最新版本官方文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html，其中5.x版本是全新重构版本，做了很多定义上的调整，例如string被替代为text+keyword，就跟python 2和3一样。
文档增删改参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/docs.html
ES除了用于搜索尽可能满意的结果，要达到一定的SLA也是可以保证的，例如秒级别。
例如有一个上亿的表或者有数十万产品的表，每次依赖数据库的like进行模糊匹配，很快就导致系统不堪重负。一种方式是垂直切分表，将部分作为模糊搜索条件的列作为单独的表进行维护，然后将符合条件的ID作为条件传递给主查询（它的限制是排序条件有限的，难以支持按照任意字段如金额排序，更不要说多列），如果用于搜索的部分仍然太大，那么关系数据库就不那么合适了，就需要使用专门的搜索数据库例如ES，如今的ES是可以完全做到精确匹配的。第二种方式的前半部分思路和第一种一样，但是它并不返回符合条件的ID，而是将模糊搜索转为精确搜索，也就是利用补全机制，让用户多选精确条件，以此实现模糊匹配+支持任何排序。对于一个核心页面来说，通常看哪一方强势选择实现方式，平台通常选择第一种，IT供应商通常选择第二种。但是任何的NoSQL存储，都必须考虑如何关联查询，实际中很大一部分都是要关联查询的，ES官方对关联的查询。实际上无论是mongodb还是es，在关联、java的driver上做的都一般般，对于海量数据的to B而言，其实都没有MPP、分区架构来的成本低，尤其是在三范式较好的系统中。
除了ES外，还有oracle全文检索。如果不想再维护一个组件，可以考虑集成lucene。
Elasticsearch主要概念
Index，索引：一系列具有类似属性的文档集合，类似于数据库里的表，集群中可以包含的索引数不限，索引是逻辑概念（对应物理上为分片，shard），一般应提前手工创建而非自动创建便于管理，索引的名称和存储名称不相同但是有着对应关系，可通过查询索引信息的uuid得到。一个典型的索引定义如下：
{
"logstash-2018-06": {
"aliases": {},
"mappings": {
"_default_": {
"dynamic_templates": [
{
"message_field": {
"path_match": "message",
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"norms": false,
"type": "text"
}
}
},
{
"string_fields": {
"match": "*",
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"fields": {
"keyword": {
"ignore_above": 256,
"type": "keyword"
}
},
"norms": false,
"type": "text"
}
}
}
],
"properties": {
"@timestamp": {
"type": "date"
},
"@version": {
"type": "keyword"
},
"geoip": {
"dynamic": "true",
"properties": {
"ip": {
"type": "ip"
},
"latitude": {
"type": "half_float"
},
"location": {
"type": "geo_point"
},
"longitude": {
"type": "half_float"
}
}
}
}
},
"doc": {
"dynamic_templates": [
{
"message_field": {
"path_match": "message",
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"norms": false,
"type": "text"
}
}
},
{
"string_fields": {
"match": "*",
"match_mapping_type": "string",
"mapping": {
"fields": {
"keyword": {
"ignore_above": 256,
"type": "keyword"
}
},
"norms": false,
"type": "text"
}
}
}
],
"properties": {
"@timestamp": {
"type": "date"
},
"@version": {
"type": "keyword"
},
"beat": {
"properties": {
"hostname": {
"type": "text",
"norms": false,
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"name": {
"type": "text",
"norms": false,
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"version": {
"type": "text",
"norms": false,
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
},
"geoip": {
"dynamic": "true",
"properties": {
"ip": {
"type": "ip"
},
"latitude": {
"type": "half_float"
},
"location": {
"type": "geo_point"
},
"longitude": {
"type": "half_float"
}
}
},
"host": {
"type": "text",
"norms": false,
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"message": {
