初识ES
官网地址：https://www.elastic.co/cn/ (opens new window)
下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch (opens new window)
# 一、Docker 安装 ES
docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.8.0
输入地址：http://localhost:9200 (opens new window) 测试结果：
{
"name": "cedacb20baff",
"cluster_name": "docker-cluster",
"cluster_uuid": "o1AmB1nuRPKGq7FXRXCstA",
"version": {
"number": "7.8.0",
"build_flavor": "default",
"build_type": "docker",
"build_hash": "757314695644ea9a1dc2fecd26d1a43856725e65",
"build_date": "2020-06-14T19:35:50.234439Z",
"build_snapshot": false,
"lucene_version": "8.5.1",
"minimum_wire_compatibility_version": "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version": "6.0.0-beta1"
},
"tagline": "You Know, for Search"
}
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# 二、基本概念
| Elasticsearch | 索引(Index) | 类型(Type) | 文档(Docments) | 字段(Fields) |
|---|---|---|---|---|
| | | | | | | | | | |
| 关系数据库(MySQL) | 数据库(DataBase) | 表(Table) | 行(Rows) | 列(Columns) |
# Index
索引 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，你可以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（必须全部是小写字母），并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。 能搜索的数据必须索引，这样的好处是可以提高查询速度，比如：新华字典前面的目录就是索引的意思，目录可以提高查询速度。
# Type
类型
在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。 一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。不同的版本，类型发生了不同的变化
| 版本 | Type |
|---|---|
| 5.x | 支持多种type |
| 6.x | 只能有一种type |
| 7.x | 默认不再支持自定义索引类型（默认类型为：_doc） |
# Docments
文档
一个文档是一个可被索引的基础信息单元，也就是一条数据 比如：你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。 在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。
# Fields
字段
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
映射
mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，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设置的，其它就是处理ES里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着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。
# Shards
分片
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10亿文档数据的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都可能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。为了解决这个问题ES提供了将索引划分成多份的能力，每一份就称之为分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。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，主要有两方面的原因： i.允许你水平分割/扩展你的内容容量。 ii.允许你在分片之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。 至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合和搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的，无需过分关心。
注意：
被混淆的概念是，一个 Lucene 索引 我们在 Elasticsearch 称作 分片 。 一个 Elasticsearch 索引 是分片的集合。 当 Elasticsearch 在索引中搜索的时候， 他发送查询到每一个属于索引的分片(Lucene 索引)，然后合并每个分片的结果到一个全局的结果集。
# Replicas
副本
在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，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是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片(副本)。
复制分片之所以重要，有两个主要原因：
在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行。
总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片1个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有1个主分片和另外1个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有2个分片，我们需要根据索引需要确定分片个数。
# Allocation
分配
将分片分配给某个节点的过程，包括分配主分片或者副本。如果是副本，还包含从主分片复制数据的过程。这个过程是由master节点完成的。