Elasticsearch（ES）之所以搜索速度快，主要是通过以下几个技术和机制来实现的。让我们逐一详细展开：

1. 倒排索引（Inverted Index）

  • 概念：倒排索引是全文搜索的核心数据结构。它的作用类似于一本书的索引，能够快速定位某个词出现在哪些文档中。
  • 工作原理：当文档被索引时，Elasticsearch 会将文档中的每个词进行分词处理，然后将词映射到文档的 ID。例如，如果一个文档包含“苹果”、“香蕉”和“橙子”，倒排索引就会记录这三个词及其对应的文档 ID。这样，当用户搜索“苹果”时，ES 可以通过倒排索引快速定位包含“苹果”的所有文档。
  • 优势：相比逐个文档进行全文扫描，倒排索引极大减少了需要检查的文档数量。查询时，只需通过查找词语对应的文档列表即可，非常高效。

2. 分片和分布式架构（Sharding and Distributed Architecture）

  • 分片（Sharding）：Elasticsearch 会将每个索引分成多个分片（shards），每个分片可以独立存储和处理部分数据。当用户查询数据时，Elasticsearch 会并行查询多个分片，然后将结果汇总。
  • 副本（Replicas）：每个分片可以有多个副本（replicas），这些副本不仅用于数据冗余和故障恢复，也用于分散查询负载。当有多个查询时，ES 会从不同的副本读取数据，减轻负载，提高查询速度。
  • 分布式架构：Elasticsearch 的集群由多个节点组成，每个节点可以存储数据和处理查询请求。通过分布式架构，Elasticsearch 可以横向扩展，以处理更多的数据和查询请求。

优势：分片和副本机制可以使查询在多个节点上并行进行，这意味着即使面对大量数据，查询也能够快速响应。

3. 缓存机制（Caching Mechanism）

  • 查询缓存（Query Cache）：Elasticsearch 会缓存最近的查询结果，这样如果短时间内多次执行相同的查询，可以直接从缓存中获取结果，而不需要重新执行复杂的搜索过程。这个缓存默认只适用于频繁执行的查询。
  • 过滤缓存（Filter Cache）：对于频繁执行的过滤器（如布尔条件），Elasticsearch 会缓存这些过滤器的结果，以便未来快速执行相同的过滤操作。
  • 作用：缓存机制显著减少了重复查询的计算开销，特别是对于高频查询场景，能显著提高响应速度。

4. 基于 Lucene 的高效查询执行

  • Lucene 是 Elasticsearch 的核心：Lucene 是一个成熟的全文搜索库，Elasticsearch 通过封装 Lucene 来实现其强大的搜索功能。
  • 查询优化：Lucene 内部采用了多种优化算法，如：
  • 跳跃表（Skip List）：可以跳过某些无关的文档，避免逐个检查所有文档。
  • 布隆过滤器（Bloom Filter）：用于快速判断某个文档是否包含某个词，减少无关文档的读取。
  • 合并查询结果：当查询请求发送给多个分片时，Lucene 可以高效地将来自不同分片的结果进行排序和合并，减少额外的计算开销。

优势：Lucene 提供的多种高效算法和结构能够加速查询执行，特别是在大规模数据集上，Lucene 的优化效果尤为显著。

5. 多级数据结构

  • 分词与归一化处理：Elasticsearch 在索引时会将文本分词，并将其归一化（如小写转换、去掉标点符号等）。这样可以确保即使用户查询时使用了不同的大小写或格式，搜索结果也能匹配。
  • BKD 树：对于数值型数据（如时间戳、地理位置等），Elasticsearch 使用了一种称为 BKD 树的数据结构，它能够对多维数据进行高效索引，从而加快数值范围查询和地理空间查询的速度。

优势：不同类型的数据（文本、数值、地理空间等）采用了针对性的数据结构，确保了每种查询都能在其最合适的数据结构上高效执行。

6. 并行处理（Parallel Processing）

  • 多分片并行查询：每个索引可以分为多个分片，当执行查询时，查询会被分发到多个分片中并行处理。这意味着查询的时间取决于最慢的一个分片的响应时间，而不是所有分片的总时间。
  • 多核处理：Elasticsearch 可以充分利用多核 CPU 的优势，每个查询请求可以利用多个 CPU 核心并行处理多个分片的数据。

优势：并行处理使得 Elasticsearch 能够快速处理大规模数据集上的查询请求，特别是在分布式集群中，并行处理显著缩短了查询响应时间。

7. 近实时搜索（Near Real-Time Search, NRT）

  • 实时索引和搜索：Elasticsearch 支持近实时搜索，即当数据被索引后，几乎立即可以被搜索到。通常情况下，数据从被写入到可以被搜索到的延迟在 1 秒以内。
  • Segment Refresh：Lucene 的段文件（Segment）机制允许数据在写入时先缓存在内存中，然后定期刷新到磁盘上。Elasticsearch 定期刷新段文件，以确保数据可以快速被搜索到。

优势：NRT 搜索对那些需要频繁更新数据并进行实时查询的场景（如日志分析、监控系统等）非常重要，能够确保数据变更后几乎立即可以被检索到。

8. 压缩和优化

  • 数据压缩：为了减少存储空间和 I/O 开销，Elasticsearch 对索引的数据进行了压缩处理。通过对倒排索引和文档的压缩，Elasticsearch 减少了磁盘的占用和读取时间。
  • 段合并（Segment Merging）：当新的数据被索引时，Lucene 会将其写入新的段文件中。为了提高查询效率，Lucene 会定期将较小的段文件合并为较大的段文件。这种合并减少了段文件的数量，从而减少了查询时需要访问的文件数量，提升查询速度。

优势：通过压缩和段合并，Elasticsearch 不仅减少了磁盘 I/O 操作，也提升了查询的整体性能，特别是在处理海量数据时效果明显。

总结：

Elasticsearch 的快速搜索性能得益于其精心设计的倒排索引、分布式架构、缓存机制、Lucene 优化、多级数据结构、并行处理、近实时搜索以及压缩和优化等多个技术的综合作用。这些技术和机制相辅相成，使得 Elasticsearch 能够在大规模数据集上提供极快的搜索响应时间。