前言：
公司做的一个app，代购平台，目前商品少，用户量小，查询效率没问题。一旦商品数量、用户量增加，以目前的五六张表 联合查询肯定是扛不住的。（或许夭折-_-!）所以提前研究下，想系统学习下。相比较而言，目前的搜素引擎es综合性能应该是我的首选。
1、简介
Elasticsearch是一个高度可扩展的、开源的、基于 Lucene 的全文搜索和分析引擎。它允许您快速，近实时地存储，搜索和分析大量数据，并支持多租户。
Elasticsearch也使用Java开发并使用 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
不过，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene 和全文搜索，我们还能这样去描述它：
- 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
- 分布式的实时分析搜索引擎
- 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据
而且，所有的这些功能被集成到一个服务里面，你的应用可以通过简单的RESTful API、各种语言的客户端甚至命令行与之交互。
2、基本概念
Elasticsearch是一个近乎实时（NRT）的搜索平台。这意味着从索引文档到可搜索文档的时间有一点延迟（通常是一秒）。通常有集群，节点，分片，副本等概念。
①集群(cluster)
集群(cluster)是一组具有相同cluster.name的节点集合，他们协同工作，共享数据并提供故障转移和扩展功能，当然一个节点也可以组成一个集群。
集群由唯一名称标识，默认情况下为“elasticsearch”。此名称很重要，因为如果节点设置为按名称加入集群的话，则该节点只能是集群的一部分。
确保不同的环境中使用不同的集群名称，否则最终会导致节点加入错误的集群。
集群健康状态
集群状态通过 绿，黄，红 来标识
- 绿色 - 一切都很好（集群功能齐全）。
- 黄色 - 所有数据均可用，但尚未分配一些副本（集群功能齐全）。
- 红色 - 某些数据由于某种原因不可用（集群部分功能）。
②节点Node
节点，一个运行的 ES 实例就是一个节点，节点存储数据并参与集群的索引和搜索功能。
就像集群一样，节点由名称标识，默认情况下，该名称是在启动时分配给节点的随机通用唯一标识符（UUID）。如果不需要默认值，可以定义所需的任何节点名称。此名称对于管理目的非常重要，您可以在其中识别网络中哪些服务器与 Elasticsearch 集群中的哪些节点相对应。
可以将节点配置为按集群名称加入特定集群。默认情况下，每个节点都设置为加入一个名为 cluster 的 elasticsearch 集群，这意味着如果您在网络上启动了许多节点并且假设它们可以相互发现 - 它们将自动形成并加入一个名为 elasticsearch 的集群。
③索引 index
索引是具有某些类似特征的文档集合。例如，您可以拥有店铺数据的索引，商品的一个索引以及订单数据的一个索引。
索引由名称标识（必须全部小写），此名称用于在对其中的文档执行索引，搜索，更新和删除操作时引用索引。
④类型 type
类型，曾经是索引的逻辑类别/分区，允许您在同一索引中存储不同类型的文档，例如，一种类型用于用户，另一种类型用于博客帖子。
⑤文档 document
文档是可以建立索引的基本信息单元。例如，您可以为单个客户提供文档，为单个产品提供一个文档，为单个订单提供一个文档。该文档以JSON（JavaScript Object Notation）表示，JSON是一种普遍存在的互联网数据交换格式。
⑥ 分片shards
索引可能存储大量可能超过单个节点的硬件限制的数据。例如，占用1TB磁盘空间的十亿个文档的单个索引可能不适合单个节点的磁盘，或者可能太慢而无法单独从单个节点提供搜索请求。
为了解决这个问题，Elasticsearch 提供了将索引细分为多个称为分片的功能。创建索引时，只需定义所需的分片数即可。每个分片本身都是一个功能齐全且独立的“索引”，可以托管在集群中的任何节点上。
设置分片的目的及原因主要是：
- 它允许您水平拆分/缩放内容量
- 它允许您跨分片（可能在多个节点上）分布和并行化操作，从而提高性能/吞吐量
分片的分布方式以及如何将其文档聚合回搜索请求的机制完全由 Elasticsearch 管理，对用户而言是透明的。
在可能随时发生故障的网络/云环境中，分片非常有用，建议使用故障转移机制，以防分片/节点以某种方式脱机或因任何原因消失。为此，Elasticsearch 允许您将索引的分片的一个或多个副本制作成所谓的副本分片或简称副本。
⑦副本 replicasedit
副本，是对分片的复制。目的是为了当分片/节点发生故障时提供高可用性，它允许您扩展搜索量/吞吐量，因为可以在所有副本上并行执行搜索。
总而言之，每个索引可以拆分为多个分片。索引也可以复制为零次（表示没有副本）或更多次。复制之后，每个索引将具有主分片(从原始分片复制而来的)和复制分片(主分片的副本)。
可以在创建索引时为每个索引定义分片和副本的数量。创建索引后，您也可以随时动态更改副本数。您可以使用_shrink 和 _splitAPI 更改现有索引的分片数，但这不是一项轻松的任务，所以预先计划正确数量的分片是最佳方法。
默认情况下，Elasticsearch 中的每个索引都分配了5个主分片和1个副本，这意味着如果集群中至少有两个节点，则索引将包含5个主分片和另外5个副本分片（1个完整副本），总计为每个索引10个分片。
副本是乘法，越多越浪费，但也越保险。分片是除法，分片越多，单分片数据就越少也越分散。
另外，我们可以画一个对比图来类比传统关系型数据库：
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
索引」含义的区分
- 索引（名词） 如上文所述，一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库，它是相关文档存储的地方，index的复数是 indices 或 indexes。
- 索引（动词） 「索引一个文档」表示把一个文档存储到索引（名词）里，以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的INSERT关键字，差别是，如果文档已经存在，新的文档将覆盖旧的文档。
- 倒排索引 传统数据库为特定列增加一个索引，例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。
目前与 elasticsearch 交互主要有两种方式：Client API 和 RESTful API。
Client API方式：
Elasticsearch 为以下语言提供了官方客户端 --Groovy、JavaScript、.NET、 PHP、 Perl、 Python 和 Ruby--还有很多社区提供的客户端和插件，所有这些都可以在 Elasticsearch Clients 中找到。后面再开一篇来详细说明。
RESTful API with JSON over HTTP：
所有其他语言可以使用 RESTful API 通过端口 9200 和 Elasticsearch 进行通信，你可以用你最喜爱的 web 客户端访问 Elasticsearch 。事实上，正如你所看到的，你甚至可以使用 curl 命令来和 Elasticsearch 交互。