1、ES 简介
1)定义
- ES是elaticsearch简写， Elasticsearch是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。
- Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
2)特点和优势
- 分布式实时文件存储，可将每一个字段存入索引，使其可以被检索到。
- 近乎实时分析的分布式搜索引擎。
- 分布式：索引分拆成多个分片，每个分片可有零个或多个副本。集群中的每个数据节点都可承载一个或多个分片，并且协调和处理各种操作；
- 负载再平衡和路由在大多数情况下自动完成。
- 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据(官网是这么说的)。也可以运行在单台PC上(已测试)。
- 支持插件机制，分词插件、同步插件、Hadoop插件、可视化插件等。
2、ES 基本概念
1)节点(Node)
运行了单个实例的ES主机称为节点，它是集群的一个成员，可以存储数据、参与集群索引及搜索操作。节点通过为其配置的ES集群名称确定其所要加入的集群。
2)集群(cluster)
ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，一般为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。
3)分片(Shard)
ES的“分片(shard)”机制可将一个索引内部的数据分布地存储于多个节点，它通过将一个索引切分为多个底层物理的Lucene索引完成索引数据的分割存储功能，这每一个物理的Lucene索引称为一个分片(shard)。
这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。降低单服务器的压力，构成分布式搜索，提高整体检索的效率(分片数的最优值与硬件参数和数据量大小有关)。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。
4)副本(Replica)
副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
3、ES的数据架构
1)索引(index)
ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合。类比传统的关系型数据库领域来说，索引相当于SQL中的一个数据库。
一个ES集群中可以按需创建任意数目的索引，但根据不同的硬件配置，索引数有一个建议范围(这个知识点我们以后进行详细讲解)。
2)类型(Type)
类型是索引内部的逻辑分区(category/partition)，然而其意义完全取决于用户需求。因此，一个索引内部可定义一个或多个类型(type)。一般来说，类型就是为那些拥有相同的域的文档做的预定义。类比传统的关系型数据库领域来说，类型相当于“表”。
特别注意的是， 根据官网信息： 在Elasticsearch 6.0.0或更高版本中创建的索引 只能包含一个映射类型 。 在5.x中创建的具有多种映射类型的索引将继续像在Elasticsearch 6.x中一样工作。 类型将在Elasticsearch 7.0.0中的API中弃用，并在8.0.0中完全删除。 3)文档(Document) 文档是Lucene索引和搜索的原子单位，它是包含了一个或多个域的容器，基于JSON格式进行表示。文档由一个或多个域组成，每个域拥有一个名字及一个或多个值，有多个值的域通常称为“多值域”。每个文档可以存储不同的域集，但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。 相当于mysql表中的row。4)映射(Mapping) 映射是定义文档及其包含的字段如何存储和索引的过程。例如，使用映射来定义：
-
- 哪些字符串字段应该被视为全文字段。
- 哪些字段包含数字、日期或地理位置。
- 文档中所有字段的值是否应该被索引到catch-all _all字段中。
- 日期值的格式。
- 用于控制动态添加字段的映射的自定义规则。
每个索引都有一个映射类型，它决定了文档的索引方式。5)与 mysql 的对比
| 下节预告：ES的数据类型，敬请期待 |
