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介紹

Elasticsearch 是一個分散式可擴充套件的實時搜尋和分析引擎,一個建立在全文搜尋引擎 Apache Lucene™ 基礎上的搜尋引擎.當然 Elasticsearch 並不僅僅是 Lucene 那麼簡單，它不僅包括了全文搜尋功能，還可以進行以下工作:

• 分散式實時檔案儲存，並將每一個欄位都編入索引，使其可以被搜尋。
• 實時分析的分散式搜尋引擎。
• 可以擴充套件到上百臺伺服器，處理PB級別的結構化或非結構化資料。

基本概念

先說Elasticsearch的檔案儲存，Elasticsearch是面向文件型資料庫，一條資料在這裡就是一個文件，用JSON作為文件序列化的格式，比如下面這條使用者資料：

{
    "name" :     "John",
    "sex" :      "Male",
    "age" :      25,
    "birthDate": "1990/05/01",
    "about" :    "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}

用Mysql這樣的資料庫儲存就會容易想到建立一張User表，有balabala的欄位等，在Elasticsearch裡這就是一個文件，當然這個文件會屬於一個User的型別，各種各樣的型別存在於一個索引當中。這裡有一份簡易的將Elasticsearch和關係型資料術語對照表:

關係資料庫     ⇒ 資料庫 ⇒ 表    ⇒ 行    ⇒ 列(Columns)

Elasticsearch  ⇒ 索引(Index)   ⇒ 型別(type)  ⇒ 文件(Docments)  ⇒ 欄位(Fields)  

一個 Elasticsearch 叢集可以包含多個索引(資料庫)，也就是說其中包含了很多型別(表)。這些型別中包含了很多的文件(行)，然後每個文件中又包含了很多的欄位(列)。Elasticsearch的互動，可以使用Java API，也可以直接使用HTTP的Restful API方式，比如我們打算插入一條記錄，可以簡單傳送一個HTTP的請求：

PUT /
 
megacorp/employee/1  
{
    "name" :     "John",
    "sex" :      "Male",
    "age" :      25,
    "about" :    "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}

更新，查詢也是類似這樣的操作，具體操作手冊可以參見 Elasticsearch 權威指南

索引

Elasticsearch最關鍵的就是提供強大的索引能力了，其實InfoQ的這篇時間序列資料庫的祕密(2)——索引寫的非常好，我這裡也是圍繞這篇結合自己的理解進一步梳理下，也希望可以幫助大家更好的理解這篇文章。

Elasticsearch索引的精髓：

一切設計都是為了提高搜尋的效能

另一層意思：為了提高搜尋的效能，難免會犧牲某些其他方面，比如插入/更新，否則其他資料庫不用混了。前面看到往Elasticsearch裡插入一條記錄，其實就是直接PUT一個json的物件，這個物件有多個fields，比如上面例子中的name, sex, age, about, interests，那麼在插入這些資料到Elasticsearch的同時，Elasticsearch還默默1的為這些欄位建立索引–倒排索引，因為Elasticsearch最核心功能是搜尋。

Elasticsearch是如何做到快速索引的?
InfoQ那篇文章裡說Elasticsearch使用的倒排索引比關係型資料庫的B-Tree索引快，為什麼呢？

什麼是B-Tree索引?
上大學讀書時老師教過我們，二叉樹查詢效率是logN，同時插入新的節點不必移動全部節點，所以用樹型結構儲存索引，能同時兼顧插入和查詢的效能。因此在這個基礎上，再結合磁碟的讀取特性(順序讀/隨機讀)，傳統關係型資料庫採用了B-Tree/B+Tree這樣的資料結構：

為了提高查詢的效率，減少磁碟尋道次數，將多個值作為一個數組通過連續區間存放，一次尋道讀取多個數據，同時也降低樹的高度。

什麼是倒排索引?

