份解决数据安全性问题；

2）通过数据库代理中间件心跳监测，解决单点故障问题；

3）通过代理中间件将查询语句分发到各个slave节点进行查询，并汇总结果

分支主题

架构示意图

(2)传统数据库的应对解决方案

对于Nosql数据库，以mongodb为例，其它原理类似：

1）通过副本备份保证数据安全性；

2）通过节点竞选机制解决单点问题；

3）先从配置库检索分片信息，然后将请求分发到各个节点，最后由路由节点合并汇总结果

(3)非关系型数据库的解决方案

另辟蹊径——完全把数据放入内存怎么样？

0. 带着问题上路

ES=elasticsearch简写， Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。

Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

1.1 ES定义

1）Lucene只是一个库。要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，13;另外，Lucene非常复杂，需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。

2）Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，13;但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

1.2 Lucene与ES关系

1）检索相关数据；

2）返回统计结果；

3）速度要快。

1.3 ES主要解决问题

当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，13;并与之建立连接。这个过程如下图所示：

原理图

1.4 ES工作原理

ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。

1）Cluster：集群

形成集群的每个服务器称为节点。

2）Node：节点

当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。

当你查询的索引分布在多个分片上时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的。

3）Shard：分片

为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。

副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。

当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。

4）Replia：副本

全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。

全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”你们的激情是因为什么事情来的” 可能会被分词成：“你们“，”激情“，“什么事情“，”来“ 等token，这样当你搜索“你们” 或者 “激情” 都会把这句搜出来。

5）全文检索

1.5 ES核心概念

（1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index）

（2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type），

（3）一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于1个Type由多个文档（Document）和多Field组成。

（4）在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。

（5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.

1.6 ES数据架构的主要概念

ELK=elasticsearch+Logstash+kibana

elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索

logstash: 日志加工、“搬运工”

kibana：数据可视化展示。

ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作

1.7 ELK是什么

1. ES 基础

1）分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。

分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作；

负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。

2）实时分析的分布式搜索引擎。

3）可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。也可以运行在单台PC上（已测试）

4）支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。

2. ES特点和优势

3.1 性能结果展示

3.2 性能esrally工具（推荐）

3、ES性能

1） 2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”。

2）维基百科：启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构。

3）SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”。

4）百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据。

4.1 ES国内外使用优秀案例

实际项目开发实战中，几乎每个系统都会有一个搜索的功能，当搜索做到一定程度时，维护和扩展起来难度就会慢慢变大，所以很多公司都会把搜索单独独立出一个模块，用ElasticSearch等来实现。

近年ElasticSearch发展迅猛，已经超越了其最初的纯搜索引擎的角色，现在已经增加了数据聚合分析（aggregation）和可视化的特性，如果你有数百万的文档需要通过关键词进行定位时，ElasticSearch肯定是最佳选择。当然，如果你的文档是JSON的，你也可以把ElasticSearch当作一种“NoSQL数据库”，应用ElasticSearch数据聚合分析（aggregation）的特性，针对数据进行多维度的分析。

个人以为Elasticsearch作为内部存储来说还是不错的，效率也基本能够满足，在某些方面替代传统DB也是可以的，前提是你的业务不对操作的事性务有特殊要求；而权限管理也不用那么细，因为ES的权限这块还不完善。

由于我们对ES的应用场景仅仅是在于对某段时间内的数据聚合操作，没有大量的单文档请求（比如通过userid来找到一个用户的文档，类似于NoSQL的应用场景），所以能否替代NoSQL还需要各位自己的测试。

如果让我选择的话，我会尝试使用ES来替代传统的NoSQL，因为它的横向扩展机制太方便了。

4.2 我们也需要

4、为什么要用ES

1）新系统开发尝试使用ES作为存储和检索服务器；

2）现有系统升级需要支持全文检索服务，需要使用ES。

1）新浪ES 如何分析处理32亿条实时日志 http://dockone.io/article/505

2）阿里ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系 http://afoo.me/columns/tec/logging-platform-spec.html

3）有赞ES 业务日志处理 http://tech.youzan.com/you-zan-tong-ri-zhi-ping-tai-chu-tan/

4）ES实现站内搜索 http://www.wtoutiao.com/p/13bkqiZ.html

一线公司ES使用场景