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相关概念对比 RDBMS
ES的核心概念
1. 节点(Node)一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个节点,而集群是由一个或者多个拥有相同cluster.name配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力。ES集群中的节点有三种不同的类型,一个节点可以充当一个或多个角色,默认三个角色都有:
2. 分片(Shard)一个索引中的数据保存在多个分片中,相当于水平分表。一个分片便是一个Lucene 的实例,它本身就是一个完整的搜索引擎。我们的文档被存储和索引到分片内,但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。
ES实际上就是利用分片来实现分布式。分片是数据的容器,文档保存在分片内,分片又被分配到集群内的各个节点里。当你的集群规模扩大或者缩小时, ES会自动的在各节点中迁移分片,使得数据仍然均匀分布在集群里。
一个分片可以是主分片或者副本分片。索引内任意一个文档都归属于一个主分片,所以主分片的数目决定着索引能够保存的最大数据量。一个副本分片只是一个主分片的拷贝。 副本分片作为硬件故障时保护数据不丢失的冗余备份,并为搜索和返回文档等读操作提供服务。
在索引建立的时候就已经确定了主分片数,但是副本分片数可以随时修改。默认情况下,一个索引会有5个主分片,而其副本可以有任意数量。
主分片和副本分片的状态决定了集群的健康状态。每一个节点上都只会保存主分片或者其对应的一个副本分片,相同的副本分片不会存在于同一个节点中。如果集群中只有一个节点,则副本分片将不会被分配,此时集群健康状态为yellow,存在丢失数据的风险。
3. 索引(Index)Elastic 会索引所有字段,经过处理后写入一个反向索引(Inverted Index)。查找数据的时候,直接查找该索引。
所以,Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index(索引)。它是单个数据库的同义词。每个 Index (即数据库)的名字必须是小写。
4. 文档(Document)Index 里面单条的记录称为 Document(文档)。许多条 Document 构成了一个 Index。
Document 使用 JSON 格式表示,下面是一个例子。
{ “user”: “张三”, “title”: “工程师”, “desc”: “数据库管理” }
同一个 Index 里面的 Document,不要求有相同的结构(scheme),但是最好保持相同,这样有利于提高搜索效率。
5. 类型(Type)Document 可以分组,比如weather这个 Index 里面,可以按城市分组(北京和上海),也可以按气候分组(晴天和雨天)。这种分组就叫做 Type,它是虚拟的逻辑分组,用来过滤 Document。
不同的 Type 应该有相似的结构(schema),举例来说,id字段不能在这个组是字符串,在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据(比如products和logs)应该存成两个 Index,而不是一个 Index 里面的两个 Type(虽然可以做到)。
根据规划,Elastic 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type,7.x 版将会彻底移除 Type。
无论是哪家公司,都很重视基础,大厂更加重视技术的深度和广度,面试是一个双向选择的过程,不要抱着畏惧的心态去面试,不利于自己的发挥。同时看 需要zi料+ 绿色徽【vip1024b】
中的应该不止薪资,还要看你是不是真的喜欢这家公司,是不是能真的得到锻炼。
针对以上面试技术点,我在这里也做一些分享,希望能更好的帮助到大家。
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