Elasticsearch 简介

• Elasticsearch是一个高可扩展的，全文搜索分析引擎。
• 可以近实时地存储、搜索以及分析海量数据。
• 通常作为底层引擎为应用提供复杂搜索功能。
• 应用：
  • 搜索功能
  • 自动提示
  • 聚合分析日志
  • 等等...

Near Realtime（NRT，近实时）

从存入到可搜索，只有轻微的延迟（约1秒）

Cluster（集群）

集群是一个或多个节点（服务器）的集合。整个集群共同保存数据，并提供跨节点的联合索引与搜索功能。
集群由唯一名称标识，Elasticsearch的默认集群名称为“elasticsearch”。

Node（节点）

节点作为集群的一个服务器，提供存储数据，集群的索引与搜索功能。
Elasticsearch节点名称默认为一个随机的UUID的前7位。

Index（索引）

索引是相似特征的文档的集合。例如，你可以同时拥有用户数据索引、订单数据索引以及商品目录索引。
索引由名称标识（全小写），通过名称引用索引对索引中的文档进行索引、搜索、更新、删除等操作。

Type（类型）

已弃用，在将来更高版本中会删除。
类型作为索引的逻辑分区，允许同一个索引中存储不同类型的文档，例如用户类型、博客类型等。

Document（文档）

文档是Elasticsearch的基本信息单元，例如，一个文档表示产品，一个文档表示客户...

Shards（分片）与Replicas（副本）

单节点受硬盘空间的限制，以及查询速度会随着数据增加而变慢。
Elasticsearch将索引拆分为多个分片，每个分片都是一个功能齐全且独立的索引，存储到不同的节点上。有两个好处：

• 可以水平切割/收缩容量。（针对单节点受硬盘空间的限制
• 允许在多个节点上并行操作，从而提高性能和吞吐量。（针对查询速度会随着数据增加而变慢

由于在网络/云环境中，随时可能发生故障：例如分片/节点不知怎么下线了或者因任何原因消失。
Elasticsearch允许将分片的一个或多个副本，制作成副本分片或简称为副本。使用副本有两个理由：

• 在分片/节点故障时提供高可用。注意，副本分片不会与原分片存放到同一个节点上。
• 可以扩展搜索量/吞吐量，因为可以在所有副本是并行搜索。

总而言之，一个索引可以被拆为多个分片，一个分片可以有0到多个副本分片。
Elasticsearch默认5个分片，1份副本，一共10个分片（5个主分片，5个副本分片）。