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于高效检索的 Elasticsearch 存储
想查数据,就免不了搜索,而搜索离不开搜索引擎。百度、谷歌都是非常庞大、复杂的搜索引擎,它们几乎索引了互联网上开放的所有网页和数据。然而对于我们自己的业务数据来说,没必要用这么复杂的技术。如果我们想实现自己的搜索引擎,为了便于存储和检索,Elasticsearch 就是不二选择。它是一个全文搜索引擎,可以快速存储、搜索和分析海量数据。
所以,如果我们我们将爬取到的数据存储到 Elasticsearch 里面,那将会非常方便检索。
1. Elasticsearch 介绍
Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。
那 Lucene 又是什么呢?Lucene 可能是目前存在的(不论开源还是私有的)拥有最先进、高性能和全功能搜索引擎功能的库,但也仅仅只是一个库。要想用 Lucene,我们需要编写 Java 并引用 Lucene 包才可以,而且我们需要对信息检索有一定程度的理解。
为了解决这个问题,Elasticsearch 就诞生了。Elasticsearch 也是使用 Java 编写的,它的内部使用 Lucene 做索引与搜索,但是它的目标是使全文检索变得简单,相当于 Lucene 的一层封装,它提供了一套简单一致的 RESTful API 来帮助我们实现存储和检索。
所以 Elasticsearch 仅仅就是一个简易版的 Lucene 封装吗?那就大错特错了,Elasticsearch 不仅仅是 Lucene,并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。它可以这样准确形容:
- 一个分布式的实时文档存储,每个字段可以被索引与搜索;
- 一个分布式实时分析搜索引擎;
- 能胜任上百个服务节点的扩展,并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据。
总之,它是一个非常强大的搜索引擎,维基百科、Stack Overflow、GitHub 都纷纷采用它来做搜索,不仅仅提供强大的检索能力,也提供强大的存储能力。
2. Elasticsearch 相关概念
在 Elasticsearch 中有几个基本概念,如节点、索引、文档等,下面分别说明一下。理解了这些概念,对熟悉 Elasticsearch 是非常有帮助的。
节点和集群
Elasticsearch 本质上是一个分布式数据库,允许多台服务器协同工作,每台服务器可以运行多个 Elasticsearch 实例。
单个 Elasticsearch 实例称为一个节点(Node),一组节点构成一个集群(Cluster)。
索引
索引,即 Index,Elasticsearch 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,Elasticsearch 数据管理的顶层单位就叫作索引,其实就相当于 MySQL、MongoDB 等中数据库的概念。另外,值得注意的是,每个索引 (即数据库)的名字必须小写。
文档
文档,即 Document。索引里面单条记录称为文档,许多条文档构成了一个索引。
同一个索引里面的文档,不要求有相同的结构(Schema),但是最好保持一致,因为这样有利于提高搜索效率。
类型
文档可以分组,比如 weather 这个索引里面,既可以按城市分组(北京和上海),也可以按气候分组(晴天和雨天)。这种分组就叫作类型(Type),它是虚拟的逻辑分组,用来过滤文档,类似 MySQL 中的数据表、MongoDB 中的 Collection。
不同的类型应该有相似的结构。举例来说, id
字段不能在这个组中是字符串,在另一个组中是数值。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
)应该存成两个索引,而不是一个索引里面的两个类型(虽然可以做到)。
根据规划,Elastic 6.x 版只允许每个索引包含一个类型,Elastic 7.x 开始将会将其彻底移除。
字段
每个文档都类似一个 JSON 结构,它包含了许多字段,每个字段都有其对应的值,多个字段组成了一个文档,其实就可以类比 MySQL 数据表中的字段。
在 Elasticsearch 中,文档归属于一种类型(Type),而这些类型存在于索引中,我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库:
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
以上就是 Elasticsearch 里面的一些基本概念,通过和关系型数据库的对比更加有助于理解。
3. 准备工作
在开始本节实际操作之前,请确保已经正确安装好了 Elasticsearch,安装方式可以参考: /elasticsearch,安装完成之后确保其在本地 9200 端口上正常运行即可。
Elasticsearch 实际上提供了一系列 Restful API 来进行存取和查询操作,我们可以使用 curl
等命令或者直接调用 API 来进行数据存储和修改操作,但总归来说并不是很方便。所以这里我们就直接介绍一个专门用来对接 Elasticsearch 操作的 Python 库,名称也叫做 Elasticsearch,使用 pip3 安装即可:
pip3 install elasticsearch
更详细的安装方式可以参考: /elasticsearch-py。
安装好了之后我们就可以开始本节的学习了。
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