【123揭秘】Elasticsearch内部数据结构大起底：行存、列存与倒排索引，你选对了吗？

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第一部分：理解基本概念——构建知识的基础

首先，我们需要了解一些基础概念，这对于理解Elasticsearch如何处理和存储数据至关重要。

1.1 行存储 vs 列存储

• 行存储：适用于频繁写入和读取整行数据的场景。例如，在关系型数据库中，每一行代表一条记录，所有列的数据都存储在一起。

• 列存储：更适合于分析查询，其中通常只需要访问特定的列。这使得列存储在大数据分析领域非常流行，因为它可以显著提高查询性能。

疑问来了：为什么Elasticsearch主要采用列存储而不是行存储？
Elasticsearch设计初衷是为了解决大规模数据集上的全文搜索问题，而列存储能更好地支持这种需求，特别是在需要快速检索某些字段值的情况下。

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第二部分：深入倒排索引——Elasticsearch的核心秘密

倒排索引是Elasticsearch实现高效搜索的关键机制之一。它是一种以文档中出现的词语为基础来组织数据的索引结构。

2.1 创建一个简单的索引

为了演示倒排索引的工作原理，我们先创建一个简单的索引：

PUT /test-index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": { "type": "text" },
      "content": { "type": "text" }
    }
  }
}

这里定义了两个字段：title和content，它们都是文本类型(text)，这意味着Elasticsearch会为这两个字段生成倒排索引。

2.2 插入文档

接下来，插入一些文档到我们的索引中：

POST /test-index/_doc/1
{
  "title": "探索Elasticsearch",
  "content": "深入了解Elasticsearch的内部工作原理。"
}

POST /test-index/_doc/2
{
  "title": "Elasticsearch入门",
  "content": "学习如何使用Elasticsearch进行数据搜索。"
}

每条文档都被分解成独立的词条（terms），并存储在倒排索引中。例如，“探索”这个词会被添加到包含它的文档列表中。

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第三部分：剖析列式存储——提升查询效率的秘密武器

虽然Elasticsearch本身不直接提供传统意义上的列存储，但其内部优化允许对特定字段进行高效查询，这与列存储的理念相吻合。

3.1 使用Doc Values优化聚合查询

Doc Values 是一种列式存储格式，用于优化排序、聚合等操作。默认情况下，除了text类型的字段外，其他字段都会启用doc values。

GET /test-index/_search
{
  "aggs": {
    "top_terms": {
      "terms": {
        "field": "title.keyword",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们对title字段进行了分词统计。由于启用了doc values，即使是对大量数据执行此类查询也能保持高效。

对比一下：如果没有doc values会怎样？
如果禁用doc values，那么每次执行排序或聚合操作都需要从原始文档中提取所需字段，这将大大降低查询性能。

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第四部分：实战演练——动手实践

现在，让我们把学到的知识应用到实际项目中去。

4.1 设计一个高效的搜索架构

假设我们需要设计一个能够支持实时搜索和复杂数据分析的应用程序。基于前面的知识，我们可以采取以下策略：

• 对于需要全文搜索的字段（如文章标题、内容），使用text类型，并利用倒排索引来加速搜索。
• 对于经常参与聚合或排序的字段（如日期、分类），确保启用了doc values，以便优化相关查询。

PUT /optimized-index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" }}},
      "publish_date": { "type": "date" },
      "category": { "type": "keyword" }
    }
  }
}

在此配置下，title字段既能支持全文搜索，又能通过其子字段title.keyword进行精确匹配；同时，publish_date和category字段则非常适合用于排序和聚合操作。

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从理论到实践，轻松掌握Elasticsearch

经过这几部分内容的学习，我们不仅了解了Elasticsearch内部的数据结构和工作机制，还掌握了如何根据具体需求设计高效的搜索架构。无论是行存储还是列存储，亦或是倒排索引，都有其独特的应用场景。选择合适的工具和技术，才能让你的应用更加出色。