标签：分析 sch 不同 数据量 扩大 name 并行 硬件 一个用户
索引（index）是elasticsearch的一个逻辑存储，可以理解为关系型数据库中的数据库，es可以把索引数据存放到一台服务器上，也可以sharding后存到多台服务器上，每个索引有一个或多个分片，每个分片可以有多个副本。
在es中，一个索引对象可以存储多个不同用途的对象，通过索引类型（index_type）可以区分单个索引中的不同对象，可以理解为关系型数据库中的表。每个索引类型可以有不同的结构，但是不同的索引类型不能为相同的属性设置不同的类型。
存储在es中的主要实体叫文档（document），可以理解为关系型数据库中表的一行记录。每个文档由多个字段构成，es是一个非结构化的数据库，每个文档可以有不同的字段，并且有一个唯一的标识符。
Mapping,就是对索引库中索引的字段名及其数据类型进行定义。
ES默认是动态创建索引和索引类型的mapping的。这就相当于无需定义Solr中的Schema，无需指定各个字段的索引规则就可以索引文件，很方便。但有时方便就代表着不灵活。比如，ES默认一个字段是要做分词的，但我们有时要搜索匹配整个字段却不行。如有统计工作要记录每个城市出现的次数。对于NAME字段，若记录“new york”文本，ES可能会把它拆分成“new”和“york”这两个词，分别计算这个两个单词的次数，而不是我们期望的“new york”。
这时，就需要我们在创建索引时定义mapping。此外，es支持多字段结构，例如：我们希望两个字段中有相同的值，一个用于搜索，一个用户排序；或者一个用于分词器分析，一个用于空白字符。
一个分片本身就是一个完整的搜索引擎。文档存储在分片中，而分片则会被分配到集群中节点中，随着集群的扩大和缩小，es会自动地将分片在节点之间进行迁移，以保证集群能保持一种平衡。
1.如果我们的索引数据量很大，超过硬件存放单个文件的限制，就会影响查询请求的速度。Es引入了分片技术；
2.将一个完整的index分成若干部分存储在相同或不同的节点上。
3. 每个分片都有自己搜索，更新，删除等和index一样全部功能的一小块。
4.好处：水平分割和扩展我们存放的内容索引；分发和并行跨碎片操作提高性能/吞吐量；
5.假设索引为firsttime，在elasticsearch-xx/data/elasticsearch/0/indices/firsttime下有5个分片，从0-4；
1.冗余备份，防止数据丢失；
2.负载均衡
一个索引中含有主分片的数量，默认值为5，在索引创建后这个值是不能被更改的。
每一个主分片关联的副本分片的数量，默认值为1，这个设置在任何时候都可以修改。
对副本分片数量的修改：
假设主分片为4，副本分片为2，则就有12条分片，其中4条主分片，8条副分片；
标签：分析 sch 不同 数据量 扩大 name 并行 硬件 一个用户
原文地址：https://www.cnblogs.com/wangzhuxing/p/9404587.html
