1.文档 （document ）
- ES是面向文档的，文档是所有数据可搜索数据的最小单位，类似数据表里面的一条记录。下面的例子都是文档。
- 日志文件的日志项
- 一篇PDF文档的具体内容
- 文档会被序列化为JSON格式，保存在ES里面。
- JSON对象由字段组成。
- 每个字段都有具体的类型，如字符串，数值，布尔，日期，
范围类型。字段的类型，可以自己指定，也可以由ES自动推算出来。数据支持数组，支持嵌套。
- 每个文档都有一个唯一的id
- 可以自己指定
- 也可以由ES生成
1.1 文档的元数据
用于标注文档的相关信息
- _index:文档所属的
索引名 - _type: 文档所属的
类型名，7.0之后只能有一个type，_doc - _id:文档的唯一id
- _source:文档的原始json数据
_all:整合所有内容到该字段- _version:文档的版本信息
- _score:相关性打分。
2.索引（index）
- 类相似文档的集合，是一类文档的集合， 索引体现了逻辑的概念。
- shard（分片）是物理空间的概念，索引里面的数据分散放在shard的上面。
- 索引的mapping，用于定义文档的字段和类型。
- 索引的setting，用于定义数据的分布。
- 索引和关系型数据库的对比
| RDBMS | ES |
|---|---|
| table（表） | index（索引） |
| row （一条记录） | document（文档） |
| column （列） | field（一个字段） |
| schema（创建语句） | Mapping（字段和类型定义配置） |
| sql （查询语言） | DSL（查询语言） |
| 支持事务，JOIN操作 | 查询，搜索，评分关联计算。 |
3.分布式系统的可用性与扩展性
- 高可用性
- 服务可用性，允许有节点停止服务
- 数据可用性 - 部分节点丢失，不会丢失数据
- 可扩展性
- 请求量提升/数据的不断增长的时候将数据分布到不同的节点上。
ES的分布式架构
- 不同的集群通过不同的名字区分，默认名字『elasticsearch』
- 通过修改配置文件，或者在命令运行
-E cluster.name=xxx进行设定 - 一个集群可以有多个节点。
4. 节点
- 一个ES的实例
- 是一个java进程
- 一台机器上可以运行多个ES,但是生成环境一个机器上最好只运行一个。
- 节点有自己的名字，可以修改配置文件或者启动的时候
-E node.name=xxx指定 - 每一个节点启动后，会分配一个UID，保存在data目录下。
4.1 Master-eligible Node和Master Node
- 每个节点启动后，默认就是Master-eligible节点
- 可以设置
node.master:false禁止
- 可以设置
- Master-eligible节点可以参选主流程，成为Master节点。
- 当第一个节点启动的时候，会将自己选举成为Master节点，只有Master节点才能修改集群状态信息
- 集群状态指的是维护一个集群必要的信息，比如所有节点的信息，所有的索引和其相关的mapping和settting设置， 分配的路由信息。
- 这样的设定是为了避免信息导致数据的不一致性。
4.2 data node和coordinating node
data node：保存数据，负责保存分配数据，对数据扩展起到非常强大的作用。
coordinating node：负责接收客户端请求，将请求分发到合适节点，最终汇总结果。每一个节点默认都起到 coordinating node这个作用。
4.3其他节点
- Hot & Warm Node：不同硬件配置node，用来实现冷热架构，降低集群的部署成本。
- Machine Learning Node：负责跑机器学习的Job，做异常检测处理，
4.4 配置节点的类型
- 开发环境一个节点可承担多个角色
- 生成环境中，应该设置单一的角色节点。
| 节点类型 | 配置参数 | 默认值 |
|---|---|---|
| master eligible | node.master | true |
| data | node.data | true |
| ingest | node.ingest | true |
| coordinating only | 无 | 默认是开启，需要仅仅启动，把其他的全部设置为false |
| machine learning | node.ml | true （enable x-pack） |
5分片
- 主分片（Primary Shard）解决数据水平扩展的问题，通过主分片，将数据分布到集群内的所有节点上面。
- 一个分片是一个运行的Lucene的实例
- 主分片数在索引创建的时候指定，以后不可以改，除非重新索引。
- 副本分片（Replica Shard），解决数据的高可用问题，是主分片的拷贝。
- 副本分配数，可以动态的调整。
- 增加副本数，可以提高读取的吞吐量，提高服务可用性。
5.1分配的设定
生产环境提前做好容量规划
- 分片数设置过小
- 后续无法增加节点实现水平扩展
- 单个分片数据量过大，数据重新分配耗时。
- 分片数设置过大，（7.0默认主分片设置为1，解决了over-shading问题）
- 影响搜索结果的相关性打分，影响统计结果的准确性。
- 单个节点上过多的分配，导致资源浪费，影响性能。
5.2查看集群状况
GET _cluster/health
- Green：主分片和副本都正常工作。
- Yellow：主分片全部正常，有副本分配未这个词分配
- Red：有主分片未能分配。（磁盘量不足的时候创建索引）
settting.png
