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1、ElasticSearch,制作人：高博文,延时符,目录 Contents,Analyzer内部机制,存储模型,节点分类,Write实现原理,Read实现原理,02,延时符,Analyzer内部机制,04,字符过滤器（character filter）,他们的任务实在分词前整理字符串，可以用来去掉HTML标签，或者将&转化成“and”,分词器（tokenization）,一个简单的分词器遇到空格和标点的时候，会将文本拆成词条,Token过滤器（Token filtering）,最后，词条按顺序通过每个Token过滤器，这个过程可能会改变词条（例如小写化，删除无用词或增加同义词）,延时符,Ana
2、lyzer内部机制,04,延时符,05,标准分析器（ Standard Analyzer ）,简单分析器（ Simple Analyzer ）,空白分析器（ Whitespace Analyzer ）,停止分析器（Stop Analyzer）,语言分析器（ Language Analyzers ）,关键词分析器（ Keyword Analyzer ）,延时符,模式分析器（ Pattern Analyzer ）,指纹分析器（ Fingerprint Analyzer ）,内置分析器,存储模型,04,设有两篇文章1和2 文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live i
3、n Guangzhou too 文章2的内容为：He once lived in Shanghai.,经过处理后（分词，过滤无用词，小写化）： 文章1的所有关键词为：tom live guangzhou i live guangzhou 文章2的所有关键词为：he live shanghai,建立倒排索引,关键词 文章号 出现频率 出现位置 guangzhou 1 2 3，6 he 2 1 1 i 1 1 4 live 1 2 2，5 2 1 2 shanghai 2 1 3 tom 1 1 1,延时符,节点分类,04,默认节点（node.master:true AND node.data:t
4、rue）,默认值，既有成为主节点的资格，又可以存储数据，还可以处理客户端的请求,Master节点（node.master:true AND node.data:false）,有成为主节点的资格，可以参与选举，master节点负责维护整个集群状态并保证数据一致性,Data节点（node.master:false AND node.data:true）,存储数据节点，提供建立索引和查询索引的服务,延时符,Client节点（node.master:false AND node.data:false）,又称coordinate节点和ingest节点，这些节点只负责处理用户请求，实现请求转发，负载均衡等
5、功能,write(写)/create(创建)操作实现原理,07,延时符,协调节点(coordinating node)使用文档ID（默认）将文档路由到对应的分片。Elasticsearch将文档ID以murmur3作为散列函数进行散列，并通过索引中的主分片数量进行取模运算，以确定文档应被索引到哪个分片。 shard = hash(document_id) % (num_of_primary_shards),Read的实现原理,08,延时符,获取阶段(Fetch Phase),查询阶段(Query Phase),39,结束语 conclusion,概述： ElasticSearch是一个基于Lu
6、cene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。,摘要：我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，但是想要完成搜索工作的创建是非常困难的。我们希望搜索解决方案要运行速度快，我们希望能有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP来索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够从一台开始并扩展到数百台，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。因此我们利用Elasticsearch来解决所有这些问题及可能出现的更多其它问题。,延时符,感谢各位同僚的观看！,延时符,
