Elasticsearch数据存储原理是什么

Elasticsearch（ES）的存储原理是其高效搜索和分析能力的重要基础。以下是对Elasticsearch存储原理的详细说明：

文档与索引

• 文档：在Elasticsearch中，数据以文档的形式存储，通常为JSON格式。每个文档都有一个唯一的_id和一个指定的_index。
• 索引：一个索引类似于数据库中的表，包含一组文档。每个索引可以有多个字段和文档类型。

分片（Sharding）

• 主分片和副本分片：每个索引被划分为多个分片。主分片负责处理写入请求，而副本分片用于提高可用性和负载均衡。每个主分片可以有多个副本分片。
• 动态扩展：分片数量在创建索引时定义，无法动态更改，但可以通过创建新的索引来实现横向扩展。

倒排索引（Inverted Index）

• 索引结构：Elasticsearch使用倒排索引来优化搜索性能。这种结构将每个词项映射到包含该词项的文档ID，从而加速查询。
• 词典和文档列表：倒排索引由两个主要部分组成：
  • 词典：包含所有唯一词项的列表。
  • 文档列表：对于每个词项，存储包含该词项的文档ID列表及其位置。

段（Segment）

• 内存与磁盘存储：每个分片由多个段组成。新文档首先被写入内存中的事务日志（translog），然后定期刷新到磁盘形成段。
• 合并：随着时间推移，多个小段会被合并成更大的段，以提高读取性能和减少存储开销。合并过程是后台操作，旨在最小化对系统性能的影响。

事务日志（Translog）

• 持久化写入：事务日志用于保证数据的持久性。在写入操作时，文档首先记录在事务日志中，然后再写入到分片的段。
• 恢复机制：如果Elasticsearch重启，可以通过事务日志恢复最近未刷新的操作，确保数据不丢失。

映射（Mapping）

• 数据结构定义：映射定义了文档的字段及其数据类型、分析器等。合适的映射可以优化存储和查询性能。

压缩

• 存储优化：Elasticsearch支持对存储的数据进行压缩，以减少磁盘使用量和提高I/O性能。段在写入时会进行压缩。

总结来说，Elasticsearch通过合理的文档组织、分片管理、倒排索引和段合并等机制，提供了高效的数据存储、检索和分析能力。这些设计使得Elasticsearch能够在大规模数据集上实现快速的实时搜索与分析。