Elasticsearch是一个近实时的分布式搜索引起，其底层基于开源全文搜索库Lucene；Elasticsearch对Lucene进行分装，对外提供REST API 的操作接口。基于 ES，可以快速的搭建全文搜索引擎；除了搜索功能， ES还可以对数据进行分析：如日志分析、指标分析，同时还提供了机器学习功能。同时Elasticsearch有一个完整的生态圈，Elastic提供了数据可视化组件：kibana，数据抓取组件：logstash，filebeat。
ES相关概念
1.ES集群
Elasticsearch是一个分布式系统，具有高可用性及可扩展性，当集群中有节点停止或丢失时不会影响集群的服务以及数据的丢失；同时当访问量或数据量增加时可用采用横向扩展的方式，增加节点，将请求或数据分散到集群的各个节点上。不同的集群通过不同的名字来区分，集群默认的名字为“elasticsearch“，如果节点的集群名称一样，则这些节点组成为一个集群。
集群名的设置方式：
1).es配置文件中设置cluster.name:elasticsearch集群名
2).节点启动命令中指定集群名：-E cluster.name:elasticsearch集群名
2.ES节点
一个节点是一个ElasticSearch的实例，本质上是一个Java进程。
ES节点类型列表：
默认情况下一个节点承担了所有的节点角色。但是在生产环境中，建议根据数据量，写入及查询的吞吐量，选择合适的部署方式，最好将节点设置为单一角色。
单一角色节点配置方式：
Master eligible Node（主节点候选节点）选主过程：
Master eligible Node互ping对方，节点Id小的会被选举为Master节点，其他节点加入集群时，不会承担Master节点的角色；当集群中选举出的Master节点丢失，会重新进行选举。
选主过程脑裂问题：
脑裂问题是分布式系统集群环境中必然会遇到的问题，会引起集群存在多个主节点，如当出现网络问题，一个节点和其他节点无法连接时，会发生脑裂问题。
避免发送脑裂问题的方法：
1.限定集群节点的选举条件，设置quorum(仲裁)，只有在Master eligible节点数大于quorum时，才能进行选举。
设置discovery.zen.minimum_master_nodes（默认为1）：官方的推荐值是(N/2)+1，其中N是master eligible节点的数量。
2.设置discovery.zen.ping_timeout（默认值为3秒）：默认情况下，如果master节点在3秒之内没有应答，则认为该节点宕掉，增加等待节点响应的时间，一定程度上会减少误判，降低脑裂发生的概率。
3.ES文档
文档是ES的最小单位，通常用JSON方式的数据结构表示，类似于数据库中的一条记录。文档具有以下特征：
1.自我包含，一篇文档同时包含字段和它们的取值。
2.层次型结构，文档中可以包含新的文档。
3.灵活的结构，不依赖于预先定义的模式，文档是无模式的，并非所有的文档都需要拥有相同的字段。
文档的元数据：_index：文档所属的索引名；_type:文档所属的类型名；_id文档的唯一id，_source：文档的原始json数据，_version文档的版本信 息，_score：文档的相关性打分。
4.ES类型
类型是文档的逻辑容器，类似于数据库中的表，类型在 Elasticsearch中表示一类相似的文档，每个类型中字段的定义称为映射。ES7.x已经将类型移除，7.x中一个索引只能有一个类型，默认为_doc。
5.ES映射
mapping映射, 就像数据库中的 schema ，定义索引中字段的名称，定义字段的数据类型（如 string, integer 或 date），设置字段倒排索引的相关配置。当 Elasticsearch 遇到文档中以前未遇到的字段，会使用dynamic mapping 来确定字段的数据类型，并自动把新的字段添加到类型映射。在实际生产中一般或禁用dynamic mapping，避免过多的字段导致cluster state占用过多，同时禁止自动创建索引的功能，创建索引时必须提供Mapping信息或者通过Index Template创建。
6.ES索引
索引是映射类型的容器，类似于数据库。
7.ES分片
一个分片是一个运行的Lucene的实例，是一个包含倒排索引的文件目录。一个ES索引由一个或多个主分片以及零个或多个副本分片组成，主分片数在索引创建是指定，后续不允许修改；副本分片主要用于解决数据高可用的问题，是主分片的拷贝，一定程度上提高服务的可读性。
分片的设定：生产环境中主分片数的设定，需要提前做好容量规划，因为主分片的数量是不可修改的。
分片数设置过小：无法通过增加节点实现水平扩展，单个分片的数据量太大，导致数据重新分片耗时；分片数设置过大：影响搜索结果的相关性打分，浪费资源，同时影响性能。