Elasticsearch - 核心概念
基本概念
Elasticsearch 有几个核心概念。从一开始理解这些概念会对整个学习过程有莫大的帮助。
接近实时（NRT）
Elasticsearch 是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟（通常是1 秒）。
集群（cluster）
一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有你整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群。在产品环境中显式地设定这个名字是一个好习惯，但是使用默认值来进行测试/开发也是不错的。
可以通过GET /_cluster/health获取集群健康状况，它有红、黄、绿三种状态之分。
节点（node）
一个节点是你集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储你的数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch 集群中的哪些节点。
一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何Elasticsearch 节点， 这时启动一个节点， 会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。
节点是Elasticsearch运行中的实例，而 集群 则包含一个或多个具有相同 cluster.name 的节点，它们协同工作，共享数据，并共同分担工作负荷。由于节点是从属集群的，集群会自我重组来均匀地分发数据。集群中的一个节点会被选为master节点，它将负责管理集群范畴的变更，例如创建或删除索引，添加节点到集群或从集群删除节点。master节点无需参与文档层面的变更和搜索，这意味着仅有一个master节点并不会因流量增长而成为瓶颈。任意一个节点都可以成为master节点。我们例举的集群只有一个节点，因此它会扮演master节点的角色。
作为用户，我们可以访问包括master节点在内的集群中的任一节点。每个节点都知道各个文档的位置，并能够将我们的请求直接转发到拥有我们想要的数据的节点。无论我们访问的是哪个节点，它都会控制从拥有数据的节点收集响应的过程，并返回给客户端最终的结果。这一切都是由Elasticsearch透明管理的。
索引（index）
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，如果你想，可以定义任意多的索引。
在Elasticsearch中，我们的数据都在分片中被存储以及索引，索引只是一个逻辑命名空间，它可以将一个或多个分片组合在一起。然而，这只是一个内
部的运作原理，我们的程序可以根本不用关心分片。对于我们的程序来说，我们的文档存储在索引中。剩下的交给Elasticsearch就可以了。
索引名称必须要全部小写，也不能以下划线开头，不能包含逗号。
类型（type）
在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可以为评论数据定义另一个类型。
每一个类型都拥有自己的映射(mapping)或者结构定义，它们定义了当前类型下的数据结构，类似于数据库表中的列。所有类型下的文档会被存储在同一个索引下，但是映射会告诉Elasticsearch不同的数据应该如何被索引。
划分时需要注意一些限制条件，例如不同的文档类型对同一字段不能设置为不同的字段类型。
一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON（JavascriptObject Notation）格式来表示，而JSON 是一个到处存在的互联网数据交互格式。在一个index/type 里面，只要你想，你可以存储任意多的文档。注意，尽管一个文档，物理上存在于一个索引之中，文档必须被索引/赋予一个索引的type。
与关系型数据库不同，ES的文档不需要有固定的结构，不同文档可以具有不同的字段集合，而且在程序开发时不需要知道文档的字段。当然用户可以通过模式映射(schema mapping)定义文档结构。
在Elasticsearch中，文档这个单词有特殊的含义。它指的是在Elasticsearch中被存储到唯一ID下的由最高级或者根对象 (rootobject )序列化而来的JSON。
一个文档不只包含了数据。它还包含了元数据(metadata) —— 关于文档的信息。有三个元数据元素是必须存在的，它们是：
id是一个字符串，当它与 _index 以及 _type 组合时，就可以来代表Elasticsearch中一个特定的文档。
一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10 亿文档的索引占据1TB 的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点的计算能力达不到期望的复杂功能的要求。这种情况下，可以将数据切分，每部分是一个单独的apache lucene索引，称为分片。每个分片可以被存储在集群的不同节点上。
为了解决这个问题，Elasticsearch 提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。
分片之所以重要，主要有两方面的原因：
- 允许你水平分割/扩展你的内容容量
- 允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量
至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由Elasticsearch 管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。
在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch 允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。复制之所以重要，有两个主要原因：[高可用与高吞吐]
- 在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。
- 扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行
总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0 次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。
默认情况下，Elasticsearch 中的每个索引被分片5 个主分片和1 个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5 个主分片和另外5 个复制分片（1 个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10 个分片。
与关系数据库对照关系
与传统的关系型数据库有一些大致的相似之处：
关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(Columns)
Elasticsearch ⇒ 索引 ⇒ 类型 ⇒ 文档 ⇒ 字段(Fields)
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DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
ES -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
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River
代表es的一个数据源，也是其它存储方式（如：数据库）同步数据到es的一个方法。它是以插件方式存在的一个es服务，通过读取river中的数据并把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia的。
Gateway
代表es索引的持久化存储方式，es默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到硬盘。当这个es集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引数据。es支持多种类型的gateway，有本地文件系统（默认），分布式文件系统，Hadoop的HDFS和amazon的s3云存储服务。
discovery.zen
代表es的自动发现节点机制，es是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。
Transport
代表es内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用tcp协议（9300端口）进行交互，同时它支持http协议（json格式）（9200端口）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。