elasticsearch（elasticsearch组件）

摘要： 今天给各位分享elasticsearch的知识，其中也会对elasticsearch组件进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！本文目录一览：1、E...

今天给各位分享elasticsearch的知识，其中也会对elasticsearch组件进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、Elasticsearch的架构是什么样的
• 2、5.ElasticSearch数据写入与删除
• 3、Elasticsearch的缺点

Elasticsearch的架构是什么样的

1、如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch 集群，当然一个节点也可以组成 elasticsearch 集群。

2、然后总结了几种不同的架构模式，比如基础部署、读写分离、冷热分离、异地多活等架构模式，在生产环境中一般我们推荐读写分离架构模式，如果可以最好加上冷热分离，不过配置可能稍微复杂点。

3、Elasticsearch是一个分布式文档存储。Elasticsearch存储的是序列化为JSON文档的复杂数据结构，而不是以列行数据的形式存储信息。当集群中有多个Elasticsearch节点时，存储的文档分布在整个集群中，可以立即从任何节点访问。

4、ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulWeb接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。

5.ElasticSearch数据写入与删除

执行完后我们通过hand插件观察Elasticsearch数据情况：（如下图）很清晰的看出我们新增的数据已经全部到ES里面。

Redis可以进行内存数据结构存储，Redis有很多其他工具所不具备的优势，不仅可以在内存中保存数据库内容，并且所使用的磁盘具有持久性。Redis的数据类型比许多键值数据存储系统更丰富，另一个优点是Redis可以将数据***到任何数字。

删除数据包括：指定id删除 delete和批量删除delete_by_query（满足给定条件）。更新操作。包括：指定id的update/upsert或者批量更新update_by_query。这是ES的重头戏。

不能删除数据流(data stream)的写索引，要删除当前写索引，必须对data stream进行rollover，创建新的写索引。

Elasticsearch的缺点

1、物理内存和交换区加起来的大小就是虚拟内存的可用额度。 内存交换有个缺点，跟内存比起来硬盘非常慢。内存的读写速度以纳秒来计算，而硬盘是以毫秒来计算，所以访问硬盘比访问内存要慢几万倍。

2、容错能力比mg强。比如1主多从，主片挂了从片会自动顶上 满足大数据下实时读写需求，无需分库（不存在库的概念）。易扩展。

3、实时性：Elasticsearch具有较高的实时性，能够快速响应用户的搜索请求，而MongoDB可能需要更长时间来执行复杂的查询，因此在实时性方面会有所劣势。综上所述，MongoDB和Elasticsearch各有优缺点，它们的应用场景也不同。

4、目前mysql与elasticsearch常用的同步机制大多是基于插件实现的，常用的插件包括：elasticsearch-jdbc，elasticsearch-river-MySQL，go-mysql-elasticsearch，logstash-input-jdbc。本文对四种插件的优缺点进行了图表对比。

5、当然，不可变的索引有它的缺点： 在全文检索的早些时候，会为整个文档***建立一个大索引，并且写入磁盘。只有新的索引准备好了，它就会替代旧的索引，最近的修改才可以被检索。这无疑是低效的。

6、但 缺点 是，由于要在运行时动态分配内存，存取速度较慢。当堆内存因为满了无法扩展的时候就会抛出java.lang.OutOfMemoryError：Java heap space异常。出现这种情况的解决办法具体参见java调优。

elasticsearch的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于elasticsearch组件、elasticsearch的信息别忘了在本站进行查找喔。