ElasticSearch 简介

ElasticSearch是面向文档的基于Lucene的搜索引擎，可以形容成：

一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索
一个分布式实时分析搜索引擎
能胜任上百个服务节点的扩展，并支持PB级别的结构化或者非结构化数据

ElasticSearc 将所有的功能打包成了一个服务，提供基于HTTP协议，以JSON为数据交互个数的RESTful API的形式进通信。 ElasticSearch 是面向文档型数据库，一条数据就是一个文档。

适用场景：明细查询、过滤、排序
不适合场景

大数据量、高基数（桶太多）聚合
大数据量、高基数（唯一值太多）去重（去重也是不准确的）
关联查询：es对关联查询支持的不好
多维度组合聚合：在基数较大的时候，会存在严重的性能问题
数据精确：不保证一点不丢数据，框架都有有问题的时候
大量导出：不适合大批量查询
数据分析：不适用于离线计算

几个重要名词

1. 索引（index）

相当于Mysql中的数据库（database），用于存放文档

2. 类型（type）

相当于Mysql中的表（table），定义了相同数据结构的文档存放

3. 文档（document）

相当于Mysql中的一行记录（row），是索引的基本单元，包含一个或多个键值对，表现形式就是json对象

4. 字段（filed）

相当于Mysql中的一列（column），是key-value形式的

举例：

存储文档

curl -X PUT "localhost:9200/megacorp/employee/1" 
-H 'Content-Type: application/json' -d
'{
    "first_name" : "John",
    "last_name" :  "Smith",
    "age" :        25,
    "about" :      "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}'

如上所示，我们将一个以json形式表现的雇员对象存入了ElasticSearch集群中，这个文档存在于集群中的megacorp索引中，类型是employee，文档的id是1。

如果原来索引不存在会自动在集群中创建

查询文档

curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/1"

返回值：

{
  "_index" :   "megacorp",// 文档的索引
  "_type" :    "employee",// 文档的类型
  "_id" :      "1",// 文档的id
  "_version" : 1,// 文档的版本（用于并发修改，乐观控制）
  "found" :    true,// 表示是否检索到
  "_source" :  {// 实际文档内容
      "first_name" :  "John",
      "last_name" :   "Smith",
      "age" :         25,
      "about" :       "I love to go rock climbing",
      "interests":  [ "sports", "music" ]
  }
}

如上所示，在megacorp索引中查询类型为employee，id=1的文档；而返回的json中包含了文档的所有属性。

Tip: 从上面的返回结果可以知道index，type和id可以唯一确定一个文档

这只是最简单的存储和检索，后面会介绍更详细的条件查询，聚合等操作。

分布式介绍

我们知道ElasticSearch是分布式的，是可以处理PB级别的数据，所以下面简单介绍一下ES是如何实现这些特性的。

一个运行中的ES实例是一个节点，一个集群中有一个或者多个节点，这些节点中的cluste.name是相同的。
我们在创建索引时可以指定这个索引的主分片数和副本分片数，默认是5个主分片，1个副本分片（5*1=5个分片）。这些分片会均匀的分布在集群的所有数据节点中。
在客户端发送请求时，集群中所有的节点都能处理这个请求，节点会找到文档所存储的分片，并在该分片所在的节点做检索，将结果返回给请求的那个节点做最终的过滤和组合，然后返回给客户端。
那么在往这个索引上面存储文档时，会存储到5个分片中的一个分片上，而这个路由是由下面的公式决定的

shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

routing是可以设置的一个值，默认是文档的id

number_of_primary_shards是主分片的数量（5）

也正是这个公式的原因，所以规定了索引创建后不能修改主分片数

所有的文档 API（ get 、 index 、 delete 、 bulk 、 update 以及 mget ）都接受一个叫做 routing 的路由参数，通过这个参数我们可以自定义文档到分片的映射。

重点回顾

ES中的数据结构index->type->document->filed 类比关系型数据库。
客户端如何和ES服务器交互，使用http+json的方式
ES是分布式的，天生支持横向扩展（使用分片的方式存储以及自定义路由的方式可以动态扩容）

未完待续！！！