Elasticsearch的核心概念

Elasticsearch的核心概念

1.lucene和elasticsearch的前世今生

​ lucene，最先进、功能最强大的搜索库，直接基于lucene开发，非常复杂，api复杂（实现一些简单的功能，写大量的java代码），需要深入理解原理（各种索引结构）

elasticsearch，基于lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api接口（还有其他语言的api接口）
（1）分布式的文档存储引擎
（2）分布式的搜索引擎和分析引擎
（3）分布式，支持PB级数据

开箱即用，优秀的默认参数，不需要任何额外设置，完全开源

2、elasticsearch的核心概念

​ （1）Near Realtime（NRT）：近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级

​ （2）Cluster：集群，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常

​ （3）Node：节点，集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群

​ （4）Document&field：文档 用户存储在ES中的数据文档，es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。

​ （5）Index：索引 由具有相同字段的文档列表组成，包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。

​ ES 6.0 之后 官方已经不允许在index中建多个type了，也就是说一个index 下面只有一个type ,且在未来的大版本中 会把type概念会去掉，所以在类比中 数据库中的 database 已经不合适，类比成mysql中的表就可以了

​ （6）Type：类型，每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。

​ （7）shard：单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。

​ （8）replica：任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（一般简称 shard ,建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（一般简称replica ,随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。

ES 5.X 的概念对比

ES 6.X 以后概念对比