Elastic Search基础概念

主要概念：

1. 节点和集群

Elasticsearch可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了能够处理大型数据集，实现
容错和高可用性，Elasticsearch可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器称为集群
（cluster），形成集群的每个服务器称为节点（node）。

2. 分片

当有大量的文档时，由于内存的限制、硬盘能力、处理能力不足、无法足够快地响应客户端
请求等，一个节点可能不够。在这种情况下，数据可以分为较小的称为分片（shard）的部分（其
中每个分片都是一个独立的Apache Lucene索引）。每个分片可以放在不同的服务器上，因此，数
据可以在集群的节点中传播。当你查询的索引分布在多个分片上时，Elasticsearch会把查询发送
给每个相关的分片，并将结果合并在一起，而应用程序并不知道分片的存在。此外，多个分片可
以加快索引。

3. 副本

为了提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。副本（replica）只是一个分片的
精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。换句话说，Elasticsearch可以有许多相同的分片，
其中之一被自动选择去更改索引操作。这种特殊的分片称为主分片（primary shard），其余称为副
本分片（replica shard）。在主分片丢失时，例如该分片数据所在服务器不可用，集群将副本提升
为新的主分片。

4. 时光之门

Elasticsearch处理许多节点。集群的状态由时光之门控制。默认情况下，每个节点都在本地
存储这些信息，并且在节点中同步。

数据结构定义:

1. 索引

索引（index）是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更小的部分。你可以把
索引看成关系型数据库的表。然而，索引的结构是为快速有效的全文索引准备的，特别是它不存
储原始值。如果你知道MongoDB，可以把Elasticsearch的索引看成MongoDB里的一个集合。如果
你熟悉CouchDB，可以把索引看成CouchDB数据库索引。Elasticsearch可以把索引存放在一台机器
或者分散在多台服务器上，每个索引有一或多个分片（shard），每个分片可以有多个副本（replica）。

2. 文档

存储在Elasticsearch中的主要实体叫文档（document）。用关系型数据库来类比的话，一个文
档相当于数据库表中的一行记录。当比较Elasticsearch中的文档和MongoDB中的文档，你会发现
两者都可以有不同的结构，但Elasticsearch的文档中，相同字段必须有相同类型。这意味着，所
有包含title字段的文档，title字段类型都必须一样，比如string。
文档由多个字段组成，每个字段可能多次出现在一个文档里，这样的字段叫多值字段
（multivalued）。每个字段有类型，如文本、数值、日期等。字段类型也可以是复杂类型，一个字
段包含其他子文档或者数组。字段类型在Elasticsearch中很重要，因为它给出了各种操作（如分
析或排序）如何被执行的信息。幸好，这可以自动确定，然而，我们仍然建议使用映射。与关系
型数据库不同，文档不需要有固定的结构，每个文档可以有不同的字段，此外，在程序开发期间，
不必确定有哪些字段。当然，可以用模式强行规定文档结构。从客户端的角度看，文档是一个JSON
对象（关于JSON格式的更多内容，参见http://en.wikipedia.org/wiki/JSON）。每个文档存储在一个
索引中并有一个Elasticsearch自动生成的唯一标识符和文档类型。文档需要有对应文档类型的唯
一标识符，这意味着在一个索引中，两个不同类型的文档可以有相同的唯一标识符。

3. 文档类型

在Elasticsearch中，一个索引对象可以存储很多不同用途的对象。例如，一个博客应用程序
可以保存文章和评论。文档类型让我们轻易地区分单个索引中的不同对象。每个文档可以有不同
的结构，但在实际部署中，将文件按类型区分对数据操作有很大帮助。当然，需要记住一个限制，
不同的文档类型不能为相同的属性设置不同的类型。例如，在同一索引中的所有文档类型中，一
个叫title的字段必须具有相同的类型。

4. 映射

在有关全文搜索基础知识部分，我们提到了分析的过程：为建索引和搜索准备输入文本。文
档中的每个字段都必须根据不同类型做相应的分析。举例来说，对数值字段和从网页抓取的文本
字段有不同的分析，比如前者的数字不应该按字母顺序排序，后者的第一步是忽略HTML标签，
因为它们是无用的信息噪音。Elasticsearch在映射中存储有关字段的信息。每一个文档类型都有
自己的映射，即使我们没有明确定义。