ES详解 - 原理:ES原理知识点补充和整体结构

通过上文图解了解了ES整体的原理后,我们便可以基于此知识体系下梳理下ES的整体结构以及相关的知识点,这将帮助你更好的理解ElasticSearch索引文档和搜索文档的原理。@pdai

ElasticSearch整体结构

通过上文,在通过图解了解了ES整体的原理后,我们梳理下ES的整体结构

  • 一个 ES Index 在集群模式下,有多个 Node (节点)组成。每个节点就是 ES 的Instance (实例)。
  • 每个节点上会有多个 shard (分片), P1 P2 是主分片, R1 R2 是副本分片
  • 每个分片上对应着就是一个 Lucene Index(底层索引文件)
  • Lucene Index 是一个统称
    • 由多个 Segment (段文件,就是倒排索引)组成。每个段文件存储着就是 Doc 文档。
    • commit point记录了所有 segments 的信息

补充:Lucene索引结构

上图中Lucene的索引结构中有哪些文件呢?

(更多文件类型可参考这里 (opens new window)

文件的关系如下:

补充:Lucene处理流程

上文图解过程,还需要理解Lucene处理流程, 这将帮助你更好的索引文档和搜索文档。

创建索引的过程:

  • 准备待索引的原文档,数据来源可能是文件、数据库或网络
  • 对文档的内容进行分词组件处理,形成一系列的Term
  • 索引组件对文档和Term处理,形成字典和倒排表

搜索索引的过程:

  • 对查询语句进行分词处理,形成一系列Term
  • 根据倒排索引表查找出包含Term的文档,并进行合并形成符合结果的文档集
  • 比对查询语句与各个文档相关性得分,并按照得分高低返回

补充:ElasticSearch分析器

上图中很重要的一项是语法分析/语言处理, 所以我们还需要补充ElasticSearch分析器知识点。

分析 包含下面的过程:

  • 首先,将一块文本分成适合于倒排索引的独立的 词条 ,
  • 之后,将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”,或者 recall

分析器执行上面的工作。 分析器 实际上是将三个功能封装到了一个包里:

  • 字符过滤器 首先,字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉HTML,或者将 & 转化成 and。

  • 分词器 其次,字符串被 分词器 分为单个的词条。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候,可能会将文本拆分成词条。

  • Token 过滤器 最后,词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条(例如,小写化 Quick ),删除词条(例如, 像 a, and, the 等无用词),或者增加词条(例如,像 jump 和 leap 这种同义词)。

Elasticsearch提供了开箱即用的字符过滤器、分词器和token 过滤器。 这些可以组合起来形成自定义的分析器以用于不同的目的。

内置分析器

Elasticsearch还附带了可以直接使用的预包装的分析器。接下来我们会列出最重要的分析器。为了证明它们的差异,我们看看每个分析器会从下面的字符串得到哪些词条:

"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"
1
  • 标准分析器

标准分析器是Elasticsearch默认使用的分析器。它是分析各种语言文本最常用的选择。它根据 Unicode 联盟 定义的 单词边界 划分文本。删除绝大部分标点。最后,将词条小写。它会产生

set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5
1
  • 简单分析器

简单分析器在任何不是字母的地方分隔文本,将词条小写。它会产生

set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans
1
  • 空格分析器

空格分析器在空格的地方划分文本。它会产生

Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)
1
  • 语言分析器

特定语言分析器可用于 很多语言。它们可以考虑指定语言的特点。例如, 英语 分析器附带了一组英语无用词(常用单词,例如 and 或者 the ,它们对相关性没有多少影响),它们会被删除。 由于理解英语语法的规则,这个分词器可以提取英语单词的 词干 。

英语 分词器会产生下面的词条:

set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5
1

注意看 transparent、 calling 和 set_trans 已经变为词根格式。

什么时候使用分析器

当我们 索引 一个文档,它的全文域被分析成词条以用来创建倒排索引。 但是,当我们在全文域 搜索 的时候,我们需要将查询字符串通过 相同的分析过程 ,以保证我们搜索的词条格式与索引中的词条格式一致。

全文查询,理解每个域是如何定义的,因此它们可以做正确的事:

  • 当你查询一个 全文 域时, 会对查询字符串应用相同的分析器,以产生正确的搜索词条列表。
  • 当你查询一个 精确值 域时,不会分析查询字符串,而是搜索你指定的精确值。

举个例子

ES中每天一条数据, 按照如下方式查询:

GET /_search?q=2014              # 12 results
GET /_search?q=2014-09-15        # 12 results !
GET /_search?q=date:2014-09-15   # 1  result
GET /_search?q=date:2014         # 0  results !
1
2
3
4

为什么返回那样的结果?

  • date 域包含一个精确值:单独的词条 2014-09-15。
  • _all 域是一个全文域,所以分词进程将日期转化为三个词条: 2014, 09, 和 15。

当我们在 _all 域查询 2014,它匹配所有的12条推文,因为它们都含有 2014 :

GET /_search?q=2014              # 12 results
1

当我们在 _all 域查询 2014-09-15,它首先分析查询字符串,产生匹配 2014, 09, 或 15 中 任意 词条的查询。这也会匹配所有12条推文,因为它们都含有 2014 :

GET /_search?q=2014-09-15        # 12 results !
1

当我们在 date 域查询 2014-09-15,它寻找 精确 日期,只找到一个推文:

GET /_search?q=date:2014-09-15   # 1  result
1

当我们在 date 域查询 2014,它找不到任何文档,因为没有文档含有这个精确日志:

GET /_search?q=date:2014         # 0  results !
1

参考文章

https://new.qq.com/omn/20210320/20210320A01XHF00.html

https://juejin.cn/post/6844903473666867208

http://lucene.apache.org/core/7_2_1/core/org/apache/lucene/codecs/lucene70/package-summary.html#package.description

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