第一章 Elastic入门基础概念以及基本操作

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

这一节主要讲述ES的一些基本概念，例如：索引、文档、集群、节点、分片、段、副本等以及，ES的基本操作包括CRUD和基础API使用

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一、基本概念

索引（index）

索引（index）在ES中可以抽象的理解一张表，一类数据的聚集，它通过Mapping来定义数据结构，也就是数据是怎么组织在一起的，这里包括每个字段的类型、如何分词、是否要搜索、是否要聚合、是否要排序等等，可以笼统的理解为就是表结构，而Settings这里主要定义数据要分布到多少个分片上，要多少个副本，以及数据被最短可搜索到的时间等等。

文档（doc）

ES是面向文档的，也是可以被所搜的最小单位在ES里，可以理解为就是一条数据，在ES中数据是以JSON格式保存的，一条文档包含信息有元数据比如：_index(索引名)、_id(文档ID，可以自己指定也可以自动生成)、_version(版本号)、_source(原始数据也就是真正的数据在这里显示)等等

集群（cluster）

ES本身就具有分布式、高可用性（允许节点有丢失且不会丢失数据）、可扩展性（将数据分布到所有节点上去）
不同的集群可以通过集群名字来区分

节点（node）

节点就是运行服务器上一个ES实例本身就是一个JAVA进程，可以通过配置文件形成不同功能的节点，每个节点都有不同名字来区分，每个节点启动后都分配一个UID，保存data目录下。
master：默认每个节点都是 node.master:false 来禁止，维护一个集群正常运行的所有必要信息：所有的节点信息、索引的mapping和setting信息、分片的路由信息，只有它才能修改集群的状态。
data：数据节点，默认就是，通过 node.data:false来禁止，用来保存数据，在数据扩展上起到了至关重要的作用
coordinating ：协调节点，负责接收Client的请求，并将请求发到合适的节点上去，最终再把数据汇集到一起，每个节点默认都起到了coordinating的职责，其他节点都是false，可称为专属协调节点
ingest：数据摄取处理节点，每个节点默认都是，通过node.ingest:false来禁止。

分片（shard）

分片有 primary shard和replica shard
主分片（primary shard），主要解决数据水平扩展的问题。通过主分片可以将数据分布到集群内的所有节点上，数据可以并发的读写到每个分片上，提高写入速度，一个分片就是一个运行的Lucene的实例。这里注意的是，主分片的数量一旦设定后，就不可更改，除非通过reindex操作。
副本分片（replica shard）用以解决数据高可用的问题。
这里注意的事分片数过小，导致后续数据无法通过增加节点实现水平扩展，单个分片数据量过大导致数据重新分配耗时，分片数量过，会影响搜索结果的相关性打分，影响统计结果的准确性，单个节点上过多分片，会导致资源浪费（master会记录每个分片的信息），同时影响性能，
因此分片的大小数量设定是门学问，后续集群容量规划详讲。

段（segment）

默认ES会1秒进行一次refresh，形成一个segment，然后数据就可以被搜索到了，segment是shard上最小单位，生产环境会严格限制segment的数量，ES也会自动对segment进行forcemerge操作。

二、基本操作

CRUD

#文档的CURD
//create document 指定ID，如果ID已经存在，报错
PUT user/
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