Elasticsearch的索引数据存储在哪

Elasticsearch 的索引数据默认存储在磁盘上，每个索引对应一个或多个分片（Shard），每个分片都是一个独立的 Lucene 索引，由多个文件构成。这些文件包括：

1. .fdt 文件：存储文档字段的原始数据，以二进制格式编码。

2. .fdx 文件：存储文档字段的偏移量和长度信息，以提高搜索效率。

3. .fnm 文件：存储字段名称信息，以便识别不同类型的字段和查询语法。

4. .frq 文件：存储词项出现的文档编号及其频率信息，以便计算相关性得分。

5. .nrm 文件：存储归一化因子和长度向量信息，以便更准确地评估相似度得分。

6. .tis 和 .tim 文件：存储词条和项向量信息，以便实现前缀查询和匹配算法。

总之，Elasticsearch 使用基于 Lucene 的倒排索引技术来支持丰富的文本搜索和分析功能，并通过分布式架构和多副本机制实现高可用性和容错性。同时，它还采用了现代化的存储和检索算法，如压缩和位向量技术等，以提高性能和效率。

一般情况下，Elasticsearch 的查询不需要经过MySQL。Elasticsearch 是一个独立的分布式搜索和分析引擎，它可以轻松地与多种存储系统集成，包括关系型数据库（如MySQL），NoSQL 数据库（如MongoDB 和 Cassandra）以及文件系统、日志收集器等。

如果需要在 Elasticsearch 中执行与 MySQL 相似的关系型查询（如 JOIN 操作等），通常会使用 Elastic Stack 的组件之一，如 Logstash 或 Beats，将 MySQL 数据库中的数据导入 Elasticsearch，并基于 Elasticsearch 的搜索和聚合功能进行数据分析和可视化。这样可以大大简化复杂的 SQL 查询，提高查询效率和性能。

总之，Elasticsearch 适用于全文搜索和分析场景，而 MySQL 更适用于存储、管理和更新结构化数据。因此，在实际应用中，Elasticsearch 和 MySQL 可以相互补充，根据不同的需求和业务场景选择合适的存储和查询方案。