索引Index

一個索引就是一個擁有幾分相似特征的文檔的集合。比如說，你可以有一個客戶數(shù)據(jù)的索引，另一個產(chǎn)品目錄的索引，還有一個訂單數(shù)據(jù)的索引。一個索引由一個名字來標(biāo)識（必須全部是小寫字母），并且當(dāng)我們要對這個索引中的文檔進(jìn)行索引、搜索、更新和刪除（CRUD）的時候，都要使用到這個名字。在一個集群中，可以定義任意多的索引。

能搜索的數(shù)據(jù)必須索引，這樣的好處是可以提高查詢速度，比如：新華字典前面的目錄就是索引的意思，目錄可以提高查詢速度。

Elasticsearch 索引的精髓：一切設(shè)計(jì)都是為了提高搜索的性能。

類型Type

在一個索引中，你可以定義一種或多種類型。

一個類型是你的索引的一個邏輯上的分類/分區(qū)，其語義完全由你來定。通常，會為具
有一組共同字段的文檔定義一個類型。不同的版本，類型發(fā)生了不同的變化。

版本	Type
5.x	支持多種 type
6.x	只能有一種 type
7.x	默認(rèn)不再支持自定義索引類型（默認(rèn)類型為： _doc）

在高版本中類型已經(jīng)去去除了，不再被使用

文檔Document

一個文檔是一個可被索引的基礎(chǔ)信息單元，也就是一條數(shù)據(jù)。

比如：你可以擁有某一個客戶的文檔，某一個產(chǎn)品的一個文檔，當(dāng)然，也可以擁有某個訂單的一個文檔。文檔以 JSON（Javascript Object Notation）格式來表示，而 JSON 是一個到處存在的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交互格式。

在一個 index/type 里面，你可以存儲任意多的文檔

字段Field

相當(dāng)于是數(shù)據(jù)表的字段，對文檔數(shù)據(jù)根據(jù)不同屬性進(jìn)行的分類標(biāo)識。

映射Mapping

mapping 是處理數(shù)據(jù)的方式和規(guī)則方面做一些限制，如：某個字段的數(shù)據(jù)類型、默認(rèn)值、分析器、是否被索引等等。這些都是映射里面可以設(shè)置的，其它就是處理 ES 里面數(shù)據(jù)的一些使用規(guī)則設(shè)置也叫做映射，按著最優(yōu)規(guī)則處理數(shù)據(jù)對性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能對性能更好。

分片Shards

一個索引可以存儲超出單個節(jié)點(diǎn)硬件限制的大量數(shù)據(jù)。比如，一個具有 10 億文檔數(shù)據(jù)
的索引占據(jù) 1TB 的磁盤空間，而任一節(jié)點(diǎn)都可能沒有這樣大的磁盤空間。 或者單個節(jié)點(diǎn)處理搜索請求，響應(yīng)太慢。為了解決這個問題，**Elasticsearch 提供了將索引劃分成多份的能力，每一份就稱之為分片。**當(dāng)你創(chuàng)建一個索引的時候，你可以指定你想要的分片的數(shù)量。每個分片本身也是一個功能完善并且獨(dú)立的“索引”，這個“索引”可以被放置到集群中的任何節(jié)點(diǎn)上。

分片很重要，主要有兩方面的原因：

允許你水平分割 / 擴(kuò)展你的內(nèi)容容量。
允許你在分片之上進(jìn)行分布式的、并行的操作，進(jìn)而提高性能/吞吐量。
至于一個分片怎樣分布，它的文檔怎樣聚合和搜索請求，是完全由 Elasticsearch 管理的，對于作為用戶的你來說，這些都是透明的，無需過分關(guān)心。

被混淆的概念是，一個 Lucene 索引 我們在 Elasticsearch 稱作 分片 。 一個Elasticsearch 索引 是分片的集合。 當(dāng) Elasticsearch 在索引中搜索的時候， 他發(fā)送查詢到每一個屬于索引的分片（Lucene 索引），然后合并每個分片的結(jié)果到一個全局的結(jié)果集。

Lucene 是 Apache 軟件基金會 Jakarta 項(xiàng)目組的一個子項(xiàng)目，提供了一個簡單卻強(qiáng)大的應(yīng)用程式接口，能夠做全文索引和搜尋。在 Java 開發(fā)環(huán)境里 Lucene 是一個成熟的免費(fèi)開源工具。就其本身而言， Lucene 是當(dāng)前以及最近幾年最受歡迎的免費(fèi) Java 信息檢索程序庫。但 Lucene 只是一個提供全文搜索功能類庫的核心工具包，而真正使用它還需要一個完善的服務(wù)框架搭建起來進(jìn)行應(yīng)用。

