1、文档

　　1）ElasticSearch是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位。例如：

　　　　a）日志文件中的日志项；

　　　　b）一张唱片的详细信息；

　　　　c）一篇文章中的具体内容；　

　　2）在ElasticSearch中，文档会被序列化成Json格式：

　　　　a）Json对象是由字段组成的；

　　　　b）每个字段都有对应的字段类型（如：字符串、数值、日期类型等）；

　　3）每个文档都有一个唯一的ID（Unique ID）

　　　　a）可以自己指定此ID；

　　　　b）也可以通过ElasticSearch自动生成；

　　4）我们可以将文档理解成关系型数据库中的一条数据记录，一条记录包含了一系列的字段。

　　5）Json文档的格式不需要预先定义

　　　　a）字段的类型可以指定或者由ElasticSearch自动推算；

　　　　b）Json支持数组、支持嵌套，如下图所示：

　　　　

　　6）每一个文档中都包含有一份元数据，元数据的作用主要是用来标注文档的相关信息，如：

　　　　a）_index：文档所属的索引名；

　　　　b）_type：文档所属的类型名（从7.0开始，每一个索引只能创建一个Type:_doc，在此之前一个索引是可以设置多个Type的）；

　　　　c）_id：文档的Unqie Id；

　　　　d）_source：文档的原始Json数据；

　　　　e）_version：文档的版本信息；

　　　　f）_score：文档的相关性算分；

2、索引（Index）

　　1）索引指的就是一类文档的集合，相当于文档的容器。

　　　　a）索引体现了逻辑空间的概念，每个索引都有自己的Mapping定义，用来定义所包含的文档的字段名和字段类型；

　　　　b）索引中的数据（文档）分散在Shard（分片）上，Shard体现了物理空间的概念；

　　2）索引的Mapping与Setting：

　　　　a）Mapping定义文档字段的类型；

　　　　

　　　　b）Setting定义不同的数据分布；

　　　　

　　3）索引的含义：

　　　　a）一般说“索引文档到ElasticSearch的索引中”，前面的索引指的是一个动词的含义，也就是保存一个文档到ElasticSearch中。后面的索引是指在ElasticSearch集群中，可以创建很多个不同的索引；

　　　　b）索引分为：B树索引和倒排索引，而倒排索引在ElasticSearch中是非常重要的；

3、ElasticSearch与RDBMS的代入理解与类比如下：

　　

　　两者相对比，若对数据进行全文检索，以及进行算分时，ElasticSearch更加合适；当涉及的数据事务比较高时，那RDBMS更加合适。在实际生产中，一般是两者进行结合使用。

4、集群

ElasticSearch集群实际上是一个分布式系统，而分布式系统需要具备两个特性：

　　1）高可用性

　　　　a）服务可用性：允许有节点停止服务；

　　　　b）数据可用性：部分节点丢失，不会丢失数据；

　　2）可扩展性

　　　　随着请求量的不断提升，数据量的不断增长，系统可以将数据分布到其他节点，实现水平扩展；

ElasticSearch的集群通过不同的名字来进行区分，默认名字“elasticsearch”；

可以通过配置文件修改或者命令行修改：-E cluster.name=test

一个集群中可以有一个或者多个节点；

5、节点

　　1）节点是什么？

　　　　a）节点是一个ElasticSearch的实例，其本质就是一个Java进程；

　　　　b）一台机器上可以运行多个ElasticSearch实例，但是建议在生产环境中一台机器上只运行一个ElasticSearch实例；

　　2）每个节点都有名字，可以通过配置文件进行配置，也可以通过命令行进行指定，如：-E node.name=node1

　　3）每个节点在启动之后，会被分配一个UID，保存在data目录下；

　　4）Master-Eligible【有资格、胜任者】 Node与Master Node的说明：

　　　　a）每个节点启动之后，默认就是一个Master Eligible节点，当然可以在配置文件中将其禁止，node.master:false

　　　　b）Master-Eligible Node可以参加选主流程，成为Master Node；

　　　　c）当第一个节点启动时，它会将其选举为Master Node；

　　　　d）每个节点都保存了集群状态，但只有Master Node才能修改集群的状态，包括如下：

　　　　　　所有的节点信息；

　　　　　　所有的索引和其相关的Mapping与Setting信息；

　　　　　　分片的路由信息；

　　5）Data Node与Coordinating【协调、整合】 Node的说明：

　　　　a）Data Node：可以保存数据的节点，负责保存分片数据，在数据扩展上起到至关重要的作用；

　　　　b）Coordinating Node：它通过接受Rest Client的请求，会将请求分发到合适的节点，最终将结果汇集到一起，再返回给Client；

　　　　　　每个节点都默认起到Coordinating Node的职责；

　　6）Hot Node（热节点）与Warm Node（冷节点）的说明：

　　　　Hot Node：有更好配置的节点，其有更好的资源配置，如磁盘吞吐、CPU速度；

　　　　Warm Node：资源配置较低的节点；

　　7）Machine Learning Node：负责机器学习的节点，常用来做异常检测；

　　8）配置节点类型

　　每个节点在启动时，会读取elasticsearch.yml配置文件，来确定当前节点扮演什么角色。在生产环境中，应该将节点设置为单一的角色节点，这样可以有更好的性能，更清晰的职责，可以针对节点的不同给予不能的机器配置。

　　

6、分片

　　1）Primary Shard（主分片）

　　　　可以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。

　　　　a）一个主分片是一个运行的Lucene的实例；

　　　　注意：一个节点对应一个ES实例；

　　　　　　一个节点可以有多个index（索引）；

　　　　　　一个index可以有多个shard（分片）；

　　　　　　一个分片是一个lucene index（此处的index是lucene自己的概念，与ES的index不是一回事）；

　　　　b）主分片数是在索引创建时指定，后续不允许修改，除非Reindex；

　　2）Replica Shard（副本）

　　　　可以解决数据高可用的问题，它是主分片的拷贝。

　　　　a）副本分片数可以动态调整；

　　　　b）增加副本数，在一定程度上可以提高服务的可用性；

　　3）分片的设定

　　对于生产环境中分片的设定，需要提前做好容量规划，因为主分片数是在索引创建时预先设定的，后续无法修改。

　　　　a）分片数设置过小

　　　　　　导致后续无法增加节点进行水平扩展。

　　　　　　导致分片的数据量太大，数据在重新分配时耗时；

　　　　b）分片数设置过大

　　　　　　影响搜索结果的相关性打分，影响统计结果的准确性；

　　　　　　单个节点上过多的分片，会导致资源浪费，同时也会影响性能；

7、ElasticSearch健康状况的查看

　　

　　1）Green：主分片与副本都正常分配；

　　2）Yellow：主分片全部正常分配，有副本分片未能正常分配；

　　3）Red：有主分片未能分配；

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DKA-2018

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