Elasticsearch数据操作原理

Elasticsearch 是一个开源的、基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎，设计用于云计算环境中，能够实现实时的、可扩展的搜索、分析和探索全文和结构化数据。它具有高度的可扩展性，可以在短时间内搜索和分析大量数据。

Elasticsearch 不仅仅是一个全文搜索引擎，它还提供了分布式的多用户能力，实时的分析，以及对复杂搜索语句的处理能力，使其在众多场景下，如企业搜索，日志和事件数据分析等，都有广泛的应用。

本文将向你详细介绍什么是倒排索引、以及 Elasticsearch 数据存储、数据更新和数据删除的原理

文章目录

- - - 1、倒排索引
    - - 1.1、为什么需要倒排索引
      - 1.2、为什么叫倒排索引
      - 1.3、倒排索引的结构
    - 2、数据存储原理
    - - 2.1、数据存储过程
      - 2.2、创建倒排索引的过程
      - 2.3、分词
      - 2.4、生成词项
      - 2.5、分词器
      - 2.6、创建倒排列表
      - 2.7、数据压缩
    - 3、数据更新原理
    - - 3.1、数据更新过程
      - 3.2、更新倒排列表
      - 3.3、版本控制
      - 3.4、数据复制
    - 4、数据删除原理
    - - 4.1、数据删除原理
      - 4.2、删除数据的恢复

1、倒排索引

1.1、为什么需要倒排索引

倒排索引，也是索引。索引，初衷都是为了快速检索到你要的数据。

每种数据库都有自己要解决的问题（或者说擅长的领域），对应的就有自己的数据结构，而不同的使用场景和数据结构，需要用不同的索引，才能起到最大化加快查询的目的。

对 Mysql 来说，是 B+ 树，对 Elasticsearch 和 Lucene 来说，是倒排索引。

Elasticsearch 是建立在全文搜索引擎库 Lucene 基础上的搜索引擎，它隐藏了 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API，不过掩盖不了它底层也是 Lucene 的事实。Elasticsearch 的倒排索引，其实就是 Lucene 的倒排索引。

1.2、为什么叫倒排索引

“倒排索引”（Inverted Index）的概念是从"正向索引"（Forward Index）中衍生出来的。

在"正向索引"中，我们从文档出发，记录下每个文档中出现的词项，这样就可以知道每个文档包含哪些词项。而在"倒排索引"中，我们从词项出发，记录下每个词项出现在哪些文档中，这样就可以知道每个词项被哪些文档包含。

正向索引：document -> to -> words
倒排索引：word -> to -> documents

因此，“倒排索引"可以看作是"正向索引"的逆操作，所以被称为"倒排”。在全文搜索中，"倒排索引"是非常重要的数据结构，因为它可以让我们快速找到包含特定词项的所有文档。

1.3、倒排索引的结构

倒排索引作为一种数据结构，用于存储一种映射关系，即从词项到出现该词项的文档的映射。它是全文搜索引擎的核心组成部分，如 Elasticsearch、Lucene 等。

在倒排索引中，每个唯一的词项都有一个相关的倒排列表，这个列表中包含了所有包含该词项的文档的 ID。这样，当我们搜索一个词项时，搜索引擎只需要查找倒排索引，就可以快速找到所有包含这个词项的文档。

例如，假设我们有以下三个文档：

1. 文档1：I love coding
2. 文档2：I love reading
3. 文档3：I love both

对这些文档建立倒排索引后，我们会得到以下的映射关系：

- I：文档1，文档2，文档3
- love：文档1，文档2，文档3
- coding：文档1
- reading：文档2
- both：文档3

所以，当我们搜索"love"时，搜索引擎会在倒排索引中找到"love"，然后返回所有包含"love"的文档，即文档1，文档2 和文档3。

2、数据存储原理

2.1、数据存储过程

创建或更新倒排索引是 Elasticsearch 数据存储过程的核心部分之一，Elasticsearch 的数据存储过程也确实包括创建倒排索引的过程，但并不仅限于此。

