教程
关于 入门 为了搜索,你懂的 安装Elasticsearch 与Elasticsearch交互 面向文档 开始第一步 检索文档 分析 教程小结 分布式的特性 下一步 集群内部工作方式 空集群 集群健康 添加索引 增加故障转移 横向扩展 继续扩展 应对故障 数据吞吐 什么是文档? 索引一个文档 检索文档 检查文档是否存在 更新整个文档 创建一个新文档 删除文档 处理冲突 文档局部更新 检索多个文档 更省时的批量操作 结语 分布式文档存储 路由文档到分片 主分片和复制分片如何交互 新建、索引和删除文档 检索文档 局部更新文档 多文档模式 为什么是奇怪的格式? 搜索——基本的工具 空搜索 多索引和多类别 分页 简易搜索 映射和分析 映射及分析 确切值(Exact values) vs. 全文文本(Full text) 倒排索引 分析和分析器 映射 复合核心字段类型 结构化查询 请求体查询 结构化查询 Query DSL 查询与过滤 最重要的查询过滤语句 查询与过滤条件的合并 验证查询 结语 排序 相关性排序 多值字段字符串排序 相关性简介 数据字段 分布式搜索的执行方式 查询阶段 取回阶段 搜索选项 扫描和滚屏 索引管理 创建索引 索引设置 配置分析器 自定义分析器 类型和映射 根对象 元数据:_source 字段 元数据:_all 字段 文档 ID 动态映射 自定义动态索引 默认映射 重新索引数据 索引别名和零停机时间 入门 使文本可以被搜索 动态索引 近实时搜索 持久化变更 合并段 结构化搜索 查找准确值 组合过滤 查询多个准确值 包含,而不是相等 范围 处理 Null 值 关于缓存 过滤顺序 地理坐标点 地理坐标点 通过地理坐标点过滤 地理坐标盒模型过滤器 地理距离过滤器 缓存地理位置过滤器 减少内存占用 按距离排序 Geohashes Geohashes Geohashes 映射 geohash单元过滤器 地理位置聚合 地理位置聚合 按距离聚合 geohash单元聚合器 范围(边界)聚合器 地理形状 地理形状 映射地理形状 索引地理形状 查询地理形状 在查询中使用已索引的形状 地理形状的过滤与缓存 嵌套 嵌套-对象 嵌套-映射 嵌套-查询 嵌套排序 嵌套-集合

发布于 2016-02-29 14:33:48 | 305 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理

下一个需要解决的问题是如何在保持不可变好处的同时更新倒排索引。答案是,使用多个索引。

不是重写整个倒排索引,而是增加额外的索引反映最近的变化。每个倒排索引都可以按顺序查询,从最老的开始,最后把结果聚合。

Elasticsearch底层依赖的Lucene,引入了per-segment search的概念。一个段(segment)是有完整功能的倒排索引,但是现在Lucene中的索引指的是段的集合,再加上提交点(commit point,包括所有段的文件),如图1所示。新的文档,在被写入磁盘的段之前,首先写入内存区的索引缓存,如图2、图3所示。

图1:一个提交点和三个索引的Lucene

一个提交点和三个索引的Lucene

索引vs分片

为了避免混淆,需要说明,Lucene索引是Elasticsearch中的分片,Elasticsearch中的索引是分片的集合。当Elasticsearch搜索索引时,它发送查询请求给该索引下的所有分片,然后过滤这些结果,聚合成全局的结果。

一个per-segment search如下工作:

  1. 新的文档首先写入内存区的索引缓存。
  2. 不时,这些buffer被提交:
    • 一个新的段——额外的倒排索引——写入磁盘。
    • 新的提交点写入磁盘,包括新段的名称。
    • 磁盘是fsync’ed(文件同步)——所有写操作等待文件系统缓存同步到磁盘,确保它们可以被物理写入。
  3. 新段被打开,它包含的文档可以被检索
  4. 内存的缓存被清除,等待接受新的文档。

图2:内存缓存区有即将提交文档的Lucene索引

内存缓存区有即将提交文档的Lucene索引

图3:提交后,新的段加到了提交点,缓存被清空

提交后,新的段加到了提交点,缓存被清空

当一个请求被接受,所有段依次查询。所有段上的Term统计信息被聚合,确保每个term和文档的相关性被正确计算。通过这种方式,新的文档以较小的代价加入索引。

删除和更新

段是不可变的,所以文档既不能从旧的段中移除,旧的段也不能更新以反映文档最新的版本。相反,每一个提交点包括一个.del文件,包含了段上已经被删除的文档。

当一个文档被删除,它实际上只是在.del文件中被标记为删除,依然可以匹配查询,但是最终返回之前会被从结果中删除。

文档的更新操作是类似的:当一个文档被更新,旧版本的文档被标记为删除,新版本的文档在新的段中索引。也许该文档的不同版本都会匹配一个查询,但是更老版本会从结果中删除。

合并段这节,我们会展示删除的文件是如何从文件系统中清除的。

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