ES數據結構詳解

一、ES數據結構原理

ES數據結構主要採用了倒排索引（Inverted Index）的方式，由兩個主要部分組成：一是生成和管理索引的Index模塊，負責新建和刪除索引，文檔的索引以及搜索等操作；二是進行數據存儲和檢索的Search module。當數據添加到ES時，它會被自動索引並分配一個文檔ID和版本號，它們將在搜索階段被用來返回匹配結果。

倒排索引是將文檔作為關鍵字，並以關鍵字為索引建立索引表。因此，它能夠高效地在大量文檔中進行快速匹配和搜索。

二、ES數據結構引起崩潰

在ES數據結構中，由於文檔被分片存儲，當一條文檔更新時，必須在每個分片中進行更新，同時保證所有分片的數據一致性。如果更新量超過了某個閾值，會引起集群堆積，甚至可能導致崩潰。

三、ES數據結構KD

KD樹是一種二叉樹結構，用於高維空間的數據搜索和面積分割。在ES中，KD樹被用於處理地理位置數據，如地點或經緯度等，以快速搜索與指定地點相鄰的位置信息。KD樹的原理是將空間分割成一組高維超立方體，每個節點都代表一個超立方體。如果一個節點有兩個子節點，則該節點對應於一個超立方體平面，並且選擇坐標軸與該平面成90度角。

四、ES數據結構定義

PUT my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text"
      },
      "content": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

ES索引定義包括索引名稱、分片數量和副本數量等。此外，ES數據結構還需要定義字段類型，如文本字段、數值字段和日期字段等。定義好ES數據結構後，可以進行文檔的增、刪、改、查等操作。

五、ES數據結構設計

在ES數據結構中，為了支持高效的檢索、聚合和過濾操作，需要合理地設計映射和索引。例如，可以使用多字段搜索、統計和分組功能，同時使用優化器能夠更好地處理查詢，提高查詢速度。

六、ES數據結構和MySQL對應

ES數據結構中的索引和表的概念類似於MySQL，但ES的索引是面向文檔的，而MySQL的表是面向行的。此外，ES的數據存儲和檢索採用了倒排索引，而MySQL則是使用了B+樹。

七、ES數據結構與存儲方式

ES提供了兩種存儲方式，一種是基於文件系統的本地存儲，另一種是基於雲的存儲。在本地存儲模式下，ES使用Lucene庫來管理索引和數據文件。在雲存儲模式下，ES使用Elasticsearch服務來管理數據和查詢操作。

八、數據結構與STL

STL是一個C++的標準庫，提供了一組標準容器、算法和迭代器等，用於處理各種數據結構。ES數據結構中也包含了很多數據結構，如數組、鏈表、哈希表和樹等，同時也提供了類似STL的API，方便用戶進行數據操作。

九、數據結構set么意思

在ES中，set是一種數據結構，它是一個不包含重複元素的集合。可以用於快速檢測是否包含某個元素，或對集合進行操作，如交集、並集、差集和對稱差集等。

十、ES數據存儲結構選取

ES提供了多種數據存儲結構，如單個文檔和多個文檔存儲結構、水平和垂直存儲結構等。用戶可以根據自己的需求選擇合適的數據存儲結構，以提高數據的讀寫速度和查詢效率。