Elasticserach学习笔记(一)

1.什么是Elasticserach?

一个由Java语言开发的全文搜索引擎,全文检索就是根据用户输入查询字符的片段,能查询出包含片段的数据,简单来说就是一个分布式的搜索与分析引擎,它可以完成分布式部署,结构化检索,以及数据分析功能,主要是应用在微服务系统中。

我们使用大白话简单的形式解释,举个例子,例如我们HR下发涨薪公告“今年统一涨工资,真的666666翻了”这段字符串存在数据库中,我们还有很多其他的公告,我们想快速找到关于涨工资的信息,我们在客户端输入”涨工资”或者”真翻了”系统能查询出来这一整段话,或者类似的字符串,如果你还觉得不够形象,相信使用过谷歌吧,你在谷歌输入随意你感兴趣的关键字,都会给你搜索到相关信息,这个就是全文检索。

2.Elasticserach的全局设计

我们需要从Elasticserach中查询数据,必须先将微服务系统的数据,同步到Elasticserach中,使它介于系统和数据库之间,作为一个缓冲区,用作对高并发全文检索查询提供支持,当然最主要的是可以利用它的全文检索和数据分析功能,按照上面介绍的业务场景,如果你有相关需求,你不想每次的查询都是直接去数据库中模糊匹配吧,这样做先不说设计是否正确,最起码模糊查询的性能是极低的,遇到并发量高直接对数据库是致命的威胁,所以选择合适的技术做合适的事。

1.写入数据方式

首先先看下面的图,在脑海中对写入数据到Elasticserach的过程有个简单的理解,然后再分析Elasticserach本身如何存储数据的

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我们看到图片有几个关键字DocumentIn-memory buffercache、以及segment 这几部分正是组成Elasticserach写入数据流程的核心内容,那么我们来解析一下大致流程如下:

  1. Elasticserach首先不断的将数据Document 写入到 In-memory buffer
  2. 当满足一定条件后In-memory buffer中的 Documents 会刷新到cache,默认是一秒钟一次,所以新写入的 Document 最慢 1 秒就可以在 cache 中被搜索到
  3. cache中生成新的segment,这时候还没有写入磁盘,但是已经可以被读取了
  4. cache将数据异步写入到磁盘
2.如何防止数据丢失

我们简单的分析了上面的步骤,知道了cache存储了供客户端写入和查询数据的支撑,但是弊端必然存在,如果缓存cache宕机数据就会丢失 ,所以为了防止数据丢失,就采用持久化的策略,将数据异步(fsync)写入到磁盘 中。

其实 Document在写入数据到In-memory buffer 时,此时Elasticserach会追加translog, 每隔 5s 会 fsync 到磁盘,当translog 累加变得越来越大,大到一定程度或者每隔一段时间,Elasticserach会执行 flush。

一般translog 5s 刷新一次磁盘,所以故障重启,可能会丢失 5s 的数据,可以通过配置文件来配置缩短写入磁盘的周期,translog 默认 30 分钟或者当数据太大,达到2G左右,会执行执行 flush 操作。

3.数据结构设计

在Elasticserach中有几个比较核心的概念

  1. Dcoument就是数据在ES中的一种表现形式,以Json的格式存储 。
  2. Index(数据库)用于Document存储,数据在Elasticserach中的是以2进制的格式存储到一个个后缀为.fdt的文档中。
  3. Index(查询)表示文档 的索引,我们的Index索引是存储在后缀为.fdx的文档中,索引文件默认 是以Elasticserach的文档ID生成

通常Elasticserach接收到存储数据请求,首先会生成 一个索引fdx文件,然后再把具体数据存储到fdt文件中,索引和文档一一对应的关系 ,查找时根据索引快速找到文档数据,我们将这种关系称之为正排索引

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但是存在一些影响性能的问题 ,如果有成千上万的数据,要查询某个文档数据,就需要去循环找出对应的文档数据,随着数据量增大,对性能的损耗是相当严重的,所以就需要使用 倒排索引,,倒排索引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 作为记录的结构。

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3.搜索数据的原理
1.分词概念

在去分析 倒排索引之前我们需要了解什么是分词,简单的解释就是将一段话可能分为不同的关键词或关键字 ,也许你会好奇它是如何通过某种规则分词的,其实在全文检索中如何分词与分词器是密切相关的 ,后面我们会单独学习分词 。下面示例简单说明分词:

title:"搜索数据的原理";

//分词之后 
搜索
数据 
原理
搜索数据 
数据的原理
2.倒排索引生成过程

我们通过一个简单的例子来说明倒排索引的生成过程,假设目前有2条数据

message:今年统一涨工资,真的666666翻了;
message:老板说,今年统一不涨工资;

1.正排索引会给 每一个Document进行 编号,作为 唯一标识

文档 id内容
1今年统一涨工资,真的666666翻了
2老板说 ,今年统一不涨工资

2.生成倒排索引首先会对 字段内容进行分词,例如2个 Document包含 6统一工资涨工资老板这些关键字。然后 按照关键词 来作为 索引,对应 文档的id建立链表,就能构成 倒排索引,有了倒排索引,就能快速、灵活地实现各类搜索需求。整个搜索过程中我们不需要做任何文本的模糊匹配。

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统一1,2
涨工资1,2
老板2

3.例如需要查询 “涨工资老板说”,通过 词倒排首先查询到文档 id 1,2,再通过“老板”找到文档id 2,然后 取交集 得到 id为2的 文档

4.我们在使用倒排索引,其中分词得到的单词是利用一个Term Dictionary的概念来存储的,一个分词就是一个 Term,它在文件中的变现形式是存储在后缀为.tim的文档中,而文档id是存储在Postings List的集合中,对应稳健表现形式是存储在后缀为.doc的文件中

5.此时我们应该考虑,按照这样存储,文档和分词的关系是1>N的 ,也就是说一个文档对应多个分词,例如1000条文档,可能对应2000条分词,甚至更多,取决于文档大小和分词精度,那我们在对大量的分词进行查找时,Cpu会将这些Term从磁盘加载到内存,由于磁盘预读一次最多加载4M大小数据,所以会分段加载多次,此时如果我只需要查询2个单词 ,是不是也要将所有的Term加载到内存呢 ,显然这样做是非常浪费性能的,那该如何解决呢?

6.其实Elasticserach为了解决上述问题,提高查询Term的效率 ,会在Term Dictionary之上再抽象出一层索引(Index)的策略,将Term索引文件存储,它在文件中表现形式存储在一个后缀为.tip的文件中,查询时根据索引找到Term单词,然后加载到内存中,在找到文档id,直到最终找到文档。

4.聚合场景

首先我们要知道什么是聚合,根据Google上说的聚合在信息科学中是指对有关的数据进行内容挑选、分析、归类,最后分析得到人们想要的结果,说白了就是做统计
其实Elasticserach为了解决提高统计的效率和性能,在对数据统计存储方面做了一些对应的设计策略,我们知道在关系型数据库中,数据存储是以为单位存储,而Elasticserach采用的是式存储,列式存储有利于做聚合操作,我们书面化称为doc_values

doc_values字段文件在实际文件中存储表现形式是以.fnm后缀文件存储,而doc_values值文件是以.tmd后缀文件存储

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