Elasticsearch 的数据存储过程主要包括以下多个步骤：

接收数据：Elasticsearch 首先接收到用户通过 HTTP 请求发送的数据，数据通常是 JSON 格式的文档。
分配文档 ID：如果用户没有指定文档 ID，Elasticsearch 会为新文档自动生成一个唯一的 ID。
选择分片：Elasticsearch 会根据文档ID和索引的分片策略，选择一个分片来存储这个文档。
创建和更新倒排索引：Elasticsearch 会对文档的内容进行分词，生成词项，并为这些词项创建或更新倒排索引。这样，新的文档就可以被搜索到了。
存储文档：Elasticsearch 会将文档的原始内容和元数据（如版本号、修改时间等）存储在分片中。原始内容存储在 _source 字段中，用于在获取文档时使用。
复制文档：为了提高数据的可用性和搜索性能，Elasticsearch 会将文档复制到其他节点的副本分片中。
确认写入：当文档被成功写入主分片和所有副本分片后，Elasticsearch 会向用户发送一个确认响应。

本篇接下来内容，我们将重点关注在创建和更新倒排索引的过程之中，我们将详细研究的是创建倒排索引的过程，这是因为倒排索引是 Elasticsearch 实现快速全文搜索的关键数据结构。

2.2、创建倒排索引的过程

创建倒排索引的过程主要包括以下步骤：

分词：这是第一步，将一段文本分解成一个个的词项（Tokens）。这个过程由分词器（Tokenizer）完成，可以根据不同的语言和需求选择不同的分词器。
生成词项：对分词后的结果进行处理，生成最终的词项。这个过程可能包括转换为小写、去除停用词、词干提取等操作。
创建倒排列表：对于每个词项，都创建一个倒排列表，记录包含这个词项的所有文档的 ID。
更新倒排索引：将新的倒排列表添加到倒排索引中。如果倒排索引中已经存在这个词项，就将新的文档 ID 添加到对应的倒排列表中。

以上就是创建倒排索引的主要步骤。需要注意的是，这个过程在每次插入新的文档，或者更新已有的文档时都会进行。

2.3、分词

分词是将一段文本分解成一个个的词项（Tokens）的过程。这是全文搜索和文本分析的第一步，因为只有将文本分解成词项，才能对其进行进一步的处理和分析。

分词的过程通常由分词器（Tokenizer）完成，分词器可以根据不同的语言和需求，采用不同的分词策略。

分词策略决定了如何将文本分解成词项。以下是一些常见的分词策略：

空格分词：这是最简单的分词策略，只是简单地将文本按空格分解成词项。这种方式简单快速，但可能无法处理复杂的语言特性。
基于语法的分词：这种分词策略会考虑语言的语法规则，例如英语的复数形式、过去式等。这种方式可以提高搜索的准确性，但处理起来更复杂。
基于词典的分词：这种分词策略会使用一个词典来分解文本，可以处理一些特殊的词组和短语。这种方式可以提高搜索的相关性，但需要一个高质量的词典。
N-gram 分词：这种分词策略会将文本分解成连续的 n 个字符的序列。这种方式可以处理任何语言，但可能会生成大量的词项，影响搜索的效率和准确性。

在 Elasticsearch 中，可以通过配置分词器来控制分词的策略，以适应不同的语言和搜索需求。

2.4、生成词项

生成词项是分词过程的一部分，它是将分词后的结果进行处理，生成最终用于创建倒排索引的词项。

在生成词项的过程中，可能会进行以下一些操作：

转换为小写：为了使搜索不区分大小写，通常会将所有的词项转换为小写。
去除停用词：停用词是一些常见的、没有太多实际意义的词，如英语中的 “the”、“is”、“at” 等。去除停用词可以减少倒排索引的大小，提高搜索的效率。
词干提取：词干提取是将词项转换为其基本形式（或词干）的过程。例如，英语中的 “running”、“runs”、“ran” 都会被转换为 “run”。这样可以使搜索不受词形变化的影响。
词形还原：词形还原是将词项转换为其原始形式的过程。例如，英语中的 “better” 会被转换为 “good”。这样可以使搜索更准确。

以上就是生成词项的一些常见操作。需要注意的是，这些操作的具体实现可能会依赖于特定的语言和分词器。

2.5、分词器

在 Elasticsearch 中，生成词项的设置主要通过配置分词器（Analyzer）来实现。分词器由一个分词器（Tokenizer）和多个过滤器（Filter）组成，分词器负责将文本分解成词项，过滤器负责对词项进行处理。

以下是一个简单的分词器配置示例：

{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase", "my_stemmer"]
        }
      },
      "filter": {
        "my_stemmer": {
          "type": "stemmer",
          "name": "english"
        }
      }
    }
  }
}

在这个示例中，我们定义了一个名为 “my_analyzer” 的分词器，它使用 “standard” 分词器和两个过滤器： “lowercase” 和 “my_stemmer”。 “lowercase” 过滤器会将所有词项转换为小写， “my_stemmer” 过滤器会对英语词项进行词干提取。

