From 81246b29ce36dae8b4bfc3a4b4455a63712ed506 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: diandian <xingdianvip@gmail.com>
Date: Sun, 2 Jun 2024 00:31:18 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=9B=B4=E6=96=B0=20'MD=5FNEW/=E6=97=A5?=
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MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

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 MD_NEW/日志中心集群-6版本.md | 116 ++++++++++++++++++++++++++++++++++-
 1 file changed, 115 insertions(+), 1 deletion(-)

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index f6eacd0..50eac58 100644
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+++ b/MD_NEW/日志中心集群-6版本.md
@@ -232,4 +232,118 @@ http.cors.allow-origin              允许的源地址。
 
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+![image-20240531101623298](https://diandiange.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/image-20240531101623298.png)
+
+## 二：基本概念
+
+#### 1.ES与传统数据的区别
+
+​	一个ES集群可以包含多个索引（数据库），每个索引又包含了很多类型（表），类型中包含了很多文档（行），每个文档使用 JSON 格式存储数据，包含了很多字段（列）。
+
+|  关系型数据库   |    Elasticsearch    |
+| :-------------: | :-----------------: |
+| 数据库>表>行>列 | 索引>类型>文档>字段 |
+
+#### 2.基本概念
+
+##### 索引（index）
+
+​	ES将数据存储于一个或多个索引中。类比传统的关系型数据库领域来说，索引相当于SQL中的一个数据库，索引由其名称(必须为全小写字符)进行标识。一个ES集群中可以按需创建任意数目的索引。
+
+##### 类型（type）
+
+​	类型是索引内部的逻辑分区(category/partition)，一个索引内部可定义一个或多个类型(type)。类比传统的关系型数据库领域来说，类型相当于“表”。
+
+##### 文档（document）
+
+​	文档是索引和搜索的原子单位，它是包含了一个或多个域（Field）的容器，每个域拥有一个名字及一个或多个值，有多个值的域通常称为“多值域”，文档基于JSON格式进行表示。每个文档可以存储不同的域集，但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。类比传统的关系型数据库领域来说，类型相当于“行”。
+
+##### 集群（cluster）
+
+​	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。
+
+##### 节点（node）
+
+​	一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个节点。es中的节点分为三种类型：
+
+​	主节点：负责管理集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。 主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作。可以通过属性`node.master`进行设置。
+
+​	数据节点：存储数据和其对应的倒排索引。默认每一个节点都是数据节点（包括主节点），可以通过`node.data`属性进行设置。
+
+​	协调节点：如果`node.master`和`node.data`属性均为false，则此节点称为协调节点，用来响应客户请求，均衡每个节点的负载。
+
+注意：
+
+​	使用index和doc_type来组织数据。doc_type中的每条数据称为一个document，是一个JSON Object
+
+​	ES分布式搜索，传统数据库遍历式搜索
+
+案例解释：
+
+​	要计算出2.38亿会员中有多少80后的已婚的北京男士：
+
+​		传统数据库执行时间： 5个小时左右 
+
+​		ES执行时间：1分钟
+
+![image-20240601232056381](https://xingdian-home.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/imagesimage-20240601232056381.png)
+
+##### 分片（Shards）
+
+​	分片是Elasticsearch进行数据分布和扩展的基础。每个索引都可以被分割成多个分片，每个分片其实是一个独立的索引。分片使得Elasticsearch可以把巨大的数据集分散存储在多个节点上，这样可以实现：
+
+​	水平扩展：随着数据量的增加，可以通过增加更多的节点来分摊数据和负载，从而提高处理能力
+
+​	提升性能：搜索操作可以并行在多个分片上执行，每个分片处理的速度更快，整体搜索性能得以提升
+
+##### 副本（Replicas）
+
+​	副本是分片的复制，主要用于提高数据的可用性和搜索查询的并发处理能力。每个分片都可以有一个或多个副本，这些副本分布在不同的节点上，从而提供了：
+
+​	数据可用性：当某个节点发生故障时，该节点上的分片如果有副本存在于其他节点上，那么这些副本可以保证数据不会丢失，并且服务还可以继续运行
+
+​	负载均衡：读取操作（如搜索请求）可以在所有副本之间进行负载均衡，这样可以提高查询的吞吐量和响应速度
+
+##### 定义分片和副本
+
+​	创建索引时指定分片和副本数
+
+​	当您通过Elasticsearch的REST API创建一个新的索引时，可以在请求体中使用settings部分来指定该索引的分片数（number_of_shards）和副本数（number_of_replicas）。以下是一个具体的示例：
+
+```json
+PUT /my_index
+{
+  "settings": {
+    "index": {
+      "number_of_shards": 3,    # 指定该索引将有3个主分片
+      "number_of_replicas": 2   # 每个主分片将有2个副本分片
+    }
+  }
+}
+```
+
+​	这个例子中，PUT /my_index是创建名为my_index的索引的请求。在请求体中，settings部分指出这个索引将被分成3个主分片，并且每个主分片将会有2个副本分片。这意味着，总共会有9个分片（3个主分片 + 6个副本分片）被分布在集群中
+
+​	主分片数量：一旦索引被创建，其主分片的数量就无法更改。因此，在创建时应谨慎选择合适的分片数量。
+
+​	副本数量：与主分片数量不同，副本的数量是可以动态调整的。如果需要更多的数据冗余或查询吞吐量，可以增加副本的数量。
+
+​	伸缩性与性能：选择分片和副本的数量时需要考虑数据量、查询负载和集群的硬件资源。过多的分片可能会增加集群的管理开销，而过少的分片可能会限制数据和查询的伸缩性。
+
+**分片数的确定**
+
+​	数据量预估：估计索引的总数据量大小。一般来说，每个分片处理20GB到50GB数据是比较理想的。这不是固定规则，但可以作为一个起点。
+
+​	硬件资源：考虑你的硬件资源，尤其是内存和CPU。分片越多，消耗的资源也越多。确保你的Elasticsearch集群有足够的资源来处理这些分片。
+
+​	写入吞吐量：如果你的应用会有大量的写入操作，更多的分片可能有助于提高写入性能，因为可以并行写入多个分片。
+
+​	查询性能：更多的分片意味着查询可以并行于更多的分片上执行，这可能会提高查询性能。但是，如果每个查询都要访问大多数分片，那么管理过多的分片会减慢查询速度。
+
+**副本数的确定**
+
+​	数据可用性：至少有一个副本可以确保当某个节点失败时，数据不会丢失，并且Elasticsearch服务仍然可用。
+
+​	读取性能：更多的副本意味着更高的读取吞吐量，因为读取请求可以在多个副本之间分配。如果你的应用主要是读取密集型的，增加副本数可以提高查询性能。
+
+​	集群负载：考虑集群的整体负载。增加副本会提高数据冗余和读取性能，但也会增加存储需求和网络流量，因此需要确保你的硬件资源可以支持。
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