目前市面上流行的搜索引擎軟件，主流的就兩款： Elasticsearch 和 Solr,這兩款都是基于 Lucene 搭建的，可以獨(dú)立部署啟動的搜索引擎服務(wù)軟件。由于內(nèi)核相同，所以兩者除了服務(wù)器安裝、部署、管理、集群以外，對于數(shù)據(jù)的操作 修改、添加、保存、查詢等等都十分類似。

副本Replicas

在一個網(wǎng)絡(luò) / 云的環(huán)境里，失敗隨時都可能發(fā)生，在某個分片/節(jié)點(diǎn)不知怎么的就處于
離線狀態(tài)，或者由于任何原因消失了，這種情況下，有一個故障轉(zhuǎn)移機(jī)制是非常有用并且是強(qiáng)烈推薦的。為此目的， Elasticsearch 允許你創(chuàng)建分片的一份或多份拷貝，這些拷貝叫做復(fù)制分片(副本)。

復(fù)制分片之所以重要，有兩個主要原因：

在分片/節(jié)點(diǎn)失敗的情況下，提供了高可用性。因?yàn)檫@個原因，注意到復(fù)制分片從不與原/主要（original/primary）分片置于同一節(jié)點(diǎn)上是非常重要的。
擴(kuò)展你的搜索量/吞吐量，因?yàn)樗阉骺梢栽谒械母北旧喜⑿羞\(yùn)行。
總之，每個索引可以被分成多個分片。一個索引也可以被復(fù)制 0 次（意思是沒有復(fù)制）或多次。一旦復(fù)制了，每個索引就有了主分片（作為復(fù)制源的原來的分片）和復(fù)制分片（主分片的拷貝）之別。

分片和復(fù)制的數(shù)量可以在索引創(chuàng)建的時候指定。在索引創(chuàng)建之后，你可以在任何時候動態(tài)地改變復(fù)制的數(shù)量，但是你事后不能改變分片的數(shù)量。

默認(rèn)情況下，Elasticsearch 中的每個索引被分片 1 個主分片和 1 個復(fù)制，這意味著，如果你的集群中至少有兩個節(jié)點(diǎn)，你的索引將會有 1 個主分片和另外 1 個復(fù)制分片（1 個完全拷貝），這樣的話每個索引總共就有 2 個分片， 我們需要根據(jù)索引需要確定分片個數(shù)。

分配Allocation

將分片分配給某個節(jié)點(diǎn)的過程，包括分配主分片或者副本。如果是副本，還包含從主分片復(fù)制數(shù)據(jù)的過程。這個過程是由 master 節(jié)點(diǎn)完成的。

進(jìn)階-系統(tǒng)架構(gòu)-簡介

一個運(yùn)行中的 Elasticsearch 實(shí)例稱為一個節(jié)點(diǎn)，而集群是由一個或者多個擁有相同
cluster.name 配置的節(jié)點(diǎn)組成， 它們共同承擔(dān)數(shù)據(jù)和負(fù)載的壓力。當(dāng)有節(jié)點(diǎn)加入集群中或者從集群中移除節(jié)點(diǎn)時，集群將會重新平均分布所有的數(shù)據(jù)。

當(dāng)一個節(jié)點(diǎn)被選舉成為主節(jié)點(diǎn)時， 它將負(fù)責(zé)管理集群范圍內(nèi)的所有變更，例如增加、
刪除索引，或者增加、刪除節(jié)點(diǎn)等。 而主節(jié)點(diǎn)并不需要涉及到文檔級別的變更和搜索等操作，所以當(dāng)集群只擁有一個主節(jié)點(diǎn)的情況下，即使流量的增加它也不會成為瓶頸。 任何節(jié)點(diǎn)都可以成為主節(jié)點(diǎn)。我們的示例集群就只有一個節(jié)點(diǎn)，所以它同時也成為了主節(jié)點(diǎn)。

作為用戶，我們可以將請求發(fā)送到集群中的任何節(jié)點(diǎn) ，包括主節(jié)點(diǎn)。 每個節(jié)點(diǎn)都知道
任意文檔所處的位置，并且能夠?qū)⑽覀兊恼埱笾苯愚D(zhuǎn)發(fā)到存儲我們所需文檔的節(jié)點(diǎn)。 無論我們將請求發(fā)送到哪個節(jié)點(diǎn)，它都能負(fù)責(zé)從各個包含我們所需文檔的節(jié)點(diǎn)收集回數(shù)據(jù)，并將最終結(jié)果返回給客戶端。 Elasticsearch 對這一切的管理都是透明的