ElasticSearch7.8.1—基本概念

1. 文档

• elasticSearch是面向文档的，文档时所有可搜索数据的最小单位

例如：

1. 日志文件中的日志项
2. 一本电影的具体信息/一张唱片的心昂西信息
3. MP3播放器里的一首歌/一篇PDF文档中的具体内容

• 文档会被序列化成JSON格式，保存在ElasticSearch中
  - JSON对象由字段组成
  - 每个字段有对应的字段类型（字符串/数值/布尔/日期/二进制。范围类型）
• 每隔文档都有一个Unique ID
  - 可以自定义ID
  - 可以通过ElasticSearch自动生成
• 文档元数据
  

2. index-索引

• 索引时文档的容器，是一类文档的结合
  - index体现了逻辑空间概念：每个索引都有自己的Mapping定义，用于定义包含的文档的字段名和字段类型
  - Shard（分片）体现了物理空间的概念：索引中的数据分散在Shard上
• Mapping： 定义文档字段的类型
• Setting：定义不同的数据分布
• 索引含义
  - 名词：在ElasticSearch集群中，可以创建很多个不同的索引
  - 动词：保存文档到ElasticSearch的过程也叫索引（Indexing）
  - 在ES中，创建一个倒排索引（B数索引）的过程

3. kibana控制台基本指令

// 查看索引相关信息
get kibana_sample_data_ecommerce

// 查看索引的文档总数
get kibana_sample_data_ecommerce/_count

// 查看前10条文档，了解文档格式
Post kibana_sample_data_ecommerce/_search

// 查看indices
get /_cat/indices/kinaba*?v&s-index

// 查看状态为绿色的索引
get /_cat/indices?v&health=green

// 按照文档个数排序
get /_cat/indices?v&s-docs.count:desc

// 查看具体字段
get /_cat/indices/kinaba*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs.count,mt

// 查看索引的使用空间大小
get /_cat/indices?v&h=i,tm&s=tm:desc

4. 分布式系统

4.1 可用性与扩展性

4.2 特性

5. 节点

5.1 Master-eligible Node & Master Node

5.2 Data Node & Coordinating Node

5.3 其他节点类型

6. 分片

6.1 Primary Shard & Replica shard

• 例如：
  

6.2 分片设定

6.3 查看集群健康状况

7. 简单Demo演练

• cereba可视化工具查看