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Introduction
- 入门
- 分布式集群
- 数据
- 分布式增删改查
- 搜索
- 映射和分析
- 结构化查询
- 排序
- 分布式搜索
- 索引管理
- 深入分片
- 结构化搜索
- 全文搜索
- 多字段搜索
- 模糊匹配
- Partial_Matching
- Relevance
- Language intro
- Identifying words
- Token normalization
- Stemming
- Stopwords
- Synonyms
- Fuzzy matching
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Aggregations
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overview
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circuit breaker fd settings
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filtering
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facets
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docvalues
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eager
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breadth vs depth
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Conclusion
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concepts buckets
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basic example
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add metric
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nested bucket
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extra metrics
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bucket metric list
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histogram
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date histogram
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scope
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filtering
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sorting ordering
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approx intro
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cardinality
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percentiles
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sigterms intro
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sigterms
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fielddata
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analyzed vs not
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overview
- 地理坐标点
- Geohashe
- 地理位置聚合
- 地理形状
- 关系
- 嵌套
- Parent Child
- Scaling
- Cluster Admin
- Deployment
- Post Deployment
路由文档到分片
当你索引一个文档,它被存储在单独一个主分片上。Elasticsearch是如何知道文档属于哪个分片的呢?当你创建一个新文档,它是如何知道是应该存储在分片1还是分片2上的呢?
进程不能是随机的,因为我们将来要检索文档。事实上,它根据一个简单的算法决定:
shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
copy
routing
值是一个任意字符串,它默认是_id
但也可以自定义。这个routing
字符串通过哈希函数生成一个数字,然后除以主切片的数量得到一个**余数(remainder)**,余数的范围永远是0
到number_of_primary_shards - 1
,这个数字就是特定文档所在的分片。
这也解释了为什么主分片的数量只能在创建索引时定义且不能修改:如果主分片的数量在未来改变了,所有先前的路由值就失效了,文档也就永远找不到了。
有时用户认为固定数量的主分片会让之后的扩展变得很困难。现实中,有些技术会在你需要的时候让扩展变得容易。我们将在《扩展》章节讨论。
所有的文档API(get
、index
、delete
、bulk
、update
、mget
)都接收一个routing
参数,它用来自定义文档到分片的映射。自定义路由值可以确保所有相关文档——例如属于同一个人的文档——被保存在同一分片上。我们将在《扩展》章节说明你为什么需要这么做。