简介
ES是一个基于RESTfulweb接口并且构建在ApacheLucene之上的开源分布式搜索引擎。
同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。
可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。
ES就是为高可用和可扩展而生的。一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展，称为垂直或向上扩展（VerticalScale/ScalingUp）。
另一方面，增加更多的服务器来完成系统扩展，称为水平扩展或者向外扩展（HorizontalScale/ScalingOut）。尽管ES能够利用更强劲的硬件，但是垂直扩展毕竟还是有它的极限。真正的可扩展性来自于水平扩展，通过向集群中添加更多的节点来分担负载，增加可靠性。ES天生就是分布式的，它知道如何管理多个节点来完成扩展和实现高可用性。意味应用不需要做任何的改动。
Gateway，代表ES索引的持久化存储方式。在Gateway中，ES默认先把索引存储在内存中，然后当内存满的时候，再持久化到Gateway里。当ES集群关闭或重启的时候，它就会从Gateway里去读取索引数据。比如LocalFileSystem和HDFS、AS3等。
DistributedLuceneDirectory，它是Lucene里的一些列索引文件组成的目录。它负责管理这些索引文件。包括数据的读取、写入，以及索引的添加和合并等。
River，代表是数据源。是以插件的形式存在于ES中。
Mapping，映射的意思，非常类似于静态语言中的数据类型。比如我们声明一个int类型的变量，那以后这个变量只能存储int类型的数据。比如我们声明一个double类型的mapping字段，则只能存储double类型的数据。
Mapping不仅是告诉ES，哪个字段是哪种类型。还能告诉ES如何来索引数据，以及数据是否被索引到等。
SearchMoudle，搜索模块，支持搜索的一些常用操作
IndexMoudle，索引模块，支持索引的一些常用操作
Disvcovery，主要是负责集群的master节点发现。比如某个节点突然离开或进来的情况，进行一个分片重新分片等。这里有个发现机制。
发现机制默认的实现方式是单播和多播的形式，即Zen，同时也支持点对点的实现。另外一种是以插件的形式，即EC2。
Scripting，即脚本语言。包括很多，这里不多赘述。如mvel、js、python等。
Transport，代表ES内部节点，代表跟集群的客户端交互。包括Thrift、Memcached、Http等协议
RESTfulStyleAPI，通过RESTful方式来实现API编程。
3rdplugins，代表第三方插件。
Java(Netty)，是开发框架。
JMX，是监控。
使用案例
1、将ES作为网站的主要后端系统
比如现在搭建一个博客系统，对于博客帖子的数据可以直接在ES上存储，并且使用ES来进行检索，统计。ES提供了持久化的存储、统计和很多其他数据存储的特性。
注意：但是像其他的NOSQL数据存储一样，ES是不支持事务的，如果要事务机制，还是考虑使用其他的数据库做真实库。
2、将ES添加到现有系统
有些时候不需要ES提供所有数据的存储功能，只是想在一个数据存储的基础之上使用ES。比如已经有一个复杂的系统在运行，但是现在想加一个搜索的功能，就可以使用该方案。
3、将ES作为现有解决方案的后端部分
因为ES是开源的系统，提供了直接的HTTP接口，并且现在有一个大型的生态系统在支持他。比如现在我们想部署大规模的日志框架、用于存储、搜索和分析海量的事件，考虑到现有的工具可以写入和读取ES，可以不需要进行任何开发，配置这些工具就可以去运作。
设计结构
1、逻辑设计
文档
文档是可以被索引的信息的基本单位，它包含几个重要的属性：
是自我包含的。一篇文档同时包含字段和他们的取值。
是层次型的。文档中还可以包含新的文档，一个字段的取值可以是简单的，例如location字段的取值可以是字符串，还可以包含其他字段和取值，比如可以同时包含城市和街道地址。
拥有灵活的结构。文档不依赖于预先定义的模式。也就是说并非所有的文档都需要拥有相同的字段，并不受限于同一个模式
{
name:meeting,
location:office,
organizer:yanping
}
location:{
name:sheshouzuo,
date:-6-28
},
memebers:[leio,shiyi]
类型
类型是文档的逻辑容器，类似于表格是行的容器。在不同的类型中，最好放入不同的结构的文档。
字段
ES中，每个文档，其实是以json形式存储的。而一个文档可以被视为多个字段的集合。
映射
每个类型中字段的定义称为映射。例如，name字段映射为String。
索引
索引是映射类型的容器一个ES的索引非常像关系型世界中的数据库，是独立的大量文档集合。
关系型数据库与ES的结构上的对比
2、物理设计
节点
一个节点是一个ES的实例，在服务器上启动ES之后，就拥有了一个节点，如果在另一个服务器上启动ES，这就是另一个节点。甚至可以在一台服务器上启动多个ES进程，在一台服务器上拥有多个节点。多个节点可以加入同一个集群。
当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。这个过程如下图所示：
