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首先，我们需要了解ES中以下几个名词，是做什么的：
**集群(cluster): **由一个或多个节点组成, 并通过集群名称与其他集群进行区分
节点(node): 单个ElasticSearch实例. 通常一个节点运行在一个隔离的容器或虚拟机中
**索引(index): **在ES中, 索引是一组文档的集合（就是我们所说的一个日志）
当在ElasticSearch集群中配置好你的索引后, 你要明白在集群运行中你无法调整分片设置。既便以后你发现需要调整分片数量, 你也只能新建创建并对数据进行重新索引(reindex)(虽然reindex会比较耗时, 但至少能保证你不会停机)。
主分片的配置与硬盘分区很类似, 在对一块空的硬盘空间进行分区时, 会要求用户先进行数据备份, 然后配置新的分区, 最后把数据写到新的分区上。
我们要熟知以下几点内容：
- 每分配一个分片，都会有额外的成本。
- 每个分片本质上就是一个Lucene索引，因此会消耗相应的文件句柄，内存和CPU资源。
- 每个搜索请求会调度到索引的每个分片中。如果分片分散在不同的节点倒是问题不太。但当分片开始竞争相同的硬件资源时，性能便会逐步下降。
- ES使用词频统计来计算相关性。当然这些统计也会分配到各个分片上。如果在大量分片上只维护了很少的数据，则将导致最终的文档相关性较差。
对于分布式搜索引擎来说, 分片及副本的分配将是高可用及快速搜索响应的设计核心.主分片与副本都能处理查询请求, 它们的唯一区别在于只有主分片才能处理索引请求.
谨慎分片
副本对搜索性能非常重要, 同时用户也可在任何时候添加或删除副本。额外的副本能给你带来更大的容量, 更高的呑吐能力及更强的故障恢复能力。
在分片时，主要考虑数据集的增长趋势,一定要做到不要过度分片,并不是分片越多越好,从ES社区用户对这个热门主题(分片配置)的分享数据来看, 用户可能认为过度分配是个绝对安全的策略(这里讲的过度分配是指对特定数据集, 为每个索引分配了超出当前数据量(文档数)所需要的分片数)。
稍有富余是好的, 但过度分配分片却是大错特错. 具体定义多少分片很难有定论, 取决于用户的数据量和使用方式. 100个分片, 即便很少使用也可能是好的; 而2个分片, 即便使用非常频繁, 也可能是多余的.