你可以根据需要，选择不同的分词器和过滤器，以实现不同的生成词项策略。例如，如果你不想启用词干提取，可以去掉 “my_stemmer” 过滤器；如果你想启用词形还原，可以添加一个词形还原过滤器。

需要注意的是，Elasticsearch 的分词器和过滤器都是插件形式提供的，不同的插件支持不同的语言和功能。在使用前，你需要确保你的 Elasticsearch 安装了相应的插件。

2.6、创建倒排列表

创建倒排列表是创建倒排索引过程的一部分。对于每个词项，都会创建一个倒排列表，记录包含这个词项的所有文档的 ID。

以下是创建倒排列表的基本步骤：

初始化倒排列表：对于一个新的词项，首先创建一个空的倒排列表。
添加文档 ID：当一个文档被分词并生成词项后，将这个文档的 ID 添加到对应词项的倒排列表中。
排序：为了提高搜索效率，倒排列表通常会按照文档 ID 的顺序进行排序。
压缩：为了节省存储空间，倒排列表通常会进行压缩。常见的压缩方法包括变长编码、游程编码等。

2.7、数据压缩

对于 Elasticsearch 的压缩问题，假设有这样一个数组：

[73, 300, 302, 332, 343, 372]

如何把它进行尽可能的压缩？

Elasticsearch 中的数据压缩主要通过以下三个步骤实现：

增量编码（Delta-encode）：只记录元素与元素之间的增量，例如数组 [73, 300, 302, 332, 343, 372] 经过增量编码后变为 [73, 227, 2, 30, 11, 29]。
分割成块（Split into blocks）：在 Lucene 中，每个块包含 256 个文档 ID，这样可以保证每个块增量编码后，每个元素都不会超过 256（1 byte）。例如，我们可以将上述数组分割为两个块：[73, 227, 2] 和 [30, 11, 29]。
按需分配空间（Bit packing）：根据每个块中最大元素的大小，按需分配空间。例如，对于第一个块 [73, 227, 2]，最大元素是 227，需要 8 bits，所以为这个块的每个元素分配 8 bits 的空间。对于第二个块 [30, 11, 29]，最大元素是 30，只需要 5 bits，所以为这个块的每个元素分配 5 bits 的空间。

这三个步骤共同组成了一种编码技术，称为 Frame Of Reference（FOR）。

这种技术可以有效地压缩数据，降低存储空间的需求。

3、数据更新原理

3.1、数据更新过程

Elasticsearch 的数据更新是不是就是 Elasticsearch 更新倒排列表？Elasticsearch 的数据更新过程确实包括更新倒排索引，但并不仅限于此。

当一个已存在的文档在 Elasticsearch 中被更新时，以下步骤会被执行：

版本控制：Elasticsearch 会检查更新请求中的版本信息，如果版本信息与当前文档的版本不匹配，更新操作会被拒绝。
删除旧文档：Elasticsearch 会将旧文档标记为删除，但不会立即从磁盘中删除。
插入新文档：Elasticsearch 会将新文档插入到索引中，这包括存储新文档的原始内容和元数据，以及更新倒排索引。
复制更新：为了提高数据的可用性和搜索性能，Elasticsearch 会将更新操作复制到其他节点的副本分片中。
确认更新：当更新操作被成功应用到主分片和所有副本分片后，Elasticsearch 会向用户发送一个确认响应。

所以，虽然更新倒排索引是 Elasticsearch 数据更新过程的重要部分，但并不是全部。Elasticsearch 还会进行一些其他处理，如版本控制、数据复制等。

3.2、更新倒排列表

更新倒排列表是在插入新的文档或更新已有文档时，对应词项的倒排列表需要进行更新。

以下是更新倒排列表的基本步骤：

查找词项：首先，根据词项查找对应的倒排列表。
添加文档 ID：如果是插入新的文档，将新文档的 ID 添加到倒排列表中。
删除文档 ID：如果是更新已有的文档，首先从倒排列表中删除旧文档的 ID，然后添加新文档的 ID。
排序：为了提高搜索效率，每次更新后都需要重新对倒排列表进行排序。
压缩：为了节省存储空间，每次更新后都需要重新对倒排列表进行压缩。

