核心概念

（1）Near Realtime（NRT）：近實時，兩個意思，從寫入資料到資料可以被搜尋到有一個小延遲（大概1秒）；基於es執行搜尋和分析可以達到秒級

（2）Cluster：叢集，包含多個節點，每個節點屬於哪個叢集是通過一個配置（叢集名稱，預設是elasticsearch）來決定的，對於中小型應用來說，剛開始一個叢集就一個節點很正常
（3）Node：節點，叢集中的一個節點，節點也有一個名稱（預設是隨機分配的），節點名稱很重要（在執行運維管理操作的時候），預設節點會去加入一個名稱為“elasticsearch”的叢集，如果直接啟動一堆節點，那麼它們會自動組成一個elasticsearch叢集，當然一個節點也可以組成一個elasticsearch叢集

（4）Document&field：文件，es中的最小資料單元，一個document可以是一條客戶資料，一條商品分類資料，一條訂單資料，通常用JSON資料結構表示，每個index下的type中，都可以去儲存多個document。一個document裡面有多個field，每個field就是一個數據欄位。

product document

{
  "product_id": "1",
  "product_name": "高露潔牙膏",
  "product_desc": "高效美白",
  "category_id": "2",
  "category_name": "日化用品"
}

 

（5）Index：索引，包含一堆有相似結構的文件資料，比如可以有一個客戶索引，商品分類索引，訂單索引，索引有一個名稱。一個index包含很多document，一個index就代表了一類類似的或者相同的document。比如說建立一個product index，商品索引，裡面可能就存放了所有的商品資料，所有的商品document。
（6）Type：型別，每個索引裡都可以有一個或多個type，type是index中的一個邏輯資料分類，一個type下的document，都有相同的field，比如部落格系統，有一個索引，可以定義使用者資料type，部落格資料type，評論資料type。

商品index，裡面存放了所有的商品資料，商品document

但是商品分很多種類，每個種類的document的field可能不太一樣，比如說電器商品，可能還包含一些諸如售後時間範圍這樣的特殊field；生鮮商品，還包含一些諸如生鮮保質期之類的特殊field

type，日化商品type，電器商品type，生鮮商品type

日化商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name
電器商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，service_period
生鮮商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，eat_period

每一個type裡面，都會包含一堆document

{
  "product_id": "2",
  "product_name": "長虹電視機",
  "product_desc": "4k高清",
  "category_id": "3",
  "category_name": "電器",
  "service_period": "1年"
}


{
  "product_id": "3",
  "product_name": "基圍蝦",
  "product_desc": "純天然，冰島產",
  "category_id": "4",
  "category_name": "生鮮",
  "eat_period": "7天"
}

（7）shard：單臺機器無法儲存大量資料，es可以將一個索引中的資料切分為多個shard，分佈在多臺伺服器上儲存。有了shard就可以橫向擴充套件，儲存更多資料，讓搜尋和分析等操作分佈到多臺伺服器上去執行，提升吞吐量和效能。每個shard都是一個lucene index。
（8）replica：任何一個伺服器隨時可能故障或宕機，此時shard可能就會丟失，因此可以為每個shard建立多個replica副本。replica可以在shard故障時提供備用服務，保證資料不丟失，多個replica還可以提升搜尋操作的吞吐量和效能。primary shard（建立索引時一次設定，不能修改，預設5個），replica shard（隨時修改數量，預設1個），預設每個索引10個shard，5個primary shard，5個replica shard，最小的高可用配置，是2臺伺服器。

elasticsearch核心概念 vs. 資料庫核心概念