Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎, 基于Lucene和Restful接口，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。
同时，它又不仅仅只是全文搜索，它还能实现结构化搜索、数据分析、复杂的人类语言处理、地理位置和对象间关联关系等
怎么理解Elasticsearch
- 一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索
- 一个分布式实时分析搜索引擎
- 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据
面向文档
Elasticsearch 是面向文档的，意味着它存储整个对象或文档。Elasticsearch 不仅存储文档，而且索引每个文档的内容，使之可以被检索。在 Elasticsearch 中，我们对文档进行索引、检索、排序和过滤--而不是对行列数据。这是一种完全不同的思考数据的方式，也是 Elasticsearch 能支持复杂全文检索的原因。
Elasticsearch的主要概念：
节点
它指的是Elasticsearch的单个正在运行的实例。单个物理和虚拟服务器容纳多个节点，这取决于其物理资源的能力，如RAM，存储和处理能力。
集群
它是一个或多个节点的集合。 集群为整个数据提供跨所有节点的集合索引和搜索功能。
索引
它是不同类型的文档和文档属性的集合。索引还使用分片的概念来提高性能。 例如，一组文档包含社交网络应用的数据。
类型/映射
它是共享同一索引中存在的一组公共字段的文档的集合。 例如，索引包含社交网络应用的数据，然后它可以存在用于用户简档数据的特定类型，另一类型可用于消息的数据，以及另一类型可用于评论的数据。
文档
它是以JSON格式定义的特定方式的字段集合。每个文档都属于一个类型并驻留在索引中。每个文档都与唯一标识符(称为UID)相关联。
碎片
索引被水平细分为碎片。这意味着每个碎片包含文档的所有属性，但包含的数量比索引少。水平分隔使碎片成为一个独立的节点，可以存储在任何节点中。主碎片是索引的原始水平部分，然后这些主碎片被复制到副本碎片中。
副本
Elasticsearch允许用户创建其索引和分片的副本。 复制不仅有助于在故障情况下增加数据的可用性，而且还通过在这些副本中执行并行搜索操作来提高搜索的性能。
Elasticsearch的健康检查
GET /_cluster/health
返回
{
"cluster_name": "elasticsearch",
"status": "green",
"timed_out": false,
"number_of_nodes": 1,
"number_of_data_nodes": 1,
"active_primary_shards": 0,
"active_shards": 0,
"relocating_shards": 0,
"initializing_shards": 0,
"unassigned_shards": 0
}
green
所有的主分片和副本分片都正常运行。
yellow
所有的主分片都正常运行，但不是所有的副本分片都正常运行。
red
有主分片没能正常运行。
Elasticsearch的优点
- Elasticsearch是基于Java开发的，有跨平台的特性。
- Elasticsearch是实时的，换句话说，一秒钟后，添加的文档可以在这个引擎中搜索得到。
- Elasticsearch是分布式的，这使得它易于在任何大型组织中扩展和集成。
- 通过使用Elasticsearch中的网关概念，创建完整备份很容易。
- 与Apache Solr相比，在Elasticsearch中处理多租户非常容易。
- Elasticsearch使用JSON对象作为响应，这使得可以使用不同的编程语言调用Elasticsearch服务器。
- Elasticsearch支持几乎大部分文档类型，但不支持文本呈现的文档类型。
Elasticsearch的缺点
- Elasticsearch在处理请求和响应数据方面仅支持JSON。
相关阅读：
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
