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这期内容当中小编将会给大家带来有关Elasticsearch的基本概念是什么，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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ES是一个高扩展的、开源的、全文检索的搜索引擎，它提供了近实时的索引、搜索、分析功能。Shay Banon是ES奠基者，系统是在Apache Lucene的基础上采用Java实现的。Lucene非常复杂，而ES通过RESTful API屏蔽Lucene的复杂性，提供了方便的应用接口。
它提供了强大的搜索功能，可以实现类似百度、谷歌等搜索。
可以搜索日志或者交易数据，用来分析商业趋势、搜集日志、分析系统瓶颈或者运行发展等等
可以提供预警功能（持续的查询分析某个数据，如果超过一定的值，就进行警告）
分析商业信息，在百万级的大数据中轻松的定位关键信息
Wikipedia
Stack Overflow
GitHub
Docker
Cluster/集群：Cluster是一组服务器构成的集成，用于协同存储数据、索引数据、检索数据和解析数据。Cluster具有唯一标识名，你只需要指定集群标识名（默认是elasticsearch），启动的时候，凡是集群是这个名字的，都会默认加入到一个集群中，选举master节点和节点管理都是自动完成的(集群部署参考文章《ElasticSearch部署》)。
Node/节点：Node是参与到Cluster的单个服务器节点，具有唯一标识名，可加入到指定的Cluster中。
Index/索引：Index是一类文档的集合，是具有相同业务特征的数据文档集合(不是相同数据结构)，相当于传统数据库中的数据库。ES数据的索引、搜索和分析都是基于索引完成的。Cluster中可以创建任意个Index。
Type/类型：Type是Index中数据的 ，用于标识不同的文档字段信息的集合，相当于传统数据库的表。在2.0之后的版本直接做了插入检查，禁止一个索引下不同Type的字段类型冲突。
Document/文档：Document是ES数据可被索引化的基本的存储单元，需要存储在Type中，相当于传统数据库的行记录，使用json来表示。
Shard/分片：Shard是ES基本存储容器，是Lucene的一个实例，因此具有完整的存储搜索分析功能。Shard是ES扩展性和可靠性的基础。ES默认在创建索引时会创建5个分片，这个数量可以修改。分片的数量只能在创建索引的时候指定，不能在后期修改。
如果一个索引数据量很大，会造成硬件硬盘和搜索速度的瓶颈。如果分成多个分片，分片可以分摊压力。
分片允许用户进行水平的扩展和拆分
分片允许分布式的操作，可以提高搜索以及其他操作的效率
Replica/备份：拷贝一份分片就完成了分片的备份。备份的数量可以动态定义。
当一个分片失败或者下线时，备份的分片可以代替工作，提高了高可用性。
备份的分片也可以执行搜索操作，分摊了搜索的压力。
NRT(Near Real Time)：ES并不是一个标准的数据库，它不像MongoDB，它侧重于对存储的数据进行搜索。因此要注意到它不是实时读写 的，这也就意味着，刚刚存储的数据，并不能马上查询到。缺省配置下，shard每秒自动更新，所以会有1S的延时。
上述就是小编为大家分享的Elasticsearch的基本概念是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。