基本概念
Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎
支持：
- 全文搜索
- 结构化搜索
- 分析
可以这样进行描述：
- 分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
- 分布式的实时分析搜索引擎
- 可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据
所有的这些功能被集成到一个服务里面，你的应用可以通过简单的RESTful API、各种语言的客户端甚至命令行与之交互。
java也有自己的客户端
与ES交互
ES节点
一个Elasticsearch实例是一个节点，一组节点组成了集群。Elasticsearch集群中的节点可以配置为3种不同的角色：
- 主节点：
控制Elasticsearch集群，负责集群中的操作，比如创建/删除一个索引，跟踪集群中的节点，分配分片到节点。主节点处理集群的状态并广播到其他节点，并接收其他节点的确认响应。
每个节点都可以通过设定配置文件elasticsearch.yml中的node.master属性为true(默认)成为主节点。
对于大型的生产集群来说，推荐使用一个专门的主节点来控制集群，该节点将不处理任何用户请求。
- 数据节点：
持有数据和倒排索引。默认情况下，每个节点都可以通过设定配置文件elasticsearch.yml中的node.data属性为true(默认)成为数据节点。如果我们要使用一个专门的主节点，应将其node.data属性设置为false。
- 客户端节点：
如果我们将node.master属性和node.data属性都设置为false，那么该节点就是一个客户端节点，扮演一个负载均衡的角色，将到来的请求路由到集群中的各个节点。
Elasticsearch集群中作为客户端接入的节点叫协调节点。协调节点会将客户端请求路由到集群中合适的分片上。对于读请求来说，协调节点每次会选择不同的分片处理请求，以实现负载均衡。
es底层数据储存
1、底层数据结构
Elasticsearch使用了Apache Lucene，底层结构使用的是倒排索引。
倒排索引就建立分词与文档之间的映射关系，在倒排索引之中，数据时面向分词的而不是面向文档的。
来自网上的一段解释：
文档是Elasticsearch的数据单位，对文档中的词项进行分词，并创建去重词项的有序列表，将词项与其在文档中出现的位置列表关联，便形成了倒排索引。
我们来看下如下2个文档是如何被倒排索引的：
文档1(Doc 1): Insight Data Engineering Fellows Program
文档2(Doc 2): Insight Data Science Fellows Program
词项 文档
|
元数据 |
所在文档 |
|---|---|
| data |
Doc 1, Doc 2 |
| engineering |
Doc 1 |
| fellows |
Doc 1, Doc 2 |
| insight |
Doc 1, Doc 2 |
| program |
Doc 1, Doc 2 |
| science |
Doc 2 |
如果我们想找包含词项"insight"的文档，我们可以扫描这个(单词有序的)倒排索引，找到"insight"并返回包含改词的文档ID，示例中是Doc 1和Doc 2。
2、数据写操作
数据新建
- Elasticsearch集群中的每个节点都包含了改节点上分片的元数据信息。协调节点(默认)使用文档ID参与计算，以便为路由提供合适的分片。
- 记录translog，并将数据读入到缓存中
流程图： 
数据更新/删除
- （1）删除
es中的数据是不能真正被删除的。
磁盘上的每个段都有一个相应的.del文件。当删除请求发送后，文档并没有真的被删除，而是在.del文件中被标记为删除。该文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。
当下次再进行段合并时，这些被删除的数据就不会被写入到新的段中。这样，在以后搜索匹配的过程中，就不会再次被搜索出来。
- (2) 更新
在新的文档被创建时，Elasticsearch会为该文档指定一个版本号。当执行更新时，旧版本的文档在.del文件中被标记为删除，新版本的文档被索引到一个新段。旧版本的文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。
3、数据读操作
查询
协调节点将请求路由到所有包含该文档的节点上，每个节点单独进行查询，并将查询后的结果进行相关性排序，全部分片都将匹配文档的ID及其相关性得分返回给协调节点。协调节点创建一个优先队列并对结果进行全局排序。默认情况下，每个分片只能发送排名前十的数据。
提取
当协调节点在生成的全局有序的文档列表中，为全部结果排好序后，它将向包含原始文档的分片发起请求。全部分片填充文档信息并将其返回给协调节点。
概念解释
- 搜索相关性
相关性是由搜索结果中Elasticsearch打给每个文档的得分决定的。默认使用的排序算法是tf/idf(词频/逆文档频率)。词频衡量了一个词项在文档中出现的次数 (频率越高 == 相关性越高)，逆文档频率衡量了词项在全部索引中出现的频率，是一个索引中文档总数的百分比(频率越高 == 相关性越低)。最后的得分是tf-idf得分与其他因子比如(短语查询中的)词项接近度、(模糊查询中的)词项相似度等的组合。