ElasticSearch概述
ElasticSearch（简称 ES） 是一个分布式的使用 REST 接口的搜索引擎，属于非关系型数据库。它是在 lucene 的基础上进行研发的，隐藏了 lucene 的复杂性，提供简单易用的 RESTful Api接口。ES 的分片相当于 lucene 的索引。ES属于Elastic 公司，该公司同时拥有 Logstash 及 Kibana。这个三个项目组合在一起，就是大名鼎鼎的 ELK 。简单地说，Logstash 负责数据的采集，处理，Kibana 负责数据展示，分析，管理，监督及应用。ES 是ELK的核心，它可以帮我们对数据进行快速地搜索及分析，本文将对ElasticSearch的核心概念做重点介绍，来帮助刚刚上手ES的同学快速入门。ES、Logstash以及Kibana三者的关系如下图所示：
文档（Document）
ES是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位。
以下内容都属于文档
- 日志文件中日志项
- 一首歌、一篇 PDF 文档、一个网页
- 一条订单数据
分片（Shard）
由于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分片（Shard），分布在多台服务器上存储。有了分片就可以横向扩展，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。
分片分为主分片（Primary Shard）和副本分片（Replica Shard）。
主分片主要用以解决水平扩展的问题，通过主分片，就可以将数据分布到集群上的所有节点上，一个主分片就是一个运行的 Lucene 实例，当我们在创建 ES 索引的时候，可以指定分片数。
副本分片用以解决数据高可用的问题，也就是说集群中有节点出现硬件故障的时候，通过副本的方式，也可以保证数据不会产生真正的丢失，因为副本分片是主分片的拷贝，在索引中副本分片数可以动态调整，通过增加副本数，可以在一定程度上提高服务查询的性能。
索引（Index）
索引简单来理解就是结构文档的集合，一个索引就代表了一类类似的或者相同的文档，建立一个用户索引，里面可能就存放了所有的用户数据，也就是所有的用户文档。在一个索引中包括： Mapping 和 Setting，Mapping 定义的是索引当中所有文档字段的类型结构，Setting 主要是指定要用多少的分片以及数据是怎么样进行分布的。
映射（Mapping）
类似于关系数据库中的表定义
字段（Field）
类似于关系数据库中的字段（column）
类型（Type）
在 ES 7.0 之前，每一个索引是可以设置多个 Types。例如一个短视频系统，一个索引，可以定义用户数据 Type，短视频数据 Type，评论数据 Type 等。从 7.0 开始，一个索引只能创建一个 Type
节点（Node）
节点其实就是一个 ES 实例，本质上是一个 Java 进程，一台机器上可以运行多个 ES 进程，但是生产环境一般建议一台机器上只运行一个 ES 实例。
文档和索引以及节点和分片的关系
索引和文档是偏向于逻辑上的概念，节点和分片更偏向于物理上的概念。
集群（Cluster）
ES 通过集群保证高可用，一个集群中可以有一个或者多个节点，用三种颜色来表示集群健康程度：
- Green：主分片与副本都正常分配
- Yellow：主分片全部正常分配，有副本分片未能正常分配
- Red：有主分片未能分配（例如，当服务器的磁盘容量超过 85% 时，去创建了一个新的索引）
下图就是一个基础的ES集群，可以看到shard 和其对应的replica都保存在不同的node上，这样保证了一个node不可用，另一个node可以正常工作。
REST API
可以通过REST API来对ES进行增删改查相关操作
具体rest api链接如下：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/index.html
ES和RDBMS区别
区别如下图：
备注：从 7.0 开始，一个索引只能创建一个 Type。
