ElasticSearch 学习笔记二 基本概念

一、近乎实时

Elasticsearch是一种近乎的搜索平台，从你建立起文档到该文档能够搜索，会有轻微的延迟（通常是一秒）。

二、集群

一个或多个节点（服务器）的集合，这些节点有所有的数据，它提供联合索引并能够交叉搜索。一个集群拥有一个唯一的名称，默认为elasticsearch，这个名称是很重要的，因为一个节点只能属于一个集群，它是通过这个集群的名称来设置的。

在不同的环境里，要确保你的集群名称不重复，否则你的节点可能会加入到错的集群里。

三、节点

一个节点是你集群里的一个单独服务器，它参与集群的索引和搜索功能。节点也是用名称作为标识，可以使用自定义的名称。

一个节点可以通过设置集群的名称而加入这个集群。每个节点默认的集群名称是elasticsearch。一个集群可以有很多节点，也可以只有一个节点。

四、索引

索引是一些有相似特征文档的集合，例如你可以给客户数据、产品目录分别建立索引、也可以再为订单建立索引。一个索引用名称来标识（全部小写）, 这个名称会在建立、搜索、修改、删除等操作文档时用到。在一个集群里，可以定义许多索引。

五、类型

在一个索引中，你可以定义一个或多个类型。类型是你索引的逻辑分区。通常类型是为一个有共同字段集合的文档定义的。

六、文档

文档是一个能够被索引的基本单元信息。例如你可以为一个客户建一个文档，为一个产品建一个文档，也可以为一张订单建一个文档。文档的内容用json格式的数据表示。

在一个索引或类型中，你可以存储许多的文档。尽管文档是索引基本组成，但文档必须分配到索引里的类型。

 七、分区和副本

 一个索引能够存放大量的数据，能超过单个节点的硬件的限制。例如，一个索引有数以万计的文档，它们占了1TB磁盘空间，也许它们不是在一个单独的服务器节点的磁盘上，或许在一个单独的节点上会太慢。

为了解决这个问题，elasticsearch提供了把索引划分成分区的功能。当创建索引时，你可以随意设置分区的数量，每个分区都有完整的功能并能够托管到集群中的任意节点。

分区很重要有两个原因:

　　1、它允许水平的划分体积和扩展空间

　　2、它允许你分散和并行操作不同的分区，以增加性能和吞吐量。

分区怎么分布和文档怎么在搜索结果中聚合返回都是完全由Elasticsearch管理的，对于用户来说是容易理解的。

在一个网络或云环境中，在任何时候，错误被预料到是很有用的，并且非常推荐有一个容错机制，以防分区或节点不明原因的离线或消失。为此，Elasticsearch允许你有一个或多个的分区副本，这叫主从分区。

副本很重要有两个主要原因：

 　  1、它有效防止了分区或节点失败。由于这个原因，要特别注意一点，那就是副本分区不能和主分区不能同时指派到同一个节点上。

　　2、它允许扩展搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有副本并行执行。

总结，每个索引可以分成许多分区。一个索引也可以复制0次或多次。一旦复制，索引就包含主分区和副本分区。在创建索引时，可以定义分区数和副本数，一旦设置好，可以修改副本数，不能修改实际应用中的分区数。

默认地，每个索引有五个主要分区和一个副本，这意味着在集群中至少有两个节点，索引中有五个主要分区和5个副本分区（一个完全的副本），总共10个分区。