"type": "text",
"norms": false
},
"offset": {
"type": "long"
},
"prospector": {
"properties": {
"type": {
"type": "text",
"norms": false,
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
},
"source": {
"type": "text",
"norms": false,
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"tags": {
"type": "text",
"norms": false,
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
}
}
}
},
"settings": {
"index": {
"refresh_interval": "5s",
"number_of_shards": "5",
"provided_name": "logstash-2018-06",
"creation_date": "1527913627481",
"number_of_replicas": "1",
"uuid": "0VidmJtrT1uoz-TygNCn_Q",
"version": {
"created": "6020499"
}
}
}
}
} Type，类型：在6.0.0之前的版本中，类型用于在索引中进行二次分类/分区以便在相同索引中存储不同类型的文档，比如同时存储blog和user，这个版本开始，不能再在一个索引中创建多个类型，类型是逻辑概念。
Document，文档：文档代表可以被索引的基本单元，类似数据库里的表，文档在ES中表示为JSON，在索引/类型中，可以存储无限的文档。从物理上来说，文档存储在索引中，从逻辑上，文档实际上归属于索引中的某个类型。一个典型的文档如下：
{
"user" : "kimchy",
"post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
"message" : "trying out Elasticsearch"
}其实就是一个json。文档由 _index 、 _type 和 _id 唯一标识一个文档。
Near Realtime (NRT)，准实时：Elasticsearch是准实时搜索平台（官方称秒级，因为索引默认每秒刷新1次）。
数据类型：数据类型不但规定了文档属性的类型，也确定了默认的搜索行为，全文检索或精确搜索，是日常必需掌握的核心。其中最关键的是TEXT与KEYWORD，TEXT字段会被分词，KEYWORD不会（其他的类型如BOOLEAN、LONG、DATE也都不支持分词）。在查询时, TERM不进行分词处理、MATCH进行分词处理。这两个搜索匹配模式使用最多，其他的还包括wildcard（对应SQL LIKE），详见https://www.freesion.com/article/59351385584/，就不重复阐述。
Cluster，集群：所有Elasticsearch节点都运行在集群中，即使只有一个节点，集群中可以包含的节点数不限，节点是物理概念，集群是逻辑概念。
Node，节点：简单地说，ES中的所有节点都是用来存储数据的。具体地说，从功能上来看，Elasticsearch有5种类型的节点：
- Data节点，虽然每个节点都可以作为数据节点，但是通过在elasticsearch.yml配置文件中进行如下设置，可以限定某些节点只能作为数据节点，设置专用数据节点可以使得数据节点和Master节点隔离。
node.data: true
node.master: false
node.ingest: false
- Master节点，负责管理整个集群，其持有所有节点的状态并周期性的将集群状态分发给其他所有节点，包括新加入的节点以及退出的节点。master节点的主要职责是配置管理，其包含完整的元数据以及所有索引的映射，当更新密集时，状态信息可能会非常大，每秒1w条数据时，状态信息可能有几十M。2.0版本之后，更新的集群状态信息只发diff，并且是被压缩的。如果master节点挂了，新的主节点会从剩余有资格的主节点中产生，默认情况下，每个节点都可以成为主节点。通过在elasticsearch.yml配置文件中进行如下设置，可以限定某些节点只能作为主节点。
node.data: false
node.master: true
node.ingest: false
- Ingest节点，可以在实际索引前执行预处理数据。通过在elasticsearch.yml配置文件中进行如下设置，可以限定某些节点只能作为Ingest节点。
node.data: false
node.master: false
node.ingest: true
- Tribe节点，是一种特殊的协调节点，或者成为联邦节点，用于代理执行跨集群的操作。
- Coordinating/Client节点，在ES中，每个请求的执行分为两个步骤：分发和聚合。这两个均由接收请求的协调节点管理，同时他们也是ES集群的负载均衡器。通过在elasticsearch.yml配置文件中进行如下设置，可以限定某些节点只能作为协调节点，对于较大型的生产系统，应该配置专门的协调节点，因为聚合节点比较消耗资源。
node.data: false
node.master: false
node.ingest: false
Routing，路由：路由允许我们在索引和搜索数据时选择具体的分片。
Lucene：提供了基于java的索引和搜索技术，Solr类似于ES，也是基于Lucene Core，提供了管理接口。
Shards & Replicas，分片与副本：一个索引包含的文档在存储的时候不一定是一起的，存储文档的每个物理单元称为分片（Elasticsearch 没有采用节点级别的主从复制，而是基于分片，跟couchbase一样）（类似于数据库的分区以及段Partition/Segment）。分片的作用无非两个：
- 容量扩展；
