Elasticsearch 入门实战(1)-

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎；本文主要介绍其基本概念。

1、概述

1.1、Elasticsearch 是什么

Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用 Elasticsearch 的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到 Elasticsearch 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。

Elasticsearch 可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索，并支持多租户。Elasticsearch 是分布式的，这意味着索引可以被分成分片，每个分片可以有 0 个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片，并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。相关数据通常存储在同一个索引中，该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引，就不能更改主分片的数量。

1.2、Elasticsearch 索引是什么

Elasticsearch 索引指相互关联的文档集合。Elasticsearch 会以 JSON 文档的形式存储数据。每个文档都会在一组键（字段或属性的名称）和它们对应的值（字符串、数字、布尔值、日期、数值组、地理位置或其他类型的数据）之间建立联系。

Elasticsearch 使用的是一种名为倒排索引的数据结构，这一结构的设计可以允许十分快速地进行全文本搜索。倒排索引会列出在所有文档中出现的每个特有词汇，并且可以找到包含每个词汇的全部文档。

在索引过程中，Elasticsearch 会存储文档并构建倒排索引，这样用户便可以近实时地对文档数据进行搜索。索引过程是在索引 API 中启动的，通过此 API 您既可向特定索引中添加 JSON 文档，也可更改特定索引中的 JSON 文档。

1.3、Elasticsearch 用途

Elasticsearch 在速度和可扩展性方面都表现出色，而且还能够索引多种类型的内容，这意味着其可用于多种用例：

• 应用程序搜索
• 网站搜索
• 企业搜索
• 日志处理和分析
• 基础设施指标和容器监测
• 应用程序性能监测
• 地理空间数据分析和可视化
• 安全分析
• 业务分析

2、Elasticsearch 相关概念

2.1、Index（索引）

索引是具有相似结构的文档的集合, 等同于 Solr 中的集合；每个索引有唯一的名称, 名称小写。索引类似 MySQL 中 database 概念。

2.2、Document（文档）

文档是存储在 ES 中的 JSON 格式的字符串, 由 field(字段) 构成。

2.3、Field（字段）

字段可以是一个简单的值(如字符串、数字、日期), 也可以是一个数组, 还可以嵌套一个对象或多个对象。字段类似于关系数据库中表数据的列, 每个字段都对应一个类型. 可以指定如何分析某一字段的值, 即对 field 指定分词器。

2.4、Type（类型）

type 是 index 的逻辑分类, 在 ES 6.x 版本之前, 每个索引中可以定义一个或多个 type, 而在 6.X 版本之后, 一个 index 中只能定义一个 type。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个 type。

2.5、Mapping（映射）

mapping 是对字段的定义说明，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等；类似于 Solr 中 schema.xml 约束文件的作用。

2.6、Node（节点）

node 指的是 ES 的单个正在运行的实例。单个物理和虚拟服务器容纳多个节点，这取决于其物理资源的能力，如 RAM，存储和处理能力。

2.7、Cluster（集群）

cluster 是一个或多个 node 的集合，cluster 为整个数据提供跨所有节点的集合索引和搜索功能。