ES的基本组成和es的优势以及搜索写入原理

Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene构建的开源搜索和分析引擎，它使你的数据可被快速搜索和分析。

ES的基础组成：

• 节点（Node）：运行Elasticsearch实例的服务器被称为节点。
• 集群（Cluster）：由一个或多个节点组成，这些节点有相同的cluster.name配置，它们共同持有你的数据，并且一起提供搜索和分析服务。
• 分片（Shard）：索引可以拆分成多个分片，这些分片可以分布在不同的节点上。分片是数据的容器，分片是Elasticsearch 在集群中分配数据的基本单位。
• 副本（Replica）：每个分片可以有一个或多个副本，副本是分片的副本，目的是提供高可用性，当主分片失败时，副本分片会自动升级为新的主分片。

ES的优势：

• 分布式搜索引擎：Elasticsearch可以在任何数据集中实现近实时的搜索。
• 高可用性：Elasticsearch是分布式的，它可以在节点失败时自动管理故障转移，重新平衡数据。
• 自动发现：Elasticsearch可以在数据节点增加或减少时自动重新平衡数据。
• 富的搜索功能：Elasticsearch提供强大的搜索功能，包括全文搜索、模糊搜索、区间搜索等。
• 速度快：Elasticsearch是用Java编写的，专注于搜索性能。

搜索和写入的基本原理：

• 写入（Indexing）：文档被索引时，Elasticsearch首先确定文档应该存储在哪个分片上。然后，节点会处理文档并将其存储到分片中。
• 搜索（Searching）：用户发送搜索请求，Elasticsearch确定包含所需数据的分片，并并行地在这些分片上执行搜索。最后，它将结果组合在一起，并返回最终的搜索结果。

搜索和写入的具体流程通常涉及以下步骤：

1. 索引文档：用户将数据发送到Elasticsearch进行索引。
2. 文档路由：Elasticsearch使用文档ID来确定文档应该存储在哪个分片上。
3. 分片请求：节点将文档发送到对应的分片进行处理。
4. 写入分片：分片将文档存储在磁盘上，并更新相关的索引段。
5. 搜索请求：用户发送搜索请求，Elasticsearch确定必要的分片并查询它们。
6. 合并结果：收集来自所有相关分片的结果，并将它们合并成最终的搜索结果集。

以上是Elasticsearch的基本概念和搜索写入的基本原理，具体实现细节会更加复杂，包括分布式协调、索引机制、文件系统缓存等。