- 并行操作；
v7.0.0 开始，集群中的每个节点默认限制 1000 个shard）和1个副本（5个主分片，5个副本分片），这意味着双节点模式。
文档根据公式shard = hash(routing) % number_of_primary_shards计算存储的具体分片，默认是根据文档的id计算，可自定义。
每个Elasticsearch分片是一个Lucene索引/实例（需要注意，Lucene的概念和ES不完全一一对应），一个Lucene索引中文档的数量限制为Integer.MAX_VALUE - 128，这一点需要注意不要超出，分片中文档的数量可以通过API _cat/shards监控。
索引、分片以及端的关系如下：
总结一遍，分片是指一份数据被分离开保存到N个机器上，N个机器上的数据组合起来是一份数据。因为ES是个分布式的搜索引擎, 所以索引通常都会分解成不同部分, 而这些分布在不同节点的数据就是分片,一个分片只存储一部分数据，所有分片加起来就是一个完整的索引数据。分片分为primary shard主分片和replica副本分片。必须创建主分片，副本分片可以没有。一个索引可以创建多个分片数量，es默认创建的就是5个主分片数量，可以根据自己的实际业务确定主分片数量，但是需要注意的是主分片数量一旦确定创建就无法进行修改。
索引和分片在存储的组织上可以看得出关系（通过api也可以看出）：
索引包含多个分片，分片和lucene索引一一对应，lucene索引由由段组成（段是一个文件，段大小不固定，会定期自动合并）。
分片的设定
对于生产环境中的分片的设定,需要提前做好容量规划。分片数设置过小，导致后续无法增加节点实现水平扩展。单个分片的数据量太大,导致数据重新分配耗时。
分片数设置过大，影响搜索结果的相关性打分,影响统计结果的准确性。单个节点上过多的分片,会导致资源浪费,同时也会影响性能。
Analysis，分析：ES是一个全文搜索引擎，为了高性能，它会提前或者按需将文本转换为一系列的符号，ES在索引时执行分析。对于全文检索，ES还会对查询字符串执行搜索时分析。
Mapping（6.0.0开始准备移除，见Type），映射：映射定义了文档及其包含的字段如何打分和索引的过程，包括：哪个字段应该用于全文检索，哪些字段包含日期、数字以及地理信息等。
Mapping Type（6.0.0开始准备移除，见Type，移除的原因是因为ES早期的假设不正确，一开始是假设Index是database，type是表，而数据库里面，不同表中的列是无关的，而Lucene的内部实现则认为是一个字段，所以就懵逼了），映射类型：每个索引都有一个映射类型，定义文档如何索引。一个映射类型包含了下列信息：
- 元字段：用于自定义如何处理文档相关的元数据，元字段包括_index（文档所属的索引）, _type（文档的映射类型）, _id（文档ID）以及_source（代表文档主体的原始JSON），完整的元数据字段请参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/mapping-fields.html，也可以参考javascript:void(0)。
- 字段/属性：映射类型包含了属于文档的字段/属性列表。需要注意的是，ES文档的每个字段也有数据类型，但是只有text类型才会被全文检索，参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/text.html。
除了在创建索引的时候声明映射类型外，ES还支持动态映射，也就是创建文档的时候自动创建索引、映射类型以及字段（注：生产中应避免使用动态映射特性以最大化性能和存储利用率）。
Mapping parameter，映射参数：对于每种数据类型，我们可以为此声明一定的映射参数，有些参数可以应用于所有数据类型，有些则适用于部分数据类型。比如用于文本分析的分析器就是一个映射参数，完整的映射参数可以参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/mapping-params.html。
===================================
Elasticsearch基于Java编写，最新版本6.2.x要求Java 8。
ES提供REST API给用户用于日常管理，端口是9100，不过一般情况下，我们都会安装插件Elasticsearch Head，具体安装可以参考javascript:void(0)。虽然Head不错，但是有时候现成的环境并没有安装Head（基于nodejs，安装有点浪费精力，尤其是无外网时），又需要及时排查问题，此时就需要对常见的api熟悉，可以参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/_exploring_your_cluster.html。
多个维度检索的时候：ES是同时利用多个Term Index，找到多个Posting List，然后利用Skip List或者bitset与出来。也就是不是所有字段创建一个组合GIN，而是每个字段创建一个GIN索引。
Elasticsearch REST APIs的规范
所有的Elasticsearch REST APIs都是JSON格式作为出入参，这意味着必备Postman，友好强大。一些通用的参数可以参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/api-conventions.html
Elastic出品的所有产品几乎都包含三个配置文件：XXX.yml，jvm.options，log4j2.properties。Elasticsearch也遵守相同的惯例。
elasticsearch.yml中最重要的包括：
- path.data和path.logs这两个配置，logs中除了记录ES本身的一些日志信息外，还记录搜索异常的日志比如模式无法解析。
- cluster.name：标识一个集群，默认为elasticsearch，一般应该更改，比如对于elk日志平台，可以为logger-dev。
- node.name：节点名，一般来说建议和hostname相同，hostname不应该随机，而是类似elk-es-1便于更好地管理。
