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基本概念
节点、集群、分片及副本
节点（node）
一个节点是一个Elasticsearch的实例。
在服务器上启动Elasticsearch之后，就拥有了一个节点。如果在另一台服务器上启动Elasticsearch，这就是另一个节点。甚至可以通过启动多个Elasticsearch进程，在同一台服务器上拥有多个节点。
集群（cluster）
多个协同工作的Elasticsearch节点的集合被称为集群。
在多节点的集群上，同样的数据可以在多台服务器上传播。这有助于性能。这同样有助于稳定性，如果每个分片至少有一个副本分片，那么任何一个节点宕机后，Elasticsearch依然可以进行服务，返回所有数据。
但是它也有缺点：必须确定节点之间能够足够快速地通信，并且不会产生脑裂效应（集群的2个部分不能彼此交流，都认为对方宕机了）。
分片（shard）
索引可能会存储大量数据，这些数据可能超过单个节点的硬件限制。例如，十亿个文档的单个索引占用了1TB的磁盘空间，可能不适合单个节点的磁盘，或者可能太慢而无法单独满足来自单个节点的搜索请求。
为了解决此问题，Elasticsearch提供了将索引细分为多个碎片的功能。创建索引时，只需定义所需的分片数量即可。每个分片本身就是一个功能齐全且独立的“索引”，可以托管在群集中的任何节点上。
分片很重要，主要有两个原因：
- 它允许您水平分割/缩放内容量
- 它允许您跨碎片（可能在多个节点上）分布和并行化操作，从而提高性能/吞吐量
分片如何分布以及其文档如何聚合回到搜索请求中的机制完全由Elasticsearch管理，并且对您作为用户是透明的。
在随时可能发生故障的网络/云环境中，非常有用，强烈建议您使用故障转移机制，以防碎片/节点因某种原因脱机或消失。为此，Elasticsearch允许您将索引分片的一个或多个副本制作为所谓的副本分片（简称副本）。
副本（replica）
分片处理允许用户推送超过单机容量的数据至Elasticsearch集群。副本则解决了访问压力过大时单机无法处理所有请求的问题。
分片可以是主分片，也可以是副本分片，其中副本分片是主分片的完整副本。副本分片用于搜索，或者是在原有的主分片丢失后成为新的主分片。
注意：可以在任何时候改变每个分片的副本分片的数量，因为副本分片总是可以被创建和移除的。这并不适用于索引划分为主分片的数量，在创建索引之前，必须决定主分片的数量。过少的分片将限制可扩展性，但是过多的分片会影响性能。默认设置的5份是一个不错的开始。
文档、类型、索引及映射
文档（document）
Elasticsearch是面向文档的，这意味着索引和搜索数据的最小单位是文档。
在Elasticsearch中文档有几个重要的属性。
- 它是自我包含的。一篇文档同时包含字段和它们的取值。
- 它可以是层次的。文档中还包含新的文档，字段还可以包含其他字段和取值。例如，“location”字段可以同时包含“city”和“street“两个字段。
- 它拥有灵活的结构。文档不依赖于预先定义的模式。并非所有的文档都需要拥有相同的字段，它们不受限于同一个模式。
类型（type）
类型是文档的逻辑容器，类似于表格是行的容器。在不同的类型中，最好放入不同结构的文档。例如，可以用一个类型定义聚会时的分组，而另一个类型定义人们参加的活动。
索引（index）
索引是映射类型的容器。一个Elasticsearch索引是独立的大量的文档集合。 每个索引存储在磁盘上的同组文件中，索引存储了所有映射类型的字段，还有一些设置。
映射（mapping）
所有文档在写入索引前都将被分析，用户可以设置一些参数，决定如何将输入文本分割为词条，哪些词条应该被过滤掉，或哪些附加处理有必要被调用（比如移除HTML标签）。这就是映射扮演的角色：存储分析链所需的所有信息。
Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。
对比关系：
- 索引库（indices）-> Database 数据库
- 类型（type）-> Table 数据表
- 文档（Document）-> Row 行
- 域字段（Field）-> Columns 列
- 映射配置（mappings）-> 每个列的约束（类型、长度）
详细说明：
| 索引库（indices) | indices是index的复数，代表许多的索引 |
|---|---|
| 概念 | 说明 |
| 类型（type） | 类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引（目前6.X以后的版本只能有一个类型），类似数据库中的表概念。数据库表中有表结构，也就是表中每个字段的约束信息；索引库的类型中对应表结构的叫做映射(mapping)，用来定义每个字段的约束。 |
| 文档（document） | 存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档 |
| 字段（fifield） | 文档中的属性 |
| 映射配置（mappings） | 字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性 |
创建索引库
语法
Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求，你可以用任何工具发起http请求
创建索引的请求格式：
- 请求方式：PUT
- 请求路径：/索引库名
- 请求参数：json格式：
{
"settings": {
"属性名": "属性值"
}
}
settings：就是索引库设置，其中可以定义索引库的各种属性，目前我们可以不设置，都走默认。
使用kibana创建
kibana的控制台，可以对http请求进行简化，示例：
相当于是省去了elasticsearch的服务器地址
而且还有语法提示，非常舒服。
查看索引库
语法
Get请求可以帮我们查看索引信息，格式：
GET /索引库名
删除索引库
删除索引使用DELETE请求
语法
DELETE /索引库名
示例
再次查看lagou：
当然，我们也可以用HEAD请求，查看索引是否存在：
