01.ES介绍

1.1 ES功能

• 分布式的搜索引擎和数据分析引擎

• 数据分析：电商网站，最近7天牙膏销量排行前十商家（举例）；

• 全文检索，结构化检索，数据分析

• 全文检索：我想搜索商品名称包含牙膏的商品，select * from products where product_name like “%牙膏%”

• 结构化检索：我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些，select * from products where category_id=’日化用品’

• 部分匹配、自动完成、搜索纠错、搜索推荐

• 数据分析：我们分析每一个商品分类下有多少个商品，select category_id,count(*) from products group by category_id

• 对海量数据进行实时的处理

1.2 ES特点

• 可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公司；也可以运行在单机上，服务小公司

• Elasticsearch不是什么新技术，主要是将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；lucene（全文检索），商用的数据分析软件（也是有的），分布式数据库（mycat）

• 对用户而言，是开箱即用的，非常简单，作为中小型的应用，直接3分钟部署一下ES，就可以作为生产环境的系统来使用了，数据量不大，操作不是太复杂

• 数据库的功能面对很多领域是不够用的（事务，还有各种联机事务型的操作）；特殊的功能，比如全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理；Elasticsearch作为传统数据库的一个补充，提供了数据库所不不能提供的很多功能

02.es核心概念

mysql	elasticsearch
库	索引
表	类型
数据（每一条）	数据（每一条）
字段	属性

2.1 Near Realtime(NRT)

• 近实时，一方面指从写入数据到数据可以被搜索有个小延迟（一秒左右），一方面指基于es执行搜索和分析可以达到秒级。

2.2 Cluster

• 集群，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。

2.3 Node

节点，集群的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候），默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群。

2.4 Index，相当于库

索引，包含一堆有相似结构的文档数据，一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。

2.5 Type，相当于表

类型，每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。

2.6 Document&field，相当于行

文档，es中的最小数据单元，一个document可以是一个客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用json结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document，一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。

2.7 Shard

单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个shard，分布在多台服务器上存储。有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个shard都是一个lucene index。

2.8 Replica

任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认5个），replica shard（随时修改数量，默认1个），默认每个索引10个shard，5个primary shard，5个replica shard，最小的高可用配置，是2台服务器。