Elasticsearch的索引数据存储在哪

Elasticsearch 的索引数据默认存储在磁盘上,每个索引对应一个或多个分片(Shard),每个分片都是一个独立的 Lucene 索引,由多个文件构成。这些文件包括:

  1. .fdt 文件:存储文档字段的原始数据,以二进制格式编码。

  2. .fdx 文件:存储文档字段的偏移量和长度信息,以提高搜索效率。

  3. .fnm 文件:存储字段名称信息,以便识别不同类型的字段和查询语法。

  4. .frq 文件:存储词项出现的文档编号及其频率信息,以便计算相关性得分。

  5. .nrm 文件:存储归一化因子和长度向量信息,以便更准确地评估相似度得分。

  6. .tis 和 .tim 文件:存储词条和项向量信息,以便实现前缀查询和匹配算法。

总之,Elasticsearch 使用基于 Lucene 的倒排索引技术来支持丰富的文本搜索和分析功能,并通过分布式架构和多副本机制实现高可用性和容错性。同时,它还采用了现代化的存储和检索算法,如压缩和位向量技术等,以提高性能和效率。

一般情况下,Elasticsearch 的查询不需要经过MySQL。Elasticsearch 是一个独立的分布式搜索和分析引擎,它可以轻松地与多种存储系统集成,包括关系型数据库(如MySQL),NoSQL 数据库(如MongoDB 和 Cassandra)以及文件系统、日志收集器等。

如果需要在 Elasticsearch 中执行与 MySQL 相似的关系型查询(如 JOIN 操作等),通常会使用 Elastic Stack 的组件之一,如 Logstash 或 Beats,将 MySQL 数据库中的数据导入 Elasticsearch,并基于 Elasticsearch 的搜索和聚合功能进行数据分析和可视化。这样可以大大简化复杂的 SQL 查询,提高查询效率和性能。

总之,Elasticsearch 适用于全文搜索和分析场景,而 MySQL 更适用于存储、管理和更新结构化数据。因此,在实际应用中,Elasticsearch 和 MySQL 可以相互补充,根据不同的需求和业务场景选择合适的存储和查询方案。

Elasticsearch实时搜索原理

Elasticsearch 实现实时搜索的原理主要基于以下两个机制:倒排索引(Inverted Index)Elasticsearch 使用倒排索引的数据结构来存储文档中每个词项及其出现的位置信息。在用户发起查询请求后,Elasticsearch 会对查询语句进行分析,并使用类似于倒排索引的算法,快速匹配所有符合条件的文档,并根据相关性和其他因素对结果进行排序。分布式架构Elasticsearch 使用分片和副本的方式将数据分散存储到多个节点中,“分片”是 Elasticsearch 中的概念之一,它将索引...

日期:2023-06-14 16:14:48 浏览:962

Elasticsearch的索引数据存储在哪

Elasticsearch 的索引数据默认存储在磁盘上,每个索引对应一个或多个分片(Shard),每个分片都是一个独立的 Lucene 索引,由多个文件构成。这些文件包括:.fdt 文件:存储文档字段的原始数据,以二进制格式编码。.fdx 文件:存储文档字段的偏移量和长度信息,以提高搜索效率。.fnm 文件:存储字段名称信息,以便识别不同类型的字段和查询语法。.frq 文件:存储词项出现的文档编号及其频率信息,以便计算相关性得分。.nrm 文件:存储归一化因子和长度向量信息,以便更准确地评估相似度得分。.t...

日期:2023-06-14 16:16:33 浏览:1097

Elasticsearch可以替代mysql吗

Elasticsearch 和 MySQL 都是不同类型的数据库,它们的设计目标和适用场景不同。因此,不能说 Elasticsearch 可以完全替代 MySQL 或者其他关系型数据库,而应该根据实际需求选择合适的存储和查询方案。Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎,主要用于全文搜索、实时数据分析和数据可视化等场景。它具有高性能、高可用性和强大的搜索和聚合功能,可以帮助用户快速地从海量数据中检索出有用的信息,支持多种数据格式和数据源的集成,并且易于扩展和部署。Elas...

日期:2023-06-14 16:18:01 浏览:931