姓名：滕淇 学号：22011210638 通信工程学院
ElasticSearch（以下简称ES）在官网的定义为：Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，是一个“天然”支持分布式的基于Apache Lucene(TM)的搜索分析引擎。它可以被下面这样准确的形容：
一个分布式的实时文档存储，每个字段都可以被索引与搜索
一个分布式实时分析搜索引擎
能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据
基本概念：
节点（Node）：一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点，它是属于集群一部分的单一服务器，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。一个节点由一个名称来标识，默认情况下该名称是在启动时分配给节点的随机通用唯一标识符（UUID）。如果不需要默认值，可以定义任何想要的节点名称。可以将节点配置为按集群名称加入特定集群，默认情况下，每个节点都设置为加入一个名为“elasticsearch”的集群。
集群（Cluster）：集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成，一个集群由一个唯一集群ID确定，它们共同承担数据和负载的压力。当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时，集群将会重新平均分布所有的数据。
分片（sharde）：一个分片shard是一个最小级别的工作单元，仅保存了索引中所有数据的一部分。 分片就是一个Lucene实例，并且它本身就是一个完整的搜索引擎，也是天然分布式的体现。
副本（replia）：为提高查询吞吐量或者实现高可用性，可以使用分片副本。副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或者多个副本。 当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片，以保证高可用性。
索引（index）：索引是具有相似特性的文档集合，类似于传统关系数据库中的一个数据库，是一个存储关系型文档的地方。数据被存储和索引在分片中，索引仅仅是一个把一个或者多个分片分组在一起的逻辑空间。 索引名字必须是全部小写，不允许以下划线开头，不能包含逗号。
类型（type）：在索引中，可以定义一个或多个类型。类型是索引的逻辑类别分区，类似于数据库中的表。
文档（document）：文档是可以被索引的信息的基本单位。
映射（mapping）：映射相对于数据库来说相当于定义表结构，表示了该索引的一些字段类型等信息。数据文档存储到ES内部文档的一种对应关系。这种对应关系决定了文档存储数据的准确性。只有知道了文档中每个域数据的实际存储含义，才能完成正确的存储和搜索。
动态映射：当将数据填入索引类型中，无需设置数据域和映射。这都是归功于动态映射。ES会自动识别填入的数据，无论是简单数据类型还是对象数据类型。
定制映射：预先定义index type的映射，用户指定字段的type等信息。
节点类型
ES集群中节点分为：主节点（master）、数据节点（data）、客户端节点（client），节点的类别是由elasticsearch.yml 配置文件的node.master、node.data两个参数的值来定义的。
node.master：这个属性表示节点是否具有成为主节点的资格。注意：此属性的值为true，并不意味着这个节点就是主节点。因为真正的主节点，是由多个具有主节点资格的节点进行选举产生的。所以，这个属性只是代表这个节点是不是具有主节点选举资格。默认情况下，elasticsearch集群中每个节点都有成为主节点的资格，也都存储数据，还可以提供查询服务。这些功能是由两个属性控制的。node.master和node.data，默认情况下这两个属性的值都是true。
node.data：这个属性表示节点是否存储数据。