3.3、版本控制

在 Elasticsearch 中，版本控制主要有以下两个目的：

确保数据一致性：在分布式系统中，同一份数据可能会被多个节点同时操作，如果没有合适的控制机制，就可能导致数据不一致。通过版本控制，Elasticsearch 可以确保即使在并发操作的情况下，数据的一致性也能得到保证。
防止更新丢失：在并发更新的情况下，如果没有版本控制，较晚发出的更新请求可能会覆盖较早发出的更新请求的结果，导致更新丢失。通过版本控制，Elasticsearch 可以确保每个更新请求都会被正确地应用，防止更新丢失。

在 Elasticsearch 中，每个文档都有一个与之关联的版本号。当一个文档被更新时，Elasticsearch 会检查更新请求中的版本号，只有当版本号匹配时，才会执行更新操作。这样，就可以防止由于并发更新导致的数据不一致和更新丢失。

以下是版本控制的基本步骤：

检查版本号：当接收到一个更新请求时，Elasticsearch 会检查请求中的版本号。如果请求中的版本号与当前文档的版本号不匹配，Elasticsearch 会拒绝这个更新请求。
更新文档：如果版本号匹配，Elasticsearch 会进行更新操作，包括更新倒排列表、存储新的文档内容和元数据等。
更新版本号：完成更新操作后，Elasticsearch 会将文档的版本号加一。新的版本号会被存储在文档的元数据中，也会被返回给用户。
复制更新：为了保持数据的一致性，Elasticsearch 会将包含新的版本号的更新操作复制到所有的副本分片。

3.4、数据复制

在 Elasticsearch 中，为了提高数据的可用性和搜索性能，每个文档都会被复制到一个或多个副本分片中。因此，当更新倒排列表时，也需要将这个更新操作复制到所有的副本分片。

以下是数据复制的基本步骤：

发送复制请求：当主分片完成了更新操作后，它会将这个更新操作以请求的形式发送给所有的副本分片。
应用更新操作：副本分片收到复制请求后，会按照相同的步骤应用这个更新操作，包括更新倒排列表、存储新的文档内容和元数据等。
确认更新：副本分片完成更新操作后，会向主分片发送一个确认响应。
等待所有确认：主分片会等待所有副本分片的确认响应。当所有副本分片都确认更新操作成功后，主分片才会向用户发送一个确认响应。

以上就是 Elasticsearch 更新倒排列表时的数据复制过程。需要注意的是，这个过程可能会受到网络条件、副本分片的状态、集群的配置等因素的影响。

4、数据删除原理

4.1、数据删除原理

在 Elasticsearch 中，数据的删除并不是立即从磁盘中移除数据，而是通过标记的方式来实现的。

以下是 Elasticsearch 数据删除的基本步骤：

标记删除：当接收到一个删除请求时，Elasticsearch 不会立即删除数据，而是将对应的文档标记为已删除。
更新倒排索引：虽然文档被标记为已删除，但是它的词项仍然存在于倒排索引中。因此，Elasticsearch 会更新倒排索引，将已删除文档的词项从倒排索引中移除。
复制删除：为了保持数据的一致性，Elasticsearch 会将删除操作复制到所有的副本分片。
确认删除：当删除操作被成功应用到主分片和所有副本分片后，Elasticsearch 会向用户发送一个确认响应。
物理删除：被标记为已删除的文档在一段时间后，会在后台的合并（Segment Merging）过程中被物理删除。

以上就是 Elasticsearch 数据删除的基本原理。需要注意的是，这个过程可能会受到网络条件、副本分片的状态、集群的配置等因素的影响。

4.2、删除数据的恢复

在 Elasticsearch 中，一旦数据被删除，就无法直接恢复。这是因为 Elasticsearch 的删除操作是不可逆的，一旦一个文档被标记为已删除，就无法取消这个标记。

然而，你可以通过以下方式来尽可能地恢复被删除的数据：

备份和恢复：如果你有定期备份 Elasticsearch 数据，你可以从备份中恢复被删除的数据。Elasticsearch 提供了 Snapshot 和 Restore 功能，可以用来备份和恢复整个集群的数据。
重新索引：如果被删除的数据仍然存在于原始数据源中，你可以重新索引这些数据。这需要你有一个完整的数据源，并且知道如何从数据源中提取和索引数据。
使用软删除：在某些情况下，你可能希望保留被删除的数据，以便于以后恢复。这时，你可以使用软删除（Soft Delete）功能。软删除并不会真正删除数据，而是将数据标记为已删除。你可以在需要时取消这个标记，从而恢复数据。

需要注意的是，以上方法都有一定的限制，并不能保证100%恢复被删除的数据。因此，最好的策略还是定期备份数据，以防止数据丢失。