详细描述Elasticsearch索引⽂档的过程？

ElasticSearch面试考题 0 136

参考回答

Elasticsearch 索引文档的过程可以分为以下几个步骤：

接收文档：当一个文档通过 API 请求（通常是 POST 或 PUT 请求）发送到 Elasticsearch 时，它首先会被接收并解析。
选择目标索引：Elasticsearch 会根据请求中的索引名称，决定该文档应该被索引到哪个索引中。如果请求中没有指定索引，则会选择默认的索引。
生成文档 ID：如果文档没有指定 ID，Elasticsearch 会自动生成一个唯一的 ID。用户也可以在请求中手动指定文档的 ID。
分析文档字段：每个文档会被拆分成多个字段，并且 Elasticsearch 会根据字段的类型来分析数据。对于文本字段，Elasticsearch 会使用分析器（analyzer）进行分词、标准化等操作；而对于数字或日期等其他字段，则会进行类型转换。
存储到分片：Elasticsearch 会根据文档的 ID 计算出该文档应该存储在哪个分片（shard）上。通过一致性哈希算法，文档会被分配到特定的分片中。每个分片是一个独立的 Lucene 索引。
更新倒排索引：在文档被存储后，Elasticsearch 会更新倒排索引。倒排索引会记录文档中各个词条出现的位置，以便后续的高效检索。
返回响应：一旦文档成功索引，Elasticsearch 会返回一个响应，告知客户端文档的 ID 和索引状态。

详细讲解与拓展

接收文档
- 文档是 Elasticsearch 中的基本数据单位，它通常以 JSON 格式发送到 Elasticsearch。每个文档包含多个字段，字段表示文档的不同属性。
- 例子：一个产品信息的文档可能如下：
```
{
"product_id": "123",
"name": "Laptop",
"price": 999.99,
"category": "Electronics"
}
```
选择目标索引
- 在 Elasticsearch 中，索引是存储文档的逻辑容器。当用户发送文档时，通常会指定要将文档存储到哪个索引。如果没有指定索引名称，Elasticsearch 会将文档存储到默认索引（如果配置了的话）。一个索引可以包含多个文档，每个文档可能具有不同的字段和数据类型。
- 例子：在电子商务系统中，可以为产品数据创建一个名为 products 的索引，而为客户信息创建一个名为 customers 的索引。
生成文档 ID
- 每个文档在 Elasticsearch 中都有一个唯一的标识符——文档 ID。如果请求中没有显式指定文档 ID，Elasticsearch 会自动生成一个唯一的 ID。这是为了确保每个文档都有一个唯一的标识，并且方便后续对文档进行更新或删除操作。
- 如果用户在请求中提供了文档 ID，则 Elasticsearch 会使用该 ID 来标识文档。
- 例子：
  - 自动生成的文档 ID：_id: “AWdZ1H7L6dTtkw9j9-dJ”
  - 用户指定的文档 ID：_id: “123”
分析文档字段
- 在将文档存储到 Elasticsearch 中之前，Elasticsearch 会对文档的字段进行分析。特别是对文本字段，Elasticsearch 会使用指定的分析器（analyzer）对字段内容进行分词。分析器会将文本字段拆分为一个个词条，并根据分析器的设置（如去除停用词、转换为小写等）对词条进行标准化处理。

例子：如果我们将文本字段 "name": "The quick brown fox" 索引到 Elasticsearch 中，分析器会将其拆分成以下词条：["the", "quick", "brown", "fox"]，并进行标准化（如转换为小写）。
对于非文本类型的字段，如 price 或 product_id，Elasticsearch 会进行适当的类型转换。数字类型字段会被转换为数值类型，日期字段会被转换为日期格式，以便进行准确的排序和范围查询。

存储到分片
- Elasticsearch 是一个分布式系统，索引数据会被划分为多个分片（shard）。每个分片是一个独立的 Lucene 索引。文档被分配到不同的分片上，从而实现数据的分布式存储。

文档的分配是通过一致性哈希算法完成的。具体地，文档的 ID 会被用于计算出它应该存储到哪个分片中。这确保了文档均匀地分布在集群的各个节点上。
例子：假设一个索引被分为 5 个分片，文档 123 的 ID 会被用来计算它属于哪个分片。假如计算结果是分片 3，那么该文档就会存储在分片 3 中。

更新倒排索引
- Elasticsearch 的核心特性之一是倒排索引，它用于高效地查找和检索文档。当一个文档被索引时，Elasticsearch 会更新倒排索引。倒排索引记录了每个词条出现的位置，从而可以在查询时快速定位包含特定词条的文档。

例子：假设文档包含字段 description: "quick brown fox", Elasticsearch 会将词条 "quick", "brown", "fox" 分别加入到倒排索引中，记录下这些词条出现在哪些文档中，从而实现高效的检索。

返回响应
- 文档被成功索引后，Elasticsearch 会返回一个响应给客户端，告知文档已经成功索引。返回的响应通常包含文档的 ID、索引状态以及版本号。

例子：
“`json
{
"result": "created",
"_id": "123",
"_index": "products",
"_type": "_doc",
"_version": 1
}
“`

总结

Elasticsearch 索引文档的过程涉及接收文档、选择目标索引、生成文档 ID、分析文档字段、存储到分片、更新倒排索引以及返回响应等步骤。通过分片和倒排索引的机制，Elasticsearch 能够高效地存储和检索大规模数据。在存储文档时，Elasticsearch 会自动处理数据类型转换、文本分析和分布式存储，确保数据的高效存储和快速查询。

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