Elasticsearch是一种基于Lucene的搜索引擎，采用倒排索引技术存储数据。其底层使用Java语言编写，支持多种数据存储格式。Elasticsearch使用的是非关系型数据库Elasticsearch DB，通过分片和副本机制实现高可用性和可扩展性。其工作原理包括索引、搜索和聚合等过程，旨在提供快速、灵活的数据检索和分析能力。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据存储和检索技术变得尤为重要，在这个领域，Elasticsearch（简称ES）以其高性能、易用性和可扩展性脱颖而出，成为许多企业选择的数据存储和搜索解决方案，ES到底使用什么样的数据库呢？本文将带您深入了解ES的数据存储原理及其背后的数据库技术。
Elasticsearch概述
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎，它能够快速地索引、搜索和分析海量数据，ES具备以下特点：
1、分布式：ES支持水平扩展，可轻松处理PB级别的数据。
2、容错：ES在分布式环境下具有强大的容错能力，即使部分节点故障，也能保证整体系统的正常运行。
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3、易用性：ES提供了丰富的API，用户可以轻松实现数据的索引、搜索和聚合操作。
4、高性能：ES具备高效的搜索性能，能够快速返回查询结果。
Elasticsearch的数据存储
ES的数据存储基于Lucene，这是一种高性能的全文搜索引擎库，Lucene内部采用倒排索引的数据结构，将文档中的词语进行索引，并建立词语与文档的映射关系，以下是ES数据存储的原理：
1、文档：ES中的数据以文档的形式存储，每个文档是一个结构化的数据单元，包含多个字段。
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2、索引：索引是ES中存储文档的集合，每个索引可以包含多个文档，ES使用倒排索引技术，将文档中的词语与文档的ID进行映射，便于快速检索。
3、分片（Shard）：为了提高性能和可扩展性，ES将索引分为多个分片，每个分片都是一个独立的Lucene索引，存储在ES集群中的不同节点上。
4、副本（Replica）：为了提高数据可靠性和查询性能，ES为每个分片创建一个或多个副本，副本存储在ES集群中的不同节点上，当主分片发生故障时，副本可以自动接管。
Elasticsearch的工作原理
1、索引：当向ES发送索引请求时，ES会将文档转换为JSON格式，并通过HTTP协议发送给相应的分片，分片节点接收到请求后，将文档解析为Lucene文档，并添加到本地Lucene索引中。
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2、搜索：当向ES发送搜索请求时，ES会根据查询条件对索引进行搜索，ES首先确定哪些分片包含相关文档，然后将查询条件分发到对应的分片节点，分片节点在本地索引中搜索结果，并将结果返回给ES协调节点，协调节点将所有分片的结果进行合并，并返回给客户端。
3、聚合：ES支持对数据进行聚合操作，例如求和、平均值、最大值等，聚合操作通过Elasticsearch的聚合查询API实现，可以轻松地对海量数据进行统计和分析。
Elasticsearch作为一种高性能的分布式搜索引擎，其数据存储和检索原理基于Lucene，通过倒排索引、分片和副本等机制，ES实现了高效的数据存储和检索，掌握ES的数据存储原理，有助于我们更好地利用ES处理海量数据，提升业务系统的性能。
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