1 Lucene 和 es 的前世今生

lucene 是最先进、功能最强大的搜索库。如果直接基于 lucene 开发，非常复杂，即便写一些简单的功能，也要写大量的 Java 代码，需要深入理解原理。

elasticsearch 基于 lucene，隐藏了 lucene 的复杂性，提供了简单易用的 restful api / Java api 接口（另外还有其他语言的 api 接口）。

分布式的文档存储引擎
分布式的搜索引擎和分析引擎
分布式，支持 PB 级数据

Lucene简单使用_赵广陆的博客-CSDN博客本文主要介绍几个方面，为什么使用Lucene使用场景，解决的问题，Lucene的入门使用，以及Lucene一些语法（增删改查）。一简述Lucene概念：磁盘上的一些邮件，文档等各种文件，通过工具，把其变得有结构性，就是他们的信息扫描，记录位置，记录内容，建成索引。这样你就可以通过这些索引快速找到这些文件位置以及想要的内容。就像查字典一样，字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，按着拼音或者偏旁部首查，会很快，不用自己从头找到尾…，Lucene就是这样的一个工具，他帮我们建了字典的查询目录，就是索引。我https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/118278175

2 es 的核心概念

2.1 Near Realtime

近实时，有两层意思：

从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概是 1s）
基于 es 执行搜索和分析可以达到秒级

2.2 Cluster 集群

集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群都是通过一个配置来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。

2.3 Node 节点

Node 是集群中的一个节点，节点也有一个名称，默认是随机分配的。默认节点会去加入一个名称为 elasticsearch 的集群。如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个 elasticsearch 集群，当然一个节点也可以组成 elasticsearch 集群。

2.4 Document & field

文档是 es 中最小的数据单元，一个 document 可以是一条客户数据、一条商品分类数据、一条订单数据，通常用 json 数据结构来表示。每个 index 下的 type，都可以存储多条 document。一个 document 里面有多个 field，每个 field 就是一个数据字段。

{"product_id": "1","product_name": "iPhone X","product_desc": "苹果手机","category_id": "2","category_name": "电子产品"
}

2.4.1 Index

索引包含了一堆有相似结构的文档数据，比如商品索引。一个索引包含很多 document，一个索引就代表了一类相似或者相同的 ducument。

2.4.2 Type

类型，每个索引里可以有一个或者多个 type，type 是 index 的一个逻辑分类，比如商品 index 下有多个 type：日化商品 type、电器商品 type、生鲜商品 type。每个 type 下的 document 的 field 可能不太一样。

2.4.3 shard

单台机器无法存储大量数据，es 可以将一个索引中的数据切分为多个 shard，分布在多台服务器上存储。有了 shard 就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个 shard 都是一个 lucene index。

2.4.4 replica

任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时 shard 可能就会丢失，因此可以为每个 shard 创建多个 replica 副本。replica 可以在 shard 故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个 replica 还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。primary shard（建立索引时一次设置，不能修改，默认 5 个），replica shard（随时修改数量，默认 1 个），默认每个索引 10 个 shard，5 个 primary shard，5个 replica shard，最小的高可用配置，是 2 台服务器。

这么说吧，shard 分为 primary shard 和 replica shard。而 primary shard 一般简称为 shard，而 replica shard 一般简称为 replica。

3 es 核心概念 vs. db 核心概念

es	db
index	数据库
type	数据表
docuemnt	一行数据

以上是一个简单的类比。

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