Elasticsearch 0.0 简单介绍

> elasticsearch 是一个搜索引擎，不是一个数据库！elasticsearch 是一个搜索引擎，不是一个数据库！elasticsearch 是一个搜索引擎，不是一个数据库！

**Elasticsearch** 是一个分布式的搜索引擎，其搜索功能基于**Lucene**。它极其容易部署，对索引的数据也有备份，分片等分布式数据库的概念，但是它的设计目的不是数据库，它可能会丢数据，目前我认为它不适合服务于金融/交易 等不允许丢数据的核心业务。
**Elasticsearch** 是接近实时的系统，你可以认为你插入的数据过一秒后才能被别人搜索到。
**Elasticsearch** 修改数据实际是删除旧数据，插入新数据。（目前ES一次只能修改一条数据）

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**Elasticsearch** 是其公司的产品**Elastic stack**的核心部件，这是一个用于大数据收集/分析的产品。  
Elastic stack部件有以下这些：
**Elasticsearch**：数据存储，搜索
**Logstash**:搜集数据，处理数据
**Kibana**:可视化UI
**Beats**:搜集数据，比Logstash 轻量
**X-pack**:管理上述部件
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#一些概念：
**cluster**: 指一个或多个ES节点组成的集群，集群名唯一（配置在elasticsearch.yml中）。ES 的新节点发现机制很强大，通常你启动一台新实例，他就会自动被加入到集群中。所以注意集群名不要配错，免得加入了错误集群。
**node**: 一个ES 节点，节点名唯一（配置在elasticsearch.yml中），可以存储数据或者做master（管理集群）
**Index**: 一些数据的集合，*类似于mysql 的库*。
**Type**: 类似数据的集合，*类似于mysql 的表*。
**Document**: 数据的基本单位，json格式，*类似于mysql 的行*。
**Field**: 数据中的一部分，*相当于mysql数据中的列*。**从Es2.0开始，同一个Index下的不同type中的同名field不允许格式不同，因为本质上一个index就是一份索引。所以说，上文那些什么相当于mysql的什么的说法是完全不正确的，只是方便初学者理解其依赖关系而已。**
**Mapping**:各个Field的格式，*相当于mysql的schema*。
**分片（shard)**: 把数据分成多个分片（默认5个），存在不同的节点中（也可以同一个），为了分散数据，提高性能。
**备份（Replicas)**: 数据会有多个备份（以分片为单位，默认1个）。做到高可用和提高性能。
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乱读天书， 不求甚解

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