核心概念

Elasticsearch 是一个可高度伸缩（扩展）的开源数据存储、全文搜索和数据分析引擎。它通常被用于具有复杂搜索功能和分析需求的应用程序的底层引擎。

RDBMS	Elasticsearch
Database	Index
Table	Type（7.0开始废弃）
Row	Document
Column	Filed
Schema	Mapping
SQL	DSL

默认情况下，Elasticsearch 根据结果相关性评分（文档与查询条件的匹配程度）来对结果集进行排序。

集群

集群是一个或多个节点的集合，这些节点将共同拥有完整的数据，并跨节点提供联合索引、搜索和分析功能。集群有唯一的名称标识（elasticsearch.yml配置文件中对应参数cluster.name），集群的名称是elasticsearch.yml配置文件中最重要的一个配置参数，默认名称为 Elasticsearch`，节点只能通过集群名称加入集群。不要在不同的环境中使用相同的集群名称。

只有一个节点的集群是有效的，而且有特殊之处，尤其是可以在单节点集群进行快速的开发、测试。此外，可以存在多个独立的集群，每个集群都有自己唯一的集群名称。

• •

  不同的集群通过不同的名字来区分，默认名字elasticsearch。

• •

  通过配置文件修改，或在命令行中 -E cluster.name=yhq_cluster 进行设置。

• •

  一个集群可以有一个或者多个节点。

节点

节点（node）是一个 Elasticsearch 的运行实例，也就是一个进程（process），多个节点组成集群，节点存储数据，并参与集群的索引、搜索和分析功能。与集群一样，节点有一个名称标识。

• •

  节点是一个 Elasticsearch 的实例，本质上就是一个 java 进程，一台机器上可以运行多个 Elasticsearch 进程，但是生产环境建议一台机器只运行一个 Elasticsearch 实例。

• •

  每个节点都有名字，通过配置文件设置，或者启动的时候 -E node.name=yhq_node指定。

• •

  每个节点在启动后，会分配一个UID，保存在data目录下。

Master-eligible nodes

• •

  每个节点启动后,默认就是一个Master eligible节点。可以设置 node.master:false 禁止。

• •

  Master-eligible 节点可以参加选主流程,成为 master 节点。

• •

  当第一个节点启动的时候，它会将自己选举成 master 节点。

• •

  每个节点都保存了集群的状态，只有 master 节点才能修改集群的状态信息。

Data node

• •

  可以保存数据的节点，叫做 Data Node。负责保存分片数据。在数据扩展上起到了至关重要的作用。

Coordinating Node

• •

  负责接受 Client 的请求，将请求分发到合适的节点，最终把结果汇聚到一起。

• •

  每个节点默认都起到了 Coordinating Node 的职责。

分片

主分片（Primary Shard）

用于解决数据水平扩展的问题。通过主分片，可以将数据分布到集群内的所有节点之上。

• •

  一个分片是一个运行的Lucene实例。

• •

  主分片数在索引创建时指定（默认5个），后续不允许修改，除非Reindex。

副本分片（Replica Shard）

用于解决数据高可用的问题。副本分片是主分片的拷贝（默认1个，即1个主分片对应1个副本分片）。

• •

  副本分片数，可以动态调整。

• •

  增加副本分片数，还可以在一定程度上提供服务的可用性（读取的吞吐）。

索引

包含一堆有相似结构的文档。

文档

• •

  Elasticsearch 是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位。

• •

  文档会被序列化成JSON格式，保存到 Elasticsearch 中。

• •

  每个文档都会有一个UNIQUE ID（自定义或 Elasticsearch 生成）。