剖析Elasticsearch集群系列第一篇 Elasticsearch的存儲模型和讀寫操作

剖析Elasticsearch集群系列涵蓋了當(dāng)今最流行的分布式搜索引擎Elasticsearch的底層架構(gòu)和原型實例。

本文是這個系列的第一篇，在本文中，我們將討論的Elasticsearch的底層存儲模型及CRUD（創(chuàng)建、讀取、更新和刪除）操作的工作原理。

Elasticsearch是當(dāng)今最流行的分布式搜索引擎，GitHub、 SalesforceIQ、Netflix等公司將其用于全文檢索和分析應(yīng)用。在Insight，我們用到了Elasticsearch的諸多不同功能，比如：

• 全文檢索

• 比如找到與搜索詞項(term)最相關(guān)的維基百科文章。

• 聚合

• 比如在廣告網(wǎng)絡(luò)中，可視化的搜索詞項的競價直方圖。

• 地理空間API

• 比如在順風(fēng)車平臺，匹配最近的司機和乘客。

正是因為Elasticsearch如此流行并且就在我們身邊，我決定深入研究一下。本文，我將分享Elasticsearch的存儲模型和CRUD操作的工作原理。

當(dāng)我在思考分布式系統(tǒng)是如何工作時，我腦海里的圖案是這樣的：