节点主要有3种类型，第一种类型是client_node，主要是起到请求分发的作用，类似路由。第二种类型是master_node，是主的节点，所有的新增，删除，数据分片都是由主节点操作（elasticsearch底层是没有更新数据操作的，上层对外提供的更新实际上是删除了再新增），当然也能承担搜索操作。第三种类型是date_node，该类型的节点只能做搜索操作，具体会分配到哪个date_node，就是由client_node决定，而data_node的数据都是从master_node同步过来的
分片
一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。
为了解决这个问题，ES提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。
分片之所以重要，主要有两方面的原因：
1、允许你水平分割/扩展你的内容容量
允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量
至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由ES管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。
2、在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了。这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，ES允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。
复制之所以重要，主要有两方面的原因：
（1）在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。
（2）扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行
总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制数量，但是不能改变分片的数量。
默认情况下，ES中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。一个索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上，也可以存放在多台主机上，这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由ES内在的策略所决定的。
3、插件HEAD
elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具
●node：即一个Elasticsearch的运行实例，使用多播或单播方式发现cluster并加入。
●cluster：包含一个或多个拥有相同集群名称的node，其中包含一个masternode。
●index：类比关系型数据库里的DB，是一个逻辑命名空间。
●alias：可以给index添加零个或多个alias，通过alias使用index和根据indexname访问index一样，但是，alias给我们提供了一种切换index的能力，比如重建了index，取名●customer_online_v2，这时，有了alias，我要访问新index，只需要把alias添加到新index即可，并把alias从旧的index删除。不用修改代码。
●type：类比关系数据库里的Table。其中，一个index可以定义多个type，但一般使用习惯仅配一个type。
●mapping：类比关系型数据库中的schema概念，mapping定义了index中的type。mapping可以显示的定义，也可以在document被索引时自动生成，如果有新的field，Elasticsearch会自动推测出field的type并加到mapping中。
●document：类比关系数据库里的一行记录(record)，document是Elasticsearch里的一个JSON对象，包括零个或多个field。
●field：类比关系数据库里的field，每个field都有自己的字段类型。
●shard：是一个Lucene实例。Elasticsearch基于Lucene，shard是一个Lucene实例，被Elasticsearch自动管理。之前提到，index是一个逻辑命名空间，shard是具体的物理概念，建索引、查询等都是具体的shard在工作。shard包括primaryshard和replicashard，写数据时，先写到primaryshard，然后，同步到replicashard，查询时，primary和replica充当相同的作用。replicashard可以有多份，也可以没有，replicashard的存在有两个作用，一是容灾，如果primaryshard挂了，数据也不会丢失，集群仍然能正常工作；二是提高性能，因为replica和primaryshard都能处理查询。另外，如上图右侧红框所示，shard数和replica数都可以设置，但是，shard数只能在建立index时设置，后期不能更改，但是，replica数可以随时更改。但是，由于Elasticsearch很友好的封装了这部分，在使用Elasticsearch的过程中，我们一般仅需要