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Es是面向文档的，这意味着它可以存储整个对象或者文档。
Es不仅仅是存储，还会索引每个文档的内容使之可以被搜索。
在Es中，可以对文档进行索引、搜索、排序、过滤。
Es相比传统的关系型数据库如下：
Relational DB ‐> Databases ‐> Tables ‐> Rows ‐> Columns
Elasticsearch ‐> Indices ‐> Types ‐> Documents ‐> Fields
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。
比如说，有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。
一个索引由一个名字来标识（必须是小写字母），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用这个名字。
在一个集群中，可以定义任意多的索引。
在一个索引中，你可以定义一种或者多种类型。
一个类型是索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由程序员决定。
通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。
比如，假设你运营一个博客平台并且将你的所有数据存储到一个索引当中。
在这个索引当中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义一个类型，当然，也可为评论数据定义一个类型。
在相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识。
mapping是处理数据的方式和规则方面做一定的限制。
比如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以被设置的。
其他就是处理Es里面数据的一些使用规则设置也叫作映射。
按照最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。
一个文档是一个可以被索引的基础信息单元。
在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。
注意！尽管一个文档，物理上存在于一个索引当中，文档必须被索引/赋予一个索引的type。
Es是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档到这个能够被搜索到有一个轻微的延迟（通常在一秒以内）。
一个集群就是由一个或者多个节点组织在一起，它们共同持有整个数据，并一起提供索引和搜索功能。
一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。
这个名字是很重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群。
一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。
和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字。
这个名字会在启动的时候赋予给节点。
这个名字对于管理者比较重要，因为在管理过程当中，需要确定网络中哪些服务器对应与Es集群中的哪些节点。
一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。
默认情况下，所有的节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群当中。
这意味着，如果你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够互相发现彼此，它们会自动形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群。
一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有十亿文档的索引占据1TB磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间。
或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。
为了解决这些问题，Es提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。
当创建一个索引的时候，可以指定想要的分片数量。
每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。
分片很重要，主要有两方面原因：
1.允许水平分割，扩展内存容量。
2.允许在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。
在一个网络环境中，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知道为什么就处于离线状态，或者由于任何原因消失了。
这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且强烈推荐的。
Es允许创建分片的一份或者多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫做复制。
复制之所以重要，有两个原因：
1.在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。
注意复制分片从不与主要分片放置于同一节点，是非常重要的。
2.扩展搜索量/吞吐量
搜索可以在所有的复制上面并行运行。
总之，每个索引就有了主分片（复制源的分片）和复制分片之别。
分片和复制的数量可以在索引创建时指定，索引创建之后，可以任何时候动态的改变复制的数量，但是不能改变分片的数量。
默认情况下，Es中的每个索引被分片五个主分片和一个复制分片。
这意味着，如果集群中至少有两个节点，那么索引将会有五个主分片和另外五个复制分片，这意味着每个索引都有十个分片。
ElasticSearch相关概念 —— ElasticSearch（三）
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原文地址：https://www.cnblogs.com/guancangtingbai/p/12686453.html
