[翻譯]ElasticSearch官方文檔-簡介

本文翻譯自：www.elastic.co/guide/en/el…

前段時間在作ElasticSearch數據分析相關的工做，一直想翻譯ES的官方文檔，至關於ES的入門文檔吧。

Elasticsearch是一個高度可擴展的開源全文搜索和分析引擎。它容許用戶快速，實時地存儲，搜索和分析大量數據。ES一般用做爲具備複雜的搜索功能和要求的應用程序提供的底層引擎/技術。

官方提供了幾個示例用例：

• 你運行一個在線網上商店，讓你的客戶可以搜索你銷售的產品。在這種狀況下，你可使用Elasticsearch存儲整個產品目錄和庫存，併爲其提供搜索和自動填充建議。
• 你要收集日誌或事務數據，而且你想分析和挖掘此數據以查找趨勢，統計信息，摘要或異常。在這種狀況下，你可使用Logstash（Elasticsearch / Logstash / Kibana堆棧的一部分）來收集，聚合和解析數據，而後將Logstash將此數據提供給Elasticsearch。一旦數據在Elasticsearch中，你能夠運行搜索和聚合來挖掘你感興趣的任何信息。
• 你運行一個價格提醒平臺，讓價格優惠的客戶指定一個規則，如「我有興趣購買一個特定的電子小工具，若是小工具的價格在下個月內任何供應商的價格低於$ X，我想收到通知」 。在這種狀況下，你能夠檢索供應商價格，推進他們進入彈性搜索，並使用其反向搜索（Percolator）功能來匹配價格變更與客戶查詢，並最終一旦發現匹配，將警報給客戶。
• 你有分析/商業智能需求，並但願快速調查，分析，可視化和詢問大量數據的特殊問題（考慮數百萬或數十億條記錄）。在這種狀況下，你可使用Elasticsearch存儲數據，而後使用Kibana（Elasticsearch / Logstash / Kibana堆棧的一部分）構建自定義儀表板，以即可視化對你重要的數據的方面。此外，你可使用Elasticsearch聚合功能對你的數據執行復雜的商業智能查詢。

官方文檔的其他部分將引導用戶完成ES的運行過程，並在其中進行查看，並執行索引，搜索和修改數據等基本操做。而最後，用戶將瞭解它的工做原理以及和對此的啓發，以瞭解如何使用它來構建複雜的搜索應用程序或從數據中挖掘智能。

基本概念

有幾個概念是Elasticsearch的核心。從一開始就理解這些概念將大大有助於緩解學習過程。

近實時（NRT）

Elasticsearch是一個接近實時的搜索平臺。這意味着從你索引一個文檔到該文檔可搜索的時間稍微延遲（一般爲1秒）。

集羣

集羣是一個或多個節點（服務器）的集合，它們共同保存整個數據，並在全部節點之間提供聯合的索引和搜索功能。集羣由惟一的名稱標識，默認狀況下是「elasticsearch」。此名稱很重要，由於若是節點設置爲經過其名稱加入集羣，則節點只能做爲集羣的一部分。確保不要在不一樣環境中重複使用相同的集羣名稱，不然可能會致使節點加入錯誤的集羣。例如，你能夠對開發，分段和生產集羣使用logging-dev，logging-stage和logging-prod。請注意，擁有隻有一個節點的集羣是有效和完美的。此外，你還能夠擁有多個獨立的羣集，每一個羣集都有本身獨特的羣集名稱。

節點

節點是做爲集羣一部分的單個服務器，存儲數據，並參與集羣的索引和搜索功能。就像一個集羣同樣，一個節點被一個名稱標識，默認狀況下是一個隨機的通用惟一標識符（UUID），它在啓動時分配給節點。若是你不想要默認值，你能夠定義所需的任何節點名稱。此名稱對於管理目的很重要，你但願肯定網絡中的哪些服務器對應於Elasticsearch集羣中的哪些節點。能夠將節點配置爲按集羣名稱加入特定集羣。

