简述Elasticsearch 的底层存储原理？

ElasticSearch面试考题 0 104

参考回答

Elasticsearch 的底层存储原理依赖于 Lucene，它是 Elasticsearch 的核心搜索引擎。Lucene 提供了高效的全文索引和搜索功能，而 Elasticsearch 则在其基础上增加了分布式、集群管理等功能。下面是 Elasticsearch 底层存储原理的主要组成部分：

倒排索引（Inverted Index）：
- 倒排索引是 Elasticsearch 高效搜索的核心数据结构。在倒排索引中，文档中的每个词（或词条）都会被映射到一个或多个包含该词的文档。这使得 Elasticsearch 能够在查询时快速定位包含特定词的文档，从而大大提高检索效率。
- 举个例子，假设我们有以下两篇文档：
  - 文档1：The quick brown fox
  - 文档2：Jumped over the lazy dog
  倒排索引会记录每个词的出现位置：
  - the -> [文档1, 文档2]
  - quick -> [文档1]
  - brown -> [文档1]
  - fox -> [文档1]
  - jumped -> [文档2]
  - over -> [文档2]
  - lazy -> [文档2]
  - dog -> [文档2]
  通过倒排索引，Elasticsearch 可以快速查找到包含特定词条的文档。
文档存储与字段存储：
- Elasticsearch 中的每个文档是以 JSON 格式存储的，文档包含多个字段，每个字段代表了文档的一个数据项。文档数据会被存储在磁盘上，并且 Elasticsearch 会为每个字段建立索引。
- 文档中的每个字段可以具有不同的数据类型，如文本、数值、日期等，Elasticsearch 会根据字段类型来决定如何存储和索引该字段的值。
段（Segment）：
- Elasticsearch 将数据存储在 段（Segment） 中，段是 Lucene 的最小索引单元。每个段是一个不可变的索引，包含了文档及其字段的所有信息。
- 当 Elasticsearch 执行写入操作时，数据会首先写入到内存中的缓冲区（称为 Translog），当缓冲区数据达到一定阈值时，Elasticsearch 会将这些数据刷新到磁盘并形成一个新的段。
- 段是只读的，一旦创建，不能修改。新的更新操作会在新的段中创建一个新的文档。如果有删除操作，文档会被标记为删除，直到段合并时才会被实际移除。
段合并（Segment Merging）：
- 为了提高存储效率和查询性能，Elasticsearch 会定期执行段合并操作。合并操作会将多个小的段合并为一个大的段，去除标记为删除的文档，并且将所有文档重新排序。这样，段合并可以减少磁盘空间的占用，并提升查询效率。
- 合并操作是一个后台操作，它会在后台进行，而不会影响前端的查询请求。
Doc Values：
- Elasticsearch 为某些字段（如数值、日期和关键字字段）提供了 Doc Values。Doc Values 是一种列式存储格式，它与倒排索引结合使用，优化了对这些字段的聚合、排序和过滤操作。
- 列式存储意味着 Doc Values 会将字段的值按列存储，而不是按行存储。这样可以更高效地进行聚合和排序操作，因为只需要扫描特定列的数据，而不是整个文档。
事务日志（Translog）：
- 在 Elasticsearch 中，每个写操作（如索引文档、更新或删除文档）都会先写入到 事务日志（Translog） 中，事务日志记录了所有对文档的修改。事务日志确保了即使在系统崩溃时，最近的写入操作也不会丢失。
- 当文档被刷新到磁盘时，相关的写入操作会从事务日志中删除。这有助于确保数据的一致性和可靠性。
Sharding 和 Replication：
- Elasticsearch 是一个分布式系统，数据被分为多个 分片（Shard）。每个分片是一个独立的 Lucene 索引，负责存储和检索数据。数据的分片有助于 Elasticsearch 扩展到多个节点。
- 每个分片还可以有多个 副本（Replica），副本是分片的完整复制。副本的存在可以提高系统的可用性和查询性能。

详细讲解与拓展

1. 倒排索引

倒排索引在 Elasticsearch 中的核心作用是加速查询。它允许系统根据单个词条快速定位到包含该词的文档，而无需扫描整个文档。倒排索引是全文搜索引擎的标准数据结构，通过建立词到文档的映射，倒排索引可以显著提高搜索速度。
例子：
假设有三个文档：
1. The quick brown fox
2. Jumped over the lazy dog
3. The lazy fox jumped over the brown dog
  在倒排索引中，”fox” 这个词会指向包含它的文档编号。例如，倒排索引中 “fox” 对应的文档列表可能是 [1, 3]，表示 “fox” 出现在文档 1 和文档 3 中。

2. 段合并

段合并的主要目的是减少不必要的小段，提升查询效率和磁盘存储利用率。Elasticsearch 会周期性地合并段，合并时删除标记为删除的文档，并优化索引结构。
段合并操作并不立即影响正在进行的查询，而是在后台悄悄进行。每个段都需要被读取才能执行查询，但段合并可以减少读取的段数量，从而加快查询速度。

3. Doc Values 和列式存储

对于需要进行排序、聚合或范围查询的字段，Elasticsearch 使用了 Doc Values 来优化这些操作。与传统的行式存储（按文档存储字段）不同，列式存储可以将字段的所有值按列存储，从而提高聚合和排序的效率。
例子：
如果你有一个 price 字段，Doc Values 会将所有文档的价格按列存储。当进行价格排序时，Elasticsearch 只需要扫描这列数据，而不需要扫描整个文档，从而大大提高了性能。

4. 分片和副本

数据分片是 Elasticsearch 的一个重要特性，它将数据分散到多个节点上，支持水平扩展。每个分片是一个独立的 Lucene 索引，这样可以分担查询和索引的负载。
副本的作用不仅仅是提供数据冗余，还能提高查询性能，因为副本也可以处理查询请求。因此，当一个节点无法提供服务时，副本可以确保数据不会丢失，查询请求仍然能够正常响应。

总结

Elasticsearch 的底层存储原理基于 Lucene，利用倒排索引、段合并、Doc Values 等技术来优化数据存储和查询性能。通过分片和副本机制，Elasticsearch 支持分布式存储和计算，能够处理大规模数据。段合并和事务日志确保了数据的一致性和可靠性，而列式存储则优化了聚合和排序操作。通过这些技术，Elasticsearch 能够高效地存储和查询海量数据。