Elasticsearch介绍及核心概念

一、什么是Elasticsearch？

es基于lucence，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口（还有其它语言的api接口）

es是一个实时分布式搜索和分析引擎，它用于全文搜索、结构化搜索、分析。

二、Elasticsearch特点

三、Elasticsearch核心概念

3.1近实时

从写入数据到可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级（倒排索引）。

3.2Cluster（集群）

集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置来决定的。对于中小型应用，刚开始一个集群一个节点是正常的。

3.3Node（节点）

集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为elasticsearch的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，一个节点也是可以组成一个elasticsearch集群

3.4 Index（索引--数据库）

索引包含一堆相识结构的文档数据，比如可以有一个客户索引、订单索引、商品分类索引。一个index包含多个document，一个index就代表一类类似的或者相同的document。比如建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有商品的document。

注：6.x版本，es规定只能一个索引只能有一个type；7.x版本默认使用_doc作为type；官方说在8.x版本会彻底移除type。

版本的选择，参考官网地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference

3.5 Type（类型--表）

每个索引都可以会有一个或多个Type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field。比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type、博客数据type、评论数据type。

3.6 Document（文档--行）

文档是es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据、一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，可以存储多个document。

3.7 Field（字段--列）

field是es的最小单位。一个document里有多个field，每个field就是一个数据字段。

3.8 Mapping（映射--约束）

数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词等。

创建一个名成blog的index，type不需要单独创建，在创建Mapping时指定就可以。Mapping用来定义document中每个字段的类型，即所使用的analyze、是否索引等属性。

四、es与数据库的对比

待续。