深入浅出 spring-data-elasticsearch 之 ElasticSearch 架构初探...
本文深入探讨 Elasticsearch 的基本术语与工作原理。首先，理解文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）为 Elasticsearch 的核心元素，分别对应于对象、文档集合与数据逻辑分区，类比关系型数据库中的记录、表与表。其次，集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）构成分布式架构的基础，多个节点形成集群，动态选举主节点，分片为最小工作单元，确保数据分布与负载均衡。
文档存储路由由文档 ID 与哈希函数确定，通过取余算法决定分片位置，类似负载均衡机制。健康检查功能监控集群状态，绿色表示所有主分片和副本分片均可用，黄色表示主分片已分配，但至少存在一个副本缺失，红色则表示主分片缺失，导致数据不完整。水平扩容时，增加分片数量可提升吞吐量，但需注意资源分配，动态调整副本分片数以适应需求。
至此，对 Elasticsearch 的基本概念与核心工作原理有了一定了解。未来将深入实战，利用 Spring-data-elasticsearch 库进行实际操作。以下为小连载概览：深入浅出 Spring-data-elasticsearch，涵盖架构初探、概述、基本案例、复杂案例及架构原理与源码浅析，为开发者提供全面指南。
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至此，对 Elasticsearch 的基本概念与核心工作原理有了一定了解。未来将深入实战，利用 Spring-data-elasticsearch 库进行实际操作。以下为小连载概览：深入浅出 Spring-data-elasticsearch，涵盖架构初探、概述、基本案例、复杂案例及架构原理与源码浅析，为开发者提供全面指南。