iT邦幫忙

第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 2
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Elastic Stack on Cloud

Elastic 戰台股系列 第 2

[Day02] 盤後資料上 ES Cloud - 認識 ES 資料架構

在 Day 1 ,我定義了本次挑戰要解決的問題:「利用 ES Cloud 打造我的盤後選股工具」。接下來,最重要的任務就是搜集盤後資訊並且放進 Elastic Search。首先從基礎的核心概念開始探索吧!

ES 基礎架構: Node & Cluster

Node 用來存放資料。當我們啟動一個 Elasticsearch 的實例時,也就是啟動了一個 Node。而一個 Elasticsearch instance 其實就是作業系統中的一個 Java Process,因此在一個機器上,可以有多個 Node 來存放資料。

Node = ES instance = Java Process

Cluster 是相關聯 Node 組成的集合。在 ES Cloud 上部署 Elasticsearch,實際上就是創建一個 Cluster。透過 Kibana 的 Dev Tools,我們可以察看 Cluster 的資訊,如圖:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200911/20129624MbPwf2ErHn.png
可以發現,在 ES Cloud 上的預設部署會創建一個 Cluster,其中包含 3 個 Node。

ES 的資料架構: Document & Index

ES 中,資料的最小單位叫 Documen,是 JSON 物件,存放在 Index 中。而相同類型的資料為其創建 Index,形成一個集合。
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200911/20129624It2UYA0ypo.png
同樣的透過 Dev Tool,可以觀察一下 ES 部署後,預設的 Index 資訊,如圖:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200911/20129624imdUzNSTlb.png

與關聯式資料庫的對比

  • ES Index = Database
  • ES Document = A single record in data table

在比較舊的 ES 版本中有所謂的對映型別 (Mapping Type),並將其對比於關聯式資料庫的 Table。但這其實是一個不正確的對比假設,並且造成了一些潛在的問題,因此 ES 7.0 以上的版本已經將 Mapping Type 移除了,詳細資訊可以參考這篇文章

對 Elasticsearch 的資料管理有了概念上的理解後,下一步,就來看看怎麼把資料塞進去吧!


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