Elasticsearch核心概念

1、近实时

1、从写入数据到数据可以被搜索到有一个轻微的延迟(通常是1秒)
2、基于es执行搜索和分析可以达到秒级。

2、Cluster(集群)

集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是my-application）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。

3、Node(节点)

集群中的一个节点，作为集群中的一部分，存储数据，参与集群的索引和检索功能，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“my-application”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个my-application集群，当然一个节点也可以组成一个my-application集群。

4、Index(索引-数据库)

索引包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引。。。 索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。

5、Type(类型-表)

在6.0之前的版本，一个ElasticSearch索引中，可以有多个type；从6.0版本开始，，一个ElasticSearch索引中，只有1个type， type将在Elasticsearch 7.0.0中的API中弃用，并在8.0.0中完全删除，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，通常都具有相同的field，elasticsearch的类型概念相当于关系数据库的数据表。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.x/getting-started-concepts.html

6、Field（字段-列）

Field是Elasticsearch的最小单位。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。

关于具体的字段类型，可参考这里 博主写的相当详细，我这里就不多此一举了 ^ @ ^

7、mapping(映射-约束)

数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词等

8、shard(分片)

单台机器无法存储大量数据，elasticsearch可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。

9、replica(副本)

任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。

10、 Elasticsearch 类比(VS) 数据库

	 Elasticsearch			      	   数据库
		
		Document			         	行
		Type				      		表
		Index				     		库