ElasticSearch1 基本概念

es基本概念：

elasticsearch是面向文件型資料庫，一條資料在這裡就是乙個文件，用json作為文件序列化的格式

nrt:nearly real time近實時查詢，插入資料到查詢時間大概為1秒延時

基於lucene開發的分布式全文檢索框架，es儲存和查詢的資料格式是json

文件：document es中最小的資料單元，乙個document可以是客戶端的一條資料，一條分類資料，一條訂單資料，通常用json資料表示，

每個index 的type中可以儲存多個document,相當於資料庫的行

索引：index 相當於資料庫中的database

型別：type 相當於資料庫中的table

主鍵：id 相當於資料庫中的主鍵

關聯式資料庫 ⇒ 資料庫 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(columns)

elasticsearch ⇒ 索引 ⇒ 型別 ⇒ 文件 ⇒ 字段(fields)

elasticsearch是乙個近乎實時的搜尋平台。

這意味著從索引文件到可以搜尋的時間只有輕微的延遲（通常是1秒）。

集群是乙個或多個節點(伺服器)的集合，它們共同儲存你的整個資料，並提供跨所有節點的聯合索引和搜尋功能。

乙個集群由乙個唯一的名稱標識，預設這個唯一標識的名稱是"elasticsearch"。

這個名稱很重要，因為如果節點被設定為按其名稱加入集群，那麼節點只能是集群的一部分。

確保不要在不同的環境中用相同的集群名稱，否則可能導致節點加入到錯誤的集群中。

例如，你可以使用"logging-dev", "logging-test", "logging-prod"分別用於開發、測試和正式集群的名字。

節點是乙個單獨的伺服器，它是集群的一部分，儲存資料，並參與集群的索引和搜尋功能。

就像集群一樣，節點由乙個名稱來標識，預設情況下，該名稱是在啟動時分配給節點的隨機通用唯一識別符號(uuid)。

如果不想用預設的節點名，可以定義任何想要的節點名。

這個名稱對於管理來說很重要，因為你希望識別網路中的哪些伺服器對應於你的elasticsearch集群中的哪些節點。

乙個節點可以通過配置集群名稱來加入到乙個特定的集群中。

預設情況下，每個節點都被設定加入到乙個名字叫"elasticsearch"的集群中，這就意味著如果你啟動了很多個節點，並且假設它們彼此可以互相發現，那麼它們將自動形成並加入到乙個名為"elasticsearch"的集群中。

乙個集群可以有任意數量的節點。此外，如果在你的網路上當前沒有執行任何節點，那麼此時啟動乙個節點將預設形成乙個單節點的名字叫"elasticsearch"的集群。

索引是具有某種相似特徵的文件的集合。例如，你可以有乙個顧客資料索引，產品目錄索引和訂單資料索引。

索引有乙個名稱（必須是小寫的）標識，該名稱用於在對其中的文件執行索引、搜尋、更新和刪除操作時引用索引。

文件是可以被索引的基本資訊單元。文件用json表示。

乙個索引可能儲存大量資料，這些資料可以超過單個節點的硬體限制。

例如，乙個包含10億條文件占用1tb磁碟空間的索引可能不適合在單個節點上，或者可能太慢而不能單獨處理來自單個節點的搜尋請求。

為了解決這個問題，elasticsearch提供了將你的索引細分為多個碎片（或者叫分片）的能力。

在建立索引時，可以簡單地定義所需的分片數量。每個分片本身就是乙個功能完全獨立的「索引」，可以駐留在集群中的任何節點上。

分片之所以重要，主要有兩個原因：

它允許你水平地分割/擴充套件內容卷

它允許你跨分片（可能在多個節點上）分布和並行操作，從而提高效能和吞吐量

在乙個網路/雲環境中隨時都有可能出現故障，強烈推薦你有乙個容災機制。elasticsearch允許你將乙個或者多個索引分片複製到其它地方，這被稱之為副本。

複製之所以重要，有兩個主要原因：

在預設情況下，elasticsearch中的每個索引都分配了5個主分片和1個副本，這意味著如果集群中至少有兩個節點，那麼索引將有5個主分片和另外5個副本分片（ps：這5個副本分片組成1個完整副本），每個索引總共有10個分片。

（畫外音：副本是針對索引而言的，同時需要注意索引和節點數量沒有關係，我們說2個副本指的是索引被複製了2次，而1個索引可能由5個分片組成，那麼在這種情況下，集群中的分片數應該是 5 × (1 + 2) = 15 ）