本篇文章给大家分享的是有关Elasticsearch的基本概念是什么呢，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
以 Elasticsearch 7.9.2 为准。
文档和索引面向开发者，是逻辑概念；节点、分片、集群面向运维，是物理概念。
一个文档理解为一个 JSON 对象即可。文档是 ES 中存储、搜索的最小单位。
文档均有自己的 id，形式为一个整数，可以自己指定，也可以由 ES 生成。
文档的常见样子：
{
"_index": "myindex",
"_type": "doc", // es7 开始，这里必须是 doc
"_id": "YmYJdj888",
"_score": 0.2876333,
"_source": {
"foo": "astr",
"bar": "bstr",
"biz": [
"book", "cat"
]
}
}其中，_source 字段保存文档原始内容，其他字段为文档元数据。
_index 表示它属于那个索引，_id 表示文档的 id。其他字段后面再说。
所以是文档和集合。类似于关系型数据库中的表。
一词多义，索引：
（ES 中）名词，表示文档的集合
（ES 中）动词，表示将文档放入 ES （例：将某文档索引到 ES 中）
（抛开 ES）名词，表示查找标记（例：这个数据库用 B+ 树实现索引）
索引中的文档被分散在分片（shard）上。
一个 ES 节点指的是一个 ES 程序运行实例，其实就是个 Java 进程。
生产环境中，一台机器只运行一个实例。
每一个节点都有名字，通过配置文件指定，或在启动时加参数
-E node.name=foo
节点启动后，会分配 UID，保存于 data 目录下。
ES 是分布式软件，不同角色的节点组成集群，以提供如下特性：
可用性：
服务可用：允许少数节点不可用
数据可用：损坏少数节点时数据不丢失
可扩展：可以不断增加机器。
集群：
不同集群通过名字区分，默认的集群名为 elasticsearch。集群名通过配置文件指定或在命令行中 -E cluster.name=myc 指定。集群中有 >= 1 个节点。
集群中节点的角色：
master eligible：可被选举为 master。master 主要负责索引的创建和删除，决定分片分到哪里，维护和更新集群的状态。
data：存放数据。
ingest：数据进来之前进行过滤。
协调者（coordinating）：与客户端打交道的节点。客户端的请求都是先到协调者这里，再由协调者在后面忙活，然后把结果返回给客户端。
机器学习：负责机器学习。需要开启 X-Pack 插件。
| 节点角色 | 参数 | 默认值 |
|---|---|---|
| master eligible | node.master | true |
| data | node.data | true |
| ingest | node.ingest | true |
| 协调者 | 无 | 不涉及 |
| 机器学习 | node.ml | true |
任何节点都一定是协调者，如果要把某节点设置为只充当协调者，则只需且必须把其他的 4 个参数都设为 false。
生产环境中，每个节点应该只充当一个角色。如果数据量小，酌情让部分节点兼职。
生产环境中，应该只对外保留协调者的地址。
索引有 >=1 个分片，每个分片有 1 个主分片和 >=0 个副本分片。
例如，对于索引 myindex，分片数设为 3，副本数设为 1，则总数据片个数为 3*(1+1)=6。一般的，某索引分片数为 n，副本数为 m，则总数据片个数为 n(m+1)。
一个文档放到某索引后，文档会被放入某个主分片和这个主分片对应的所有副本分片。主分片及其对应的副本分片必须在互不相同的节点上，但主分片之间不必如此。
例如，索引 myindex，分片数设为 3，副本数设为 1。3 个主分片记为 P0、P1、P2，对应的副本分片记为 R0，R1，R2。给 3 台机器，则数据片的分布可能为：
(P0 R2) (P1 R0) (P2 R1)，
如果只给 2 台机器，则则数据片的分布可能为：
(P0 P1 R2) (P2 R0 R1)，
如果只给 1 台机器，则则数据片的分布可能为：
(P0 P1 P2)，
此时，ES 无法创建副本分片，此时集群可用但非高可用。
索引的分片数设定后不可修改，如果需要修改必须重新建索引。副本数可以动态调整。
适当增加分片数可以避免单个数据片过大，也增加了对机器的可伸缩性。适当增加副本数可以提高性能和吞吐量。
以上就是Elasticsearch的基本概念是什么呢，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
