ElasticSearch 一 基本概念

1、Indices 索引，类似于mysql的Databases

2、Types 类型，类似于mysql的Tables

3、Documents 文档。类似于mysql的Row

4、Fields 域，字段，类似于Column

5、schema mapping：所有文档写进索引之前都会先进行分析，如何将输入的文本分割为词条、哪些词条又会被过滤，这种行为叫做映射（mapping）。一般由用户自己定义规则。定义后续数据如何建立索引，会定义数据的类型、是否索引、是否存储等，已有数据要改变映射关系需要reindex，mapping在整个index内有效（type不能作为作用域）。索引类型：analyzed 全文检索，not_analyzed：精确字符串匹配 

6、shard：index的子部分，内部对应一个lucene，不同shard分布式存储，index的切分与合并是透明的

7、replica：对于shard的备份，主从切换时透明化的

8、节点：单个ElasticSearch 进程实例被称为节点(Node)，数据访问量很大，单机无法应付，就需要多个ElasticeSearch实例，构成一个集群。

    节点分为三类：

    1>数据节点 持有数据，提供对这些数据的搜索功能。

    2>主(master)节点，作为监督者负责控制其他节点的工作，一个集群只有一个主节点。

    3>部落节点(tribe)作为桥梁，负责连接多个集群，并允许我们再多个集群工作。

9、集群：多个ElasticSearch 实例的集合称为集群。

 

10、数据源（River）：如db、消息队列等

11、网关（gateway）：文件系统、hdfs、s3等

12、通信（Transport）

代表es内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用tcp协议进行交互，同时它支持http协议（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。

              

总结：

逻辑结构：

index type document field

 

物理结构：

shard replica node cluster