es存储结构

Elasticsearch（ES）是一个分布式、可扩展、近实时的搜索和分析引擎，它基于Lucene实现，提供了强大的全文检索和数据分析功能，ES的存储结构是其高效运行的核心之一，以下是对ES存储结构的详细解析：

一、集群（Cluster）

1、定义：一个ES集群由多个节点组成，这些节点共同工作以实现数据的存储、索引和搜索功能，每个集群都有一个唯一的名称标识，默认为“elasticsearch”，节点通过配置的集群名称来决定加入哪个集群。

2、作用：集群的主要目的是提供高可用性和可扩展性，通过在多个节点上分布数据和处理请求，ES集群能够处理大量的数据和高并发的搜索请求，同时确保在某个节点发生故障时，其他节点可以接管其工作。

二、节点（Node）

1、定义：节点是ES集群的基本单元，每个节点都是一个运行着ES实例的服务器，节点可以是master节点、data节点或client节点等类型。

2、作用：不同类型的节点承担着不同的职责，Master节点负责集群的管理操作，如创建和删除索引、跟踪集群中的节点等；Data节点则负责数据的存储、索引和查询；Client节点作为协调节点，负责接收客户端请求并将其转发到合适的节点处理。

三、分片（Shard）与副本（Replica）

1、分片（Shard）

定义：分片是ES存储数据的基本单位，一个索引中的数据会被切分为多个分片，并分布式地存储在多个节点上，每个分片都是一个Lucene的index，包含倒排索引文件、段（Segment）文件等。

作用：分片的主要目的是实现数据的横向扩展和负载均衡，通过将数据分散到多个节点上，ES集群可以处理更大规模的数据，并提高查询性能。

2、副本（Replica）

定义：副本是分片的拷贝，用于提高数据的可用性和容错性，每个分片可以设置多个副本，分布在不同的节点上。

作用：当某个节点发生故障时，其上的分片仍然可以从副本中恢复，从而保证数据的不丢失，副本还可以提高搜索操作的吞吐量和性能，因为查询可以在多个副本上并行执行。

四、段（Segment）

1、定义：段是ES中最小的数据存储单位，每个段都是一个倒排索引文件，段文件中包含了文档的索引信息和实际内容。

2、作用：段的主要作用是提高数据的查询效率，通过将数据划分为多个小的段文件，ES可以更快地定位和检索所需的数据，段还支持实时的数据更新和合并操作，以保持数据的时效性和准确性。

五、提交点（Commit Point）

1、定义：提交点是ES中的一个重要概念，用于记录当前分片中已经成功落盘的全部segment，每个分片都有一个提交点文件，用于跟踪segment的写入情况。

2、作用：提交点的主要作用是保证数据的持久性和一致性，通过定期将内存中的segment写入磁盘并更新提交点文件，ES可以确保即使发生故障也能恢复到最近一次的一致状态。

ES的存储结构是一个复杂而精密的系统，它通过集群、节点、分片与副本、段以及提交点等组件的协同工作来实现高效的数据存储和查询功能，这种存储结构不仅保证了ES的高可用性和可扩展性，还为用户提供了强大的全文检索和数据分析能力。

到此，以上就是小编对于“es存储结构”的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位朋友在评论区讨论，给我留言。