默認狀況下，每一個節點都設置爲加入名爲elasticsearch的羣集，這意味着若是你在網絡上啓動了多個節點，而且假設它們能夠相互發現，則它們將自動造成並加入名爲elasticsearch的單個羣集。

在單個集羣中，你能夠擁有不少你所需所需的節點數。此外，若是沒有其餘彈性搜索節點運行在你的網絡上，啓動單個節點將默認造成名爲elasticsearch的新的單節點羣集。

索引

索引是具備某種類似特徵的文檔的集合。例如，你能夠擁有客戶數據的索引，產品目錄的一個索引，以及訂單數據的另外一個索引。索引由名稱（必須所有爲小寫）標識，該名稱用於在針對其中的文檔執行索引，搜索，更新和刪除操做時引用索引。

在單個集羣中，你能夠根據須要定義任意多的索引。

類型

在索引中，你能夠定義一個或多個類型。類型是索引的邏輯類別/分區，其語義徹底取決於你。一般，爲具備一組公共字段的文檔定義了一種類型。例如，假設你運行一個博客平臺，並將全部數據存儲在單個索引中。在此索引中，你能夠定義用戶數據的類型，博客數據的另外一種類型以及註釋數據的另外一種類型。

文檔

文檔是能夠索引的基本信息單元。例如，你能夠擁有單個客戶的文檔，單個產品的另外一個文檔，以及單個訂單的另外一個文檔。文檔以JSON表示，這是一種無處不在的互聯網數據交換格式。在索引/類型中，你能夠存儲儘量多的文檔。請注意，雖然文檔物理上位於索引中，但實際上文檔實際上必須被索引/分配給索引中的類型。

碎片和複製

索引可能潛在地存儲可能超過單個節點的硬件限制的大量數據。例如，佔用1TB磁盤空間的10億個文檔的單個索引可能不適合單個節點的磁盤，或者可能太慢，沒法單獨從單個節點提供搜索請求。
爲了解決這個問題，Elasticsearch提供了將索引細分爲多個稱爲碎片的片斷的功能。建立索引時，你能夠簡單地定義所需的分片數。每一個分片自己就是一個全功能且獨立的「索引」，能夠在集羣中的任何節點上託管。
分片是重要的兩個主要緣由：

• 它容許你水平分割/擴展你的內容卷
• 容許你在分片（潛在地在多個節點上）分散和並行操做，從而提升性能/吞吐量

如何將其文檔聚合回搜索請求徹底由Elasticsearch管理，對用戶來講對你是透明的。

在能夠隨時預期故障的網絡/雲環境中，很是有用，並強烈建議使用故障切換機制，以防止分片/節點由於某種緣由脫機或消失。 爲此，Elasticsearch容許你將索引的碎片的一個或多個副本複製到所謂的複製分片，或簡寫爲複本。

副本是重要的兩個主要緣由：

• 它提供高可用性，以防分片/節點失敗。 所以，重要的是要注意，複製分片從未從與其複製的原始/主分片在同一節點上分配。
• 它容許你擴展搜索量/吞吐量，由於能夠對全部副本並行執行搜索。

總而言之，每一個索引能夠分紅多個分片。 索引也能夠被複製爲零（意味着沒有副本）或更屢次。 一旦複製，每一個索引將有 主碎片（複製的原始碎片）和副碎片（主碎片的副本）。 能夠在建立索引時爲每一個索引定義碎片和副本的數量。 建立索引後，你能夠隨時動態更改副本數，但不能更改過後的分片數。

默認狀況下，Elasticsearch中的每一個索引都分配了5個主分片和1個副本，這意味着若是你的集羣中至少有兩個節點，則索引將具備5個主分片和5個複本分片（1個完整副本），總共 每一個指數10個碎片

注意：每一個彈性搜索碎片都是Lucene索引。 在一個Lucene索引中能夠有最多的文檔數量。 從LUCENE-5843起，限制爲2,147,483,519（= Integer.MAX_VALUE - 128）文檔。 你可使用_cat / shards API監視分片大小。