- network.host：绑定的网卡，为了方便且网络流量管控不是特别严格的话，可以直接注释掉，也就是任何网卡，默认是本地回环地址，这无论开发还是生产环境都不适用。
- discovery.zen.ping.unicast.hosts：ES使用了一种称为Zen Discovery的自定义搜索来寻找集群节点和master选举。默认情况下，ES仅查找本机回环地址下的9300~9305端口，这在生产中是不适用的，具体可见https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/discovery-settings.html。
- discovery.zen.minimum_master_nodes：设置每个有资格作为master的节点集群中应至少有多少个可见的有资格作为master的节点时才组群。为了防止脑裂，一般是N/2+1，通用集群做法（oracle/mysql同）。
jvm.options最主要的是-Xms和-Xmx以及gc、oom、线程池（对于所有的java应用来说，这几方面都是必须事先预防的）。
elasticsearch.yml的所有配置参数可以没有一个统一的地方定义所有，总体在https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.3/setup-configuration.html，索引相关的在https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.3/index-modules.html，分析器相关的在https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.3/analysis.html。注：最新版本的没有去掉了analyse配置的文档，故列出了2.x版本的参考。
注意事项
JDK 8u40之前的版本G1GC有bug，会导致索引损坏。
分析（Analysis）
分析是将文本转化为符号的过程，在文档被索引的时候，内置的english分析器会执行分析。任何一个mapping中的text字段都可以声明自己的分析器，比如：
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"text": {
"type": "text",
"fields": {
"english": {
"type": "text",
"analyzer": "english"
}
}
}
}
}
}
默认情况下，ES会使用索引创建时设置的default分析器，如果该分析器无效或者不存在的话，使用标准分析器（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/analysis-standard-analyzer.html）。ES提供了一些内置的分析器，见https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/analysis-analyzers.html。对于中文而言，这并不合适，因此社区开发了elasticsearch-analysis-ik（中文词语）和https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin（用于汉字转拼音）。
自定义分析器的创建以及规范参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-custom-analyzer.html。
自定义分析器的安装需要在elasticsearch.yml中进行配置，具体可参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules.html。
索引API
ES索引和搜索机制
默认情况下，当有个文档需要索引时，ES会计算文档ID的哈希值，基于该哈希值选择存储的分片，然后这些文档被复制到副本分片。但是查询的时候，由于查询条件并非都是ID等值查询，所以不知道哪个分片中实际存储了匹配的文档，因此需要查询所有的分片，处理客户端请求的节点成为协调节点。如下：
通过API可以看到每个索引的路由信息，如下：
很多时候，在全文搜索的时候，我们会限制仅在某个用户下，比如仅搜索www.cnblogs.com/zhjh256下的文档，此时路由选择就发挥作用了。提供路由值最简单的方式就是在HTTP请求中增加routing参数。即使是最高效的哈希查找，如果可以确保每次搜索时限定具体分片，理论上默认情况下吞吐量就可以提升5倍。
ES REST API提供了一批接口用于管理索引、索引的配置、别名、映射以及索引模板，索引内部信息的监控等。从纯粹使用的角度来说，索引API使用较少，所以它更多地属于管理类API。完整的索引API可以参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/indices.html。创建一个索引，如：
PUT test
{
"settings" : {
"number_of_shards" : 1
},
"mappings" : {
"type1" : {
"properties" : {
"field1" : { "type" : "text" }
}
}
}
}
创建索引的时候映射类型不是必须的。如果没有定义映射类型，创建文档的时候会自动根据api中的类型名进行创建。
有些时候，我们发现有些文本中有的内容，我们查询的时候并不匹配，此时可以针对具体的文本执行手工分析过程，看下ES是如何解析的，这个时候可以使用_analyze API（postman怎么发送参数格式为JSON的get？），如：
GET _analyze
{
"tokenizer" : "keyword",
"filter" : ["lowercase"],
"text" : "this is a test"
}
索引模板顾名思义，就是为索引定义默认设置，在创建索引的时候自动套上去，因为索引本身的创建是不多的，所以可有可无。
cat APIs
