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环境

当前使用的虚拟机环境为 CentOS 7，操作系统为 Windows 7，Elasticsearch 版本为 5.4.3，Kibana 版本为 5.4.3。

基本概念

Elasticsearch 是一个分布式的、基于倒排索引的全文检索引擎。理解其核心概念对于学习和应用非常重要。以下是几个关键概念的解释：

近实时（NRT）

Elasticsearch 采用近实时搜索模型。从索引文档（创建文档）到能够被搜索索引，通常会有大约 1 秒的延迟。这一特性使得 Elasticsearch 在处理大量实时数据时表现出色。

集群

集群是 Elasticsearch 中的核心概念。它由一组节点（服务器）组成，这些节点共同存储数据并提供联合索引和搜索功能。每个集群都有一个唯一的名称，默认为 "elasticsearch"。集群名称在不同环境中应保持唯一，以避免节点错误地加入其他集群。例如，可以在开发、预发布和生产环境中分别使用不同的集群名称，如 "logging-dev"、"logging-stage" 和 "logging-prod"。

需要注意的是，Elasticsearch 只支持单节点集群。此外，可以存在多个独立的集群，每个集群都有自己的名称。

节点

节点是集群中的单个服务器，它负责存储数据并参与索引和搜索操作。每个节点都有一个唯一的标识符，默认为一个随机生成的 UUID。如果不需要使用默认标识符，可以自定义节点名称。节点名称对于管理和监控集群至关重要。

在一个集群中，默认情况下所有节点都会自动加入名为 "elasticsearch" 的集群。如果网络中存在多个节点，它们将自动形成一个单一集群。如果只启动一个节点，则会创建一个名为 "elasticsearch" 的单节点集群。

索引（Index）

索引是 Elasticsearch 中存储文档的基本单位。它类似于关系型数据库中的数据库，用于存储和管理特定类型的文档。索引通过名称唯一标识，支持的操作包括索引、搜索和删除文档。

在一个集群中，可以定义多个索引，每个索引代表不同的数据类型或分区。例如，可以创建一个名为 "customers" 的索引专门存储客户数据，另一个名为 "products" 的索引存储产品信息。

类型（Type）

索引中可以定义多个类型（type），每个类型代表逻辑上的分区或类别。类型的定义完全依赖于实际应用场景。例如，在一个博客平台中，可以将用户数据、博客内容和评论分别定义为三个不同的类型。类型类似于关系型数据库中的表，用于组织和管理文档的结构。

文档（Document）

文档是 Elasticsearch 中存储的基本单元，它可以是一个 JSON 格式的对象。例如，一个用户文档可能包含用户的姓名、邮箱和注册时间。文档需要被索引并分配到特定的类型中，才能在 Elasticsearch 中被有效管理和检索。

分片 & 副本

Elasticsearch 可以将一个索引拆分为多个分片（shards），以支持大规模数据存储和高性能搜索。每个分片都相当于一个独立的 Lucene 索引，存储在集群中的任意节点上。分片的主要作用是水平扩展和提高吞吐量。

为了确保高可用性，Elasticsearch 支持分片的副本（replicas）。主分片负责存储原始数据，副本分片则提供数据的镜像。当主分片出现故障时，副本可以在短时间内承担数据服务。默认情况下，每个索引有 5 个主分片和 1 个副本分片（相当于一个完整副本）。这意味着集群中至少需要 2 个节点来支持 5 个主分片和 5 个副本分片（总共 10 个分片）。

需要注意的是，副本分片永远不会与主分片存放在同一节点上，这确保了高可用性和数据冗余。副本分片还可以提高搜索性能，因为搜索请求可以在所有副本中并行执行。

索引 与 索引 与 索引

Elasticsearch 中的 "索引" 是一个多义词，以下是其不同含义的总结：

默认情况下，Elasticsearch 会为每个字段创建倒排索引，这使得字段可以被搜索。用户可以选择不为特定字段创建倒排索引，但这样的字段将无法被搜索到。

参考地址：[Elasticsearch 官方文档](#)