1. 概念

1.1 Document

定义: 可以被搜索数据的最小单位。

特性：文档会被序列化成Json格式，每个文档都有一个Uid，每个文档的id是独一无二的。

Metadata元数据：标注文档的相关信息

_index: 文档所属的索引名称

_type:文档所属类型名称

_id:文档唯一ID

_source:文档原始的json数量？ ->现在项目中没有用到

_version:版本信息可以解决部分冲突问题

_score:相关性打分

截图如下:

1.2 index

定义：Index是Document的容器，是一类文档的集合

特性：index表示每个索引都有自己的mapping定义，定义包含文档的字段名和字段类型，Shard是指分片，是物理概念，Index的数据分布在Shard上

1.3 field

定义：Document中的字段，是文档中的某一个属性

2. 问题：

2.1 什么是节点？

节点的本质是一个ES实例，即一个Java进程，一台机器可以运行多个ES进程，建议一台机器运行一个ES节点。

特性：1）每个ES节点都有自己的名字，通过文件配置，或者启动时用 -E node.name = mynodename 指定。2）每个节点启动之后都会分配一个Uid，该Uid保存在data目录下。

2.2 有哪些节点？->节点是ES进程的话，ES一定有不同类型的进程

Master node, Data node, Coordinate node，冷热节点（如何理解冷热节点），机器学习节点，Cross cluster search

2.3 什么是分片？

分片用于存储数据，分为主分片和副分片。其中主分片将数据分布到集群的所有节点上，一个分片是一个运行的Lucence实例，主分片数量在创建索引是指定，后续无法修改。副分片用于解决数据高可用的问题，是主分片的拷贝，数量可以动态调整。

2.4分片分配有什么规则？

不能过大和过小，分片数量过小，后续无法增加节点进行水平扩展，单个分片数据量大，导致数据重新分配耗时。分片数量过大，会影响相关性结果打分，影响统计结果，浪费资源。

开发人员多研究使用Document与Index，运维人员多关心节点和分片（node and shard）

3. 相关API

打开Kibana，在Kibana的Dev tools中查看索引的相关信息

GET kibana_sample_data_ecommerce

得到如下结果，该结果显示索引全部信息，截图未包含所有信息

输入如下API，查看文档总数

GET kibana_sample_data_ecommerce/_count

得到结果显示共有4675条文档

.其他查看API

#这里使用的是类似于正则表示的方式查看所有以kibana开头的index
GET /_cat/indices/kibana*?v&s=index#查看状态为绿的索引，
GET /_cat/indices?v&health=green#按照文档个数排序
GET /_cat/indices?v&s=docs.count:desc#查看具体的字段
GET /_cat/indices/kibana*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs.count,mt#How much memory is used per index?
GET /_cat/indices?v&h=i,tm&s=tm:desc

4.python实现查看索引及索引状态等

查看index信息

from elasticsearch import Elasticsearches = Elasticsearch()
index_info = es.indices.get('index_name') #填入index的名称

查看文档数量

es.count(index='index_name')

链接：

https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/api.html#indices

问题：

1. Elasticsearch的节点可以设置为多少？为什么看到的项目里大多都是设置的单数节点?

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