繼續上面的例子，假設有這麼幾條資料(為了簡單，去掉about, interests這兩個field):

ID是Elasticsearch自建的文件id，那麼Elasticsearch建立的索引如下:

Name:

Age:

Sex:

Posting List
Elasticsearch分別為每個field都建立了一個倒排索引，Kate, John, 24, Female這些叫term，而[1,2]就是Posting List。Posting list就是一個int的陣列，儲存了所有符合某個term的文件id。

看到這裡，不要認為就結束了，精彩的部分才剛開始…

通過posting list這種索引方式似乎可以很快進行查詢，比如要找age=24的同學，愛回答問題的小明馬上就舉手回答：我知道，id是1，2的同學。但是，如果這裡有上千萬的記錄呢？如果是想通過name來查詢呢？

Term Dictionary
Elasticsearch為了能快速找到某個term，將所有的term排個序，二分法查詢term，logN的查詢效率，就像通過字典查詢一樣，這就是Term Dictionary。現在再看起來，似乎和傳統資料庫通過B-Tree的方式類似啊，為什麼說比B-Tree的查詢快呢？

Term Index
B-Tree通過減少磁碟尋道次數來提高查詢效能，Elasticsearch也是採用同樣的思路，直接通過記憶體查詢term，不讀磁碟，但是如果term太多，term dictionary也會很大，放記憶體不現實，於是有了Term Index，就像字典裡的索引頁一樣，A開頭的有哪些term，分別在哪頁，可以理解term index是一顆樹：

這棵樹不會包含所有的term，它包含的是term的一些字首。通過term index可以快速地定位到term dictionary的某個offset，然後從這個位置再往後順序查詢。

所以term index不需要存下所有的term，而僅僅是他們的一些字首與Term Dictionary的block之間的對映關係，再結合FST(Finite State Transducers)的壓縮技術，可以使term index快取到記憶體中。從term index查到對應的term dictionary的block位置之後，再去磁碟上找term，大大減少了磁碟隨機讀的次數。

這時候愛提問的小明又舉手了:“那個FST是神馬東東啊?”

一看就知道小明是一個上大學讀書的時候跟我一樣不認真聽課的孩子，資料結構老師一定講過什麼是FST。但沒辦法，我也忘了，這裡再補下課：

FSTs are finite-state machines that map a term (byte sequence) to an arbitrary output.

假設我們現在要將mop, moth, pop, star, stop and top(term index裡的term字首)對映到序號：0，1，2，3，4，5(term dictionary的block位置)。最簡單的做法就是定義個Map<string, integer="">，大家找到自己的位置對應入座就好了，但從記憶體佔用少的角度想想，有沒有更優的辦法呢？答案就是：FST

⭕️表示一種狀態

–>表示狀態的變化過程，上面的字母/數字表示狀態變化和權重

將單詞分成單個字母通過⭕️和–>表示出來，0權重不顯示。如果⭕️後面出現分支，就標記權重，最後整條路徑上的權重加起來就是這個單詞對應的序號。

FSTs are finite-state machines that map a term (byte sequence) to an arbitrary output.

FST以位元組的方式儲存所有的term，這種壓縮方式可以有效的縮減儲存空間，使得term index足以放進記憶體，但這種方式也會導致查詢時需要更多的CPU資源。

後面的更精彩，看累了的同學可以喝杯咖啡……

壓縮技巧

Elasticsearch裡除了上面說到用FST壓縮term index外，對posting list也有壓縮技巧。
小明喝完咖啡又舉手了:“posting list不是已經只儲存文件id了嗎？還需要壓縮？”

嗯，我們再看回最開始的例子，如果Elasticsearch需要對同學的性別進行索引(這時傳統關係型資料庫已經哭暈在廁所……)，會怎樣？如果有上千萬個同學，而世界上只有男/女這樣兩個性別，每個posting list都會有至少百萬個文件id。 Elasticsearch是如何有效的對這些文件id壓縮的呢？

Frame Of Reference

增量編碼壓縮，將大數變小數，按位元組儲存

首先，Elasticsearch要求posting list是有序的(為了提高搜尋的效能，再任性的要求也得滿足)，這樣做的一個好處是方便壓縮，看下面這個圖例：

如果數學不是體育老師教的話，還是比較容易看出來這種壓縮技巧的。

原理就是通過增量，將原來的大數變成小數僅儲存增量值，再精打細算按bit排好隊，最後通過位元組儲存，而不是大大咧咧的儘管是2也是用int(4個位元組)來儲存。

Roaring bitmaps
說到Roaring bitmaps，就必須先從bitmap說起。Bitmap是一種資料結構，假設有某個posting list：

[1,3,4,7,10]