对于程序来说，JSON很适合自动化处理，但是对人类而言，其友好性就差了很多。所以，对于管理型的查询API，ES提供了平面化的接口。例如，查看集群中节点的状态：
GET /_cat/nodes?v
返回如下：
ip heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
192.168.1.104 56 94 1 0.23 0.33 0.24 mdi * node-1
更多cat APIs，可参考https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/cat.html。
文档APIs
ES的数据复制模型
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/docs-replication.html
文档接口分为单文档接口和多文档接口。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/docs.html
index api，插入或者更新一个JSON文档，并使其可搜索。例如，在twitter索引的_doc类型下创建一个id为1的文档。
PUT twitter/_doc/1
{
"user" : "kimchy",
"post_date" : "2009-11-15T14:12:12",
"message" : "trying out Elasticsearch"
}
如果_doc类型不存在，会自动创建。如果已经存在了一个叫做_type的类型，则会创建失败，提示不允许包含多个类型。
查询和搜索类接口
ES提供了两种查询接口：搜索APIs和Query DSL。准确的说，前者能做的事情，后者都能做，前者和文档APIs等一起适合于比较简单的CRUD。
搜索APIs
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/search.html
Query DSL
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.2/query-dsl.html
Elasticsearch与Solr的适用场景比较可参考：https://www.cnblogs.com/simplelovecs/articles/5129276.html
ES底层原理
动态更新索引
倒排索引(Lucene中的段)被写入磁盘后是 不可改变 的:它永远不会修改
es增加新的补充索引来反映新近的修改，而不是直接重写整个倒排索引。每一个倒排索引都会被轮流查询到—从最早的开始–查询完后再对结果进行合并
近实时搜索
按段（per-segment）搜索的发展
新段会被先写入到文件系统缓存，稍后再被刷新到磁盘，只要文件已经在缓存中， 就可以像其它文件一样被打开和读取了。
持久化变更
每一次对 Elasticsearch 进行操作时均记录事务日志，当 Elasticsearch 启动的时候，并且会重放 translog 中所有在最后一次提交后发生的变更操作。
段合并
为节省资源，提高检索效率，Elasticsearch通过在后台进行段合并，小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。
通过optimize API可以将一个分片强制合并到指定的段数目。 （通常减少到一个）。例如在日志这种用例下，每天、每周、每月的日志被存储在一个索引中。 老的索引实质上是只读的；它们也并不太可能会发生变化。javascript:void(0)
集群扩容
按集群节点来均衡分配这些分片，从而对索引和搜索过程进行负载均衡，复制每个分片以支持数据冗余，从而防止硬件故障导致的数据丢失。
当集群只有一个节点,到变成2个节点,3个节点时的 shard 变换图如下：
ES的节点加入与退出机制
分布式系统的一个要求就是要保证高可用。前面描述的退出流程是节点主动退出的场景，但如果是故障导致节点挂掉，Elasticsearch 就会主动allocation。但如果节点丢失后立刻allocation，稍后节点恢复又立刻加入，会造成浪费。Elasticsearch的恢复流程大致如下：
- 集群中的某个节点丢失网络连接
- master提升该节点上的所有主分片的在其他节点上的副本为主分片
- cluster集群状态变为 yellow ,因为副本数不够
- 等待一个超时设置的时间，如果丢失节点回来就可以立即恢复（默认为1分钟，通过 index.unassigned.node_left.delayed_timeout 设置）。如果该分片已经有写入，则通过translog进行增量同步数据。
- 否则将副本分配给其他节点，开始同步数据。
- 但如果该节点上的分片没有副本，则无法恢复，集群状态会变为red，表示可能要丢失该分片的数据了。
除了官方文档外，还有一些资料对于学习ES是有帮助的，这里列举如下：
- Elasticsearch in Action
- Elasticsearch可扩展的开源弹性搜索解决防范
- Mastering Elasticsearch 5.x - Third Edition
- 深入理解ElasticSearch
- Elasticsearch The Definitive Guide（中文Elasticsearch 权威指南），可以作为较全的参考，没有很好的组织结构
- https://www.jianshu.com/p/17ba43cbc3ee
- Anatomy of an Elasticsearch Cluster: Part I
- Anatomy of an Elasticsearch Cluster: PartII
http://t.zoukankan.com/Leo_wl-p-10563793.html 分片数性能优化，建议是单个分片的大小在10GB~30GB之间比较合适，对于压力非常小的业务可以直接分配1个分片。
(0) es集群节点数和分片数关系_elasticsearch 分片(Shards)的理解
es跨索引查询 https://zhuanlan.zhihu.com/p/145021757
一次业务问题对 ES 的 cardinality 原理探究