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Elasticsearch是什么

    Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以在很短的时间内存储，搜索和分析大量的数据。它通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。我们举几个例子来说明Elasticsearch能做什么？

    当你经营一家网上商店，你可以让你的客户搜索你卖的商品。在这种情况下，你可以使用Elasticsearch来存储您的整个产品目录和库存信息，为客户提供精准搜索，可以为客户推荐相关商品。

    当你想收集日志或者交易数据的时候，要分析和挖掘这些数据，寻找趋势，统计，总结，或异常。在这种情况下，你可以使用LogStash 或者其他工具来进行收集数据，当这些数据存储到Elasticsearch中 。你可以搜索和汇总这些数据，找到任何你感兴趣的信息。

    当你运行一个价格提醒的平台，可以给客户提供一些规则，如我有兴趣购买一个特定的电子设备，当商品的价格在未来一个月内的价格低于多少钱的时候通知我。在这种情况下，你可以把供应商的价格，把他们定期存储到Elasticsearch中，使用定时器过滤的能力来匹配客户的需求，当查询到价格低于客户设定的值后给客户发送一条通知。

    当你有商业智能分析的需求时，你希望快速调查，分析和可视化，并有大量的数据（千万条记录）的时候。在这种情况下，你可以使用Elasticsearch来存储你的数据，然后用Kibana建立自定义的仪表板或者任何你熟悉的语言开发展示界面，您可以使用Elasticsearch的聚合功能来执行复杂的商业智能与数据查询。

    本文由赛克蓝德(secisland)原创，转载请标明作者和出处。

    对于码农来说，比较有名的案例是github，gihtub 的搜索是基于 Elasticsearch 构建的，在 github.com/search 页面，你可以检索项目、用户、issue、pull request，还有代码。共有 40-50个 索引库，分别用于索引网站需要跟踪的各种数据。虽然只索引项目的主分支(master)，但这个数据量依然巨大，20亿索引文档，30TB的索引文件。

Elasticsearch的核心概念

    下面介绍Elasticsearch的几个核心概念，准实时索引(Near Realtime)，集群(cluster),节点(node), 索引(index),类型(type),文档(document),分片和复制(shards Replicas)。

准实时索引(Near Realtime)

Elasticsearch是准实时搜索平台。这意味着有轻微的延迟（通常为1秒）就可以从入库建索引文件到已经进行关键字搜索。

集群(cluster)

集群是由一个或多个节点组成，对外提供服务，对外提供索引和搜索功能。在所有节点，一个集群有一个唯一的名称默认为“Elasticsearch”。此名称是很重要的，因为每个节点只能是群集的一部分，当该节点被设置为相同的名称时，就会自动加入群集。当需要有多个集群的时候，要确保每个集群的名称不能重复，否则，节点可能会加入错误的群集。请注意，一个节点只能加入一个集群。此外，您还可以拥有多个独立的集群，每个集群都有其不同的集群名称。例如，在开发过程中，你可以建立开发集群库和测试集群库，分别为开发，测试服务。

节点(node)

一个节点是一个逻辑上独立的服务，它是群集的一部分，可以存储数据，并参与集群的索引和搜索功能。就像集群一样，一个节点也有唯一的名字，默认是一个随机的和机器相关的名称，在启动的时候分配。如果你不想要的默认值，你可以定义任何你想要的节点名。这个名字在管理中很重要，在网络中Elasticsearch群集通过节点名称进行管理和通信。一个节点可以被配置为加入一个特定的群集。默认情况下，每个节点会加入名为Elasticsearch的集群中，这意味着如果你在网络上启动多个节点，如果网络畅通，他们能彼此发现并自动加入一个名为Elasticsearch的集群中。在一个单一的集群中，你可以拥有多个你想要的节点。当网络没有集群运行的时候，只要启动任何一个节点，这个节点会默认生成一个新的集群，这个集群会有一个节点。

索引(index)

索引是有点结构的文档集合。例如，可以有一个客户数据的索引，另一个是产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引是一个名称（必须是全部小写），这个名字是用来指在执行索引、搜索、更新和删除操作时对文档的索引。在一个单一的集群中，您可以定义多个你想要的索引。

类型(type)

在索引中，可以定义一个或多个类型。类型是索引的逻辑分区。在一般情况下，一种类型被定义为具有一组公共字段的文档。例如，让我们假设你运行一个博客平台，并把所有的数据存储在一个索引中。在这个索引中，您可以定义一个类型为用户数据，另一种类型为博客数据，另一种类型的评论数据。

文档(document)

文档是可以被索引的基本单位。例如，你可以有一个的客户文档，有一个产品文档，还有一个订单的文档。文档是以JSON（JavaScript Object Notation）格式存储的。在一个索引中，您可以存储多个的文档。请注意，虽然在一个索引中有多分文档，但这些文档的结构是一致的，并在第一次存储的时候指定。

分片(shards)

一个索引可以存储很大的数据，这些空间可以超过一个节点的物理存储的限制。例如，十亿个文档占用磁盘空间为1TB。仅从单个节点搜索可能会很慢，还有一台物理机器也不一定能存储这么多的数据。为了解决这一问题，Elasticsearch将索引分解成多个分片。当你创建一个索引，你可以简单地定义你想要的分片数量。每个分片本身是一个全功能的、独立的单元，可以托管在集群中的任何节点。

分片主要有两个很重要的原因是：

1、它允许你水平分割扩展你的数据。

2、它允许你分配和并行操作（可能在多个节点上）从而提高性能和吞吐量

这些很强大的功能对用户来说是透明的，你不需要做什么操作，系统会自动处理。

复制(Replicas)

复制是一个非常有用的功能，不然会有单点问题。当网络中的某个节点出现问题的时候，复制可以对故障进行转移，保证系统的高可用。因此，Elasticsearch允许你创建一个或多个拷贝，你的索引分片就形成了所谓的副本或副本分片。

复制是重要的，主要的原因有：

1、它提供了高可用性，当节点失败的时候不受影响。需要注意的是，一个复制的分片不会存储在同一个节点中。

2、它允许您扩展您的搜索量，提高并发量，因为搜索可以在所有副本上并行的执行。

总结一下，每个索引可以拆分成多个分片。索引可以复制零个或者多个分片。一旦复制，每个索引就有了主分片和复本分片。分片的数量和副本的数量可以在创建索引时定义。当创建索引后，你可以随时改变副本的数量，但你不能改变分片的数量。

默认情况下，每个索引分配5个分片和1个副本，这意味着你的集群节点至少要有两个节点，你将拥有5个主要的分片和5个副本分片共有10个分片。

注：每个Elasticsearch分片是一个Lucene的索引。有文档，你可以在一个单一的Lucene索引中存储的最大值为lucene-5843，极限是2147483519（= integer.max_value - 128）个文档。你可以使用_cat/shards api监控碎片的大小。

赛克蓝德(secisland)后续会逐步对Elasticsearch的最新版本的各项功能进行分析，近请期待。