一、Elasticsearch介绍
Elasticsearch是一个分布式、可扩展、近实时的高性能搜索与数据分析引擎。
Elasticsearch的特点和优势：
- 分布式实时文件存储
- 实时分析的分布式搜索引擎，多分片多副本
- 高可扩展性，可扩展到上百台服务器.
- 可插拔插件支持
1、数据搜索方式
数据类型：结构化数据和非结构化数据
搜索类型：结构化数据搜索和非结构化数据搜索
结构化数据搜索：顺序扫描、关键词精确匹配、关键词部分匹配
非结构化数据搜索：顺序扫描、全文检索
全文检索是一种空间换时间的做法---数据索引创建消耗时间和空间
2、倒排索引
词条（Term）、词典（Term Direction）、倒排表（Post List）
词条：是索引里面最小的存储和查询单位，一般指一个单词或中文中分词后的词组
词典：是词条的集合
倒排表：
文档ID
词频TF，该单词在文档中出现的次数，用于相关性评分
位置position 单词在文档分词中的位置，用于短语搜索（phrase query）
偏移（offset) 记录单词的开始结束位置，实现高亮显示
指定某些字段不做索引：
优点：节省存储空间
缺点：字段无法被搜索
二、基本概念
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Node和Cluster
Elastic是一个分布式的，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个Elastic实例。单个Elastic实例称为一个节点(node)。一组节点构成一个集群（Cluster），集群由具有相同cluster.name的一个或多个节点组成。节点的状态：Green、Yellow和Red三种状态
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Index
索引，ES存储数据的地方，类似于关系数据库的Database。文档的容器
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Shards
索引分片， 是ES提供分布式搜索的基础，其含义是为将一个完整的index分成若干个部分存储在相同或者不同节点上，这些组成index的部分就叫做shard。当查询的索引分布在多个分片时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合起来，应用程序不知道分片的存在，这个过程对用户来说是透明的。创建索引时需要指定分片的数量，并且分片的数量一旦确定就不能更改。除非reindex。一个分片就是一个运行的Lucene实例
分片设置过小，导致后续无法水平扩展，单分片数据量大，导致数据重新分配耗时
分片设置过大，影响搜索结果的相关性打分，影响统计结果的准确性，单个节点上分片过多，导致资源浪费，影响性能。
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Replicas
索引副本，ES可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点或者某个分片损坏或者丢失时可以从副本中恢复。二是提供ES的查询效率，ES会自动对搜索请求进行负载均衡。主分片不可用时，会从备份中选一个分片作为主分片，从而避免数据丢失。副本数量过多，会导致同步数据的性能损耗。
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Recovery
数据恢复或者叫数据重新分布，ES在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据的恢复。
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Gateway
ES索引快照的存储方式，ES默认是先把索引存放在内存中，当内存满了时再持久化到本地硬盘。gateway对索引快照进行存储，当这个ES集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引备份数据。
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Discovery.zen
ES的自动发现节点机制，ES是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时支持点对点的交互。
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Document
Index里面单条的记录称为Document(文档)。许多条Document构成一个Index。Documnet使用JSON格式表示。每个文档有一个UniqueID，可以自己指定或者ES自动生成。
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Setting
对集群中索引的定义信息，比如分片数、副本数
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Mapping
保存了定义索引中字段的存储类型、分词方式、是否存储等信息，字段信息一旦创建就无法修改，只能新加字段
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Analyzer
默认的标准Analyzer包含一个标准的Tokenizer和三个Filter组成。即Standard Token Filter、Lower Case Token Filter和Stop Token Filter
