ElasticSearch 笔记1 - 基础概念

翻译自https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_basic_concepts.html，方便回看。

基础概念

1. Near Realtime 接近实时

从对文档创建进行索引开始到该文档可搜索，大概有1秒的轻微延时。

2. Cluster 集群

集群是一个或多个节点（服务器）的集合，承载着所有节点上的数据，对数据进行联合索引和搜索。每个集群拥着唯一的id，默认为elasticsearch。一个节点只能加入一个集群，由该集群的唯一id来标识。

在不同的环境中，不要使用相同的集群id，以免节点加错集群。

一个集群只有一个节点是完全可行的。另外，你可以使用多个独立的拥有不同id的集群。

3. Node 节点

一个节点是一台用来存储数据，并且参与到索引和搜索功能的服务器，属于集群的一部分。类似集群，一个节点也是通过id来进行识别，默认情况下，这个id是一个随机的uuid，在节点启动时进行分配。如果不想使用随机uuid，可以根据需求自行定义节点id。对于管理节点而言，这个id很重要，它可以用来定位，工作网络中的哪台服务器对应elasticsearch集群中的哪个节点。

一个节点可以通过集群id，配置加入到该集群中。默认情况下，每一个节点都会加入一个叫做elasticsearch的集群。这意味着，如果在网络中启动很多节点，并且他们都能相互发现，他们会自动组成一个叫做elasticsearch的集群。

单个集群可以拥有任意多个节点。另外，如果当前网络中没有工作的节点，启动一个单独节点将会默认创建一个叫做elasticsearch的单节点集群。

4. Index 索引

索引是一组具有一定相似度文档的集合。例如，你可以为客户数据创建索引，为产品类型创建索引，为订单数据创建索引。索引由名称（必须为小写）唯一标识，用来对文档进行索引、搜索、更新和删除操作。

在单一集群中，可以定义任意多的索引。

5. Type 类型

一个索引中，可以定义一个或者多个类型。一个类型是索引的逻辑分类/分区，它的语义完全由用户决定。总的来说，我们为拥有一组共同字段的文档定义一个类型。例如，一个运行的博客平台，把所有数据都存储在一个索引中。在这儿索引中，可以为用户数据定义一个类型，博客数据定义一个类型，评论数据定义另一个类型。

6. Document 文档

文档是能被索引的基本信息单元。例如，一个客户一个文档，一个产品一个文档，一个订单一个文档。文档的格式为json。

在索引/类型中，可以存储任意多的文档。虽然一个文档物理上存在于索引中，实际上一个文档可以被索引/分配到一个索引中的类型上。

7. Shards & Replicas 分片 & 副本

一个索引潜在存储数据的数量，远远超出单一节点的物理容量。例如，一个占用1TB磁盘拥有10亿文档的单一索引，不大可能在在单一节点的磁盘用使用，或因为太慢而无法在单一节点上提供搜索查询。

为解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引细分为分片的功能。在创建索引时，可以指定需要分片的数量。每一个分片具有索引的所有功能，并且可以分布在集群中的任意节点上。

分片很重要，因为

1. 允许垂直分裂/减少内容的量

2. 允许在跨分片分布和并行操作（多个节点），以提供性能，增加并发。

分片分布和搜索请求时的文档聚合机制完全由Elasticsearch来管理，并且对用户透明。

在网络/云环境中，失败是随机可能发生的，因此能够防止分片/节点由于意外宕机的灾备策略是相当有用且强烈推荐的。总的来说，Elasticsearch可以创建一个或多个索引分片的拷贝到副本分片中，简称为副本。

副本很重要，因为

1. 副本提供高可用性，以防分片/节点宕机。因之，要注意一个副本分片不能和它的原副本位于相同的节点上

2. 副本可以降低搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有副本上并行执行。

总而言之，每一个索引可以划分为多个分片。索引可以被复制为零（无副本）至多份。索引一旦被复制，它将会拥有主分片（被复制的原始分片）和从分片（主分片的拷贝）。分片和副本的数量可在索引被创建时逐一配置。当索引创建后，副本的数量可以动态调整，但分片的数量则不能改动。

默认的，Elasticsearch会为每个索引分配5个主分片和1个副本。这意味着，当前集群中至少要有2个节点，其中每个索引会有5个主分片和5个副本分片（即一个完整副本），共10个分片/索引。