共计 1433 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

这期内容当中丸趣 TV 小编将会给大家带来有关 Elasticsearch 的基本概念是什么，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

       ES 是一个高扩展的、开源的、全文检索的搜索引擎，它提供了近实时的索引、搜索、分析功能。Shay Banon 是 ES 奠基者，系统是在 Apache Lucene 的基础上采用 Java 实现的。Lucene 非常复杂，而 ES 通过 RESTful API 屏蔽 Lucene 的复杂性，提供了方便的应用接口。

应用场景

它提供了强大的搜索功能，可以实现类似百度、谷歌等搜索。

可以搜索日志或者交易数据，用来分析商业趋势、搜集日志、分析系统瓶颈或者运行发展等等

可以提供预警功能（持续的查询分析某个数据，如果超过一定的值，就进行警告）

分析商业信息，在百万级的大数据中轻松的定位关键信息

ES 典型应用

Wikipedia

Stack Overflow

GitHub

Docker

基本概念

Cluster/ 集群：Cluster 是一组服务器构成的集成，用于协同存储数据、索引数据、检索数据和解析数据。Cluster 具有唯一标识名，你只需要指定集群标识名（默认是 elasticsearch），启动的时候，凡是集群是这个名字的，都会默认加入到一个集群中，选举 master 节点和节点管理都是自动完成的 (集群部署参考文章《ElasticSearch 部署》)。

Node/ 节点：Node 是参与到 Cluster 的单个服务器节点，具有唯一标识名，可加入到指定的 Cluster 中。

Index/ 索引：Index 是一类文档的集合，是具有相同业务特征的数据文档集合 (不是相同数据结构)，相当于传统数据库中的数据库。ES 数据的索引、搜索和分析都是基于索引完成的。Cluster 中可以创建任意个 Index。

Type/ 类型：Type 是 Index 中数据的，用于标识不同的文档字段信息的集合，相当于传统数据库的表。在 2.0 之后的版本直接做了插入检查，禁止一个索引下不同 Type 的字段类型冲突。

Document/ 文档：Document 是 ES 数据可被索引化的基本的存储单元，需要存储在 Type 中，相当于传统数据库的行记录，使用 json 来表示。

Shard/ 分片：Shard 是 ES 基本存储容器，是 Lucene 的一个实例，因此具有完整的存储搜索分析功能。Shard 是 ES 扩展性和可靠性的基础。ES 默认在创建索引时会创建 5 个分片，这个数量可以修改。分片的数量只能在创建索引的时候指定，不能在后期修改。

如果一个索引数据量很大，会造成硬件硬盘和搜索速度的瓶颈。如果分成多个分片，分片可以分摊压力。

分片允许用户进行水平的扩展和拆分

分片允许分布式的操作，可以提高搜索以及其他操作的效率

Replica/ 备份：拷贝一份分片就完成了分片的备份。备份的数量可以动态定义。

当一个分片失败或者下线时，备份的分片可以代替工作，提高了高可用性。

备份的分片也可以执行搜索操作，分摊了搜索的压力。

NRT(Near Real Time)：ES 并不是一个标准的数据库，它不像 MongoDB，它侧重于对存储的数据进行搜索。因此要注意到它不是实时读写 的，这也就意味着，刚刚存储的数据，并不能马上查询到。缺省配置下，shard 每秒自动更新，所以会有 1S 的延时。

上述就是丸趣 TV 小编为大家分享的 Elasticsearch 的基本概念是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道。