Elasticsearch的底层存储原理是什么

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和分析引擎，广泛应用于日志分析、全文搜索、实时数据分析等场景。它的高性能和可扩展性得益于其底层存储机制的设计。本文将深入探讨 Elasticsearch 的底层存储原理，帮助读者更好地理解其工作机制。

1. 数据存储的基本单位：文档

Elasticsearch 是一个基于文档的搜索引擎，所有的数据都以 JSON 文档的形式存储。每个文档都有一个唯一的 ID，并且属于某个索引（Index）和类型（Type）。在 Elasticsearch 7.x 及以后的版本中，类型（Type）的概念被逐渐废弃，文档直接属于索引。

1.1 文档的存储结构

Elasticsearch 中的文档是以 JSON 格式存储的，JSON 是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写。文档中的每个字段都可以被索引，以便进行快速的搜索和过滤。

{
  "user": "kimchy",
  "post_date": "2023-10-01T12:00:00",
  "message": "trying out Elasticsearch"
}

1.2 文档的元数据

除了用户定义的字段外，Elasticsearch 还会为每个文档添加一些元数据，如 _index、_type、_id、_version 等。这些元数据用于标识文档的位置、版本等信息。

2. 索引与分片

2.1 索引（Index）

在 Elasticsearch 中，索引是文档的集合，类似于关系型数据库中的表。每个索引可以包含多个文档，并且可以定义自己的映射（Mapping）和设置（Settings）。

2.2 分片（Shard）

为了支持大规模数据的存储和查询，Elasticsearch 将索引划分为多个分片（Shard）。每个分片是一个独立的 Lucene 索引，可以分布在集群中的不同节点上。分片分为主分片（Primary Shard）和副本分片（Replica Shard）。

• 主分片：负责数据的存储和写入操作。
• 副本分片：是主分片的副本，用于提高数据的可用性和查询性能。

2.3 分片的分配与平衡

Elasticsearch 会自动将分片分配到集群中的不同节点上，以实现负载均衡和高可用性。当某个节点发生故障时，副本分片可以接管主分片的工作，确保数据的可用性。

3. 倒排索引

Elasticsearch 的核心搜索功能依赖于 Lucene 的倒排索引（Inverted Index）机制。倒排索引是一种将文档中的词项（Term）映射到文档 ID 的数据结构，能够快速定位包含某个词项的文档。

3.1 倒排索引的结构

倒排索引由两部分组成：

• 词项字典（Term Dictionary）：存储所有文档中出现过的词项，并按字典序排序。
• 倒排列表（Posting List）：存储每个词项对应的文档 ID 列表，以及词项在文档中的位置信息。

3.2 倒排索引的构建

当文档被索引时，Elasticsearch 会对文档中的每个字段进行分析（Analyze），将文本分解为词项，并将这些词项添加到倒排索引中。分析过程包括分词、去除停用词、词干提取等步骤。

4. 段（Segment）与段合并

4.1 段的概念

Lucene 索引由多个段（Segment）组成，每个段是一个独立的倒排索引。段是不可变的，一旦创建就不能修改。新的文档会被写入新的段中，而旧的段不会被修改。

4.2 段合并（Segment Merge）

随着文档的不断写入，段的数量会不断增加，导致查询性能下降。为了优化查询性能，Elasticsearch 会定期执行段合并操作，将多个小段合并为一个大段。段合并过程中会删除已删除的文档，并优化索引结构。

5. 数据持久化与事务日志

5.1 数据持久化

Elasticsearch 使用 Lucene 的索引文件来持久化数据。索引文件存储在磁盘上，确保数据在节点重启后不会丢失。

5.2 事务日志（Translog）

为了确保数据写入的可靠性，Elasticsearch 使用事务日志（Translog）来记录所有的写操作。事务日志是一个追加写入的文件，只有在数据成功写入 Lucene 索引后，才会从事务日志中删除相应的记录。

6. 总结

Elasticsearch 的底层存储机制是其高性能和可扩展性的基础。通过将数据划分为多个分片、使用倒排索引加速搜索、定期进行段合并以及利用事务日志确保数据可靠性，Elasticsearch 能够高效地处理大规模数据的存储和查询。理解这些底层原理，有助于更好地使用和优化 Elasticsearch。