名词解释

本文介绍金山云Elasticsearch服务使用过程中遇到的常用名词的基本概念和简要描述。

集群(Cluster)

集群是一个或多个节点（服务器）的集合，这些节点共同保存整个数据，并在所有节点上提供联合索引和搜索功能。

节点(Node)

一个节点是集群中的一个服务器，用来存储数据并参与集群的索引和搜索。KES区分了四种节点类型，如下：

• 数据节点（Data Node），存储索引数据的节点，主要对文档进行增删改查操作，聚合操作等。数据节点对cpu，内存，io要求较高，在优化的时候需要监控数据节点的状态，当资源不够的时候，需要在集群中添加新的节点。如果集群中只有数据节点，系统会默认3台作为主节点。

• 专有主节点（Master Node），为确保一个集群的稳定，分离主节点和数据节点，独立出3台机器担当主节点。主要职责是和集群操作相关的内容，如创建或删除索引，跟踪哪些节点是集群的一部分，并决定哪些分片分配给相关的节点。在大规模集群中，开启专有主节点，可增强集群的稳定性。

• 协调节点（Coordinator Node），该节点只处理路由请求，处理搜索，分发索引操作，相当于一个智能负载平衡器，协调节点将请求转发给存储数据的Data Node。每个Data Node在本地执行请求，并将结果返回协调节点。协调节点收集完数据后，将每个数据节点的结果合并为单个全局结果。

• 冷数据节点（Warm Node），这种类型的节点被用于存放只读并且很少被查询的索引。与之区别，热数据节点存放查询频率高，时间较近的数据索引，写入压力大，这样实现冷热分离，在提升查询和写入效率的同时降低存储成本。

索引（Index）

索引是有相同特性的文档集合，(相当于关系型数据库里的一个数据库)。它是我们存储和索引关联数据的地方。一个索引通常使用一个名称（所有字母必须小写，不能以下划线开头，不能包含逗号）来标识，当针对这个索引的文档执行索引、搜索、更新和删除操作的时候，这个名称被用来指向索引。

类型（type）

一个类型通常是一个索引的一个逻辑分类/分区，允许在一个索引下存储不同类型的文档（相当于关系型数据库中的一张表），在Elastic 6.x 版本，只允许每个 Index 包含一个 Type，在Elastic 7.x 及以后版本中Type概念被删除。

文档（document）

一个文档是可以被索引的基本信息单元（相当于关系型数据库中的一行数据）。文档可以用JSON格式来表示。在一个索引中，您可以存储任意多的文档，且文档必须被索引。

映射（Mapping）

模式映射（相当于关系型数据库中的schema）用于定义索引结构。Elasticsearch在映射中存储有关字段的信息。映射在文件中以JSON对象传送。

字段（Field）

字段是ElasticSearch里的最小单元，相当于数据的某一列，类似于JSON里一个键。

分片（Shards）

索引分片,当有大量的文档时，由于内存的限制、硬盘能力、处理能力不足、无法足够快地响应客户端请求等，一个节点不够的情况下， Elasticsearch可以把一个完整的索引分成多个分片，分布到不同的节点上，构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。

副本(Replica)

Elasticsearch可以设置多个索引分片的副本，副本具有以下作用：

• 提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。
• 提高Elasticsearch的查询效率，Elasticsearch会自动对搜索请求进行负载均衡。