對應的bitmap就是：

[1,0,1,1,0,0,1,0,0,1]

非常直觀，用0/1表示某個值是否存在，比如10這個值就對應第10位，對應的bit值是1，這樣用一個位元組就可以代表8個文件id，舊版本(5.0之前)的Lucene就是用這樣的方式來壓縮的，但這樣的壓縮方式仍然不夠高效，如果有1億個文件，那麼需要12.5MB的儲存空間，這僅僅是對應一個索引欄位(我們往往會有很多個索引欄位)。於是有人想出了Roaring bitmaps這樣更高效的資料結構。

Bitmap的缺點是儲存空間隨著文件個數線性增長，Roaring bitmaps需要打破這個魔咒就一定要用到某些指數特性：

將posting list按照65535為界限分塊，比如第一塊所包含的文件id範圍在0_{65535之間，第二塊的id範圍是65536}131071，以此類推。再用<商，餘數>的組合表示每一組id，這樣每組裡的id範圍都在0~65535內了，剩下的就好辦了，既然每組id不會變得無限大，那麼我們就可以通過最有效的方式對這裡的id儲存。

細心的小明這時候又舉手了:“為什麼是以65535為界限?”

程式設計師的世界裡除了1024外，65535也是一個經典值，因為它=2^16-1，正好是用2個位元組能表示的最大數，一個short的儲存單位，注意到上圖裡的最後一行“If a block has more than 4096 values, encode as a bit set, and otherwise as a simple array using 2 bytes per value”，如果是大塊，用節省點用bitset存，小塊就豪爽點，2個位元組我也不計較了，用一個short[]存著方便。

那為什麼用4096來區分大塊還是小塊呢？

個人理解：都說程式設計師的世界是二進位制的，4096*2bytes ＝ 8192bytes < 1KB, 磁碟一次尋道可以順序把一個小塊的內容都讀出來，再大一位就超過1KB了，需要兩次讀。

聯合索引

上面說了半天都是單field索引，如果多個field索引的聯合查詢，倒排索引如何滿足快速查詢的要求呢？

• 利用跳錶(Skip list)的資料結構快速做“與”運算，或者
• 利用上面提到的bitset按位“與”

先看看跳錶的資料結構：

將一個有序連結串列level0，挑出其中幾個元素到level1及level2，每個level越往上，選出來的指標元素越少，查詢時依次從高level往低查詢，比如55，先找到level2的31，再找到level1的47，最後找到55，一共3次查詢，查詢效率和2叉樹的效率相當，但也是用了一定的空間冗餘來換取的。

假設有下面三個posting list需要聯合索引：

如果使用跳錶，對最短的posting list中的每個id，逐個在另外兩個posting list中查詢看是否存在，最後得到交集的結果。

如果使用bitset，就很直觀了，直接按位與，得到的結果就是最後的交集。

總結和思考

Elasticsearch的索引思路:

將磁盤裡的東西儘量搬進記憶體，減少磁碟隨機讀取次數(同時也利用磁碟順序讀特性)，結合各種奇技淫巧的壓縮演算法，用及其苛刻的態度使用記憶體。

所以，對於使用Elasticsearch進行索引時需要注意:

• 不需要索引的欄位，一定要明確定義出來，因為預設是自動建索引的
• 同樣的道理，對於String型別的欄位，不需要analysis的也需要明確定義出來，因為預設也是會analysis的
• 選擇有規律的ID很重要，隨機性太大的ID(比如java的UUID)不利於查詢
  關於最後一點，個人認為有多個因素:

其中一個(也許不是最重要的)因素: 上面看到的壓縮演算法，都是對Posting list裡的大量ID進行壓縮的，那如果ID是順序的，或者是有公共字首等具有一定規律性的ID，壓縮比會比較高；

另外一個因素: 可能是最影響查詢效能的，應該是最後通過Posting list裡的ID到磁碟中查詢Document資訊的那步，因為Elasticsearch是分Segment儲存的，根據ID這個大範圍的Term定位到Segment的效率直接影響了最後查詢的效能，如果ID是有規律的，可以快速跳過不包含該ID的Segment，從而減少不必要的磁碟讀次數．