# elasticsearch学习笔记

基本概念

1. Cluster：集群。
   顾名思义就是好多es服务器，拜了把子成了兄弟，在一起搞事情，他们讲义气不背叛，一个有难八方支援。比如你有8台服务器，其中一台挂了，剩余的兄弟会立刻顶上。客户让然可以正常使用你的服务，从而实现高可用性。

2. Node：节点。
   集群中的每台服务器称之为一个节点。每个节点都是一个兄弟。既然拜了把子，那就有个长幼顺序（节点类型），这个看下面的节点类型小节，先看分片。

3. Shard：分片。
   一只烤全羊，一个人肯定吃不了，怎么办呢？大家分着吃啊。所以就有了分片，大量的数据汇聚过来，一个节点可能由于内存或磁盘处理能力不足，那就把数据切成一小块一小块的（这就是分片），好几个兄弟一起处理。每个分片放到不同的服务器上。 这样处理起来就快了。
   有肉一起吃，敌人来了当然也要一起扛。当有查询过来的时候，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，然后返回给用户。

4. Replia：副本。
   分着吃羊肉，羊是吃完了，但每个人分到的不一样啊，有人吃羊腿，有人吃羊尾巴，显然这样长期下去也是不行的。怎么办呢，再来一只，吃羊腿的再吃羊尾巴，吃羊尾巴的再吃羊腿，这样就公平了。每个人都能说出整只羊各个部位是什么味道。
   同样的道理，数据分片，放在了不同的节点上，如果一台服务器挂掉了，那岂不是数据就丢失了，这种事是不允许发生的，因此就有了副本。每个切片复制一份，发送给其他节点。这样保证每个节点有完整的数据。集群中有一台宕机了也不影响使用。

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最近用到了es，于是从网上找资料，但是好多都过时了，比如type在elasticsearch 6.0开始已经不推荐使用了。联合查询6.x使用的是join类型的字段，也不在支持type之间的联合查询。问什么要取消type呢？官方给出的理由是

①，而在我们elasticsearch中同一 Index 下，同名 Field 类型必须相同，即使不同的 Type；
②， 同一 Index 下，TypeA 的 Field 会占用 TypeB 的资源（互相消耗资源），会形成一种稀疏存储的情况。尤其是 doc value ，为什么这么说呢？doc value为了性能考虑会保留一部分的磁盘空间，这意味着 TypeB 可能不需要这个字段的 doc_value 而 TypeA 需要，那么 TypeB 就被白白占用了一部分没有半点用处的资源；
③，Score 评分机制是 index-wide 的，不同的type之间评分也会造成干扰。
④，索引元数据本身是放在主节点中维护的，CP 设计。意味着涉及到大量字段变更及元数据变更的操作，都会导致该 Index 被堵塞或假死。我们应该对这样的 Index 做隔离，避免影响到其他 Index 正常的增删改查。甚至当涉及到字段变更十分频繁且无法预定义 schema 的场景时，是否要使用 ES 都应该慎思熟虑了！

出现这种情况主要是在elasticsearch早期时候提出的一些概念，当时为了便于推广，跟关系型数据库作了如下比喻：

很多学习elasticsearch的人估计都看过这个比喻，但其实这是错误的。elasticsearch是基于 Lucene开发的，而在 Lucene中是没有table概念的，有的只是文档和字段。

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