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这篇文章主要讲解了“Elasticsearch基础知识点有哪些”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Elasticsearch基础知识点有哪些”吧！
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es的可以做哪些事情
分布式搜索和分布式引擎
全文检索，结构化检索，数据分析
对海量数据进行近实时的分析
适用的场景
维基百科的搜索
新闻网站
stack overflow的异常搜索
github的所有
日志数据分析 ELK
电商网站的搜索
商品价格监控网站，用户设定商品的价格阈值，当低于该阈值时候，发送通知给用户
BI系统，数据挖掘，数据分析
站内的搜索（电商。招聘。门户）
特点
可以作为大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级别的数据，也可以运行单个服务器，服务小公司
Elasticsearch不是新技术，只是将全文检索、数据服务和分布式技术合在一起才形成了es
对用户而言 开箱即用，非常简单
es是对传统服务器的一个补充和扩展
主要还是基于Lucene做的封装，隐藏了其复杂的的api
核心的概念
NRT(Near Realtime) 近实时，从两个方面理解：从写入数据到被查询出来有一个延迟（大约1秒）；基因es的数据的搜索和分析可以达到秒级
Cluster，集群，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置来决定的
Node，节点，节点的名称很重要，如果节点的名称是默认随机的话，默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么他们会自动组装成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成elasticsearch集群
Document，文档，es的最小数据单元。一个document可以是一条商品户数据、用户信息等，通常使用json数据结构表示，
Index:索引，包含有一推相似数据结构的文档数据，比如可以有客户的索引，商品的索引，订单索引，在往细了说可以分为服装的索引，日常索引，五金索引等等
Type:类型。一个索引可以含有一个或者多个type，type是index中的逻辑分类，一个type下的document含有相同的field，比如，一个博客索引下面可以含有用户数据的type，博客的type，用户评论的type
shard（primary shard），分片，单机无法存储大量的数据，es可以将一个索引中的数据切分成多个shard，分布在多个服务器上存储，有了shard就可以横向的扩展，存储更多的数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上面并行执行，提升系统的吞吐量和性能，每个shard都是一个lucene index
replica（replica shard） 备份，复制。任何一个服务器都有可能宕机或者故障，那么此时shard就有可能丢失数据，因此可以为每一个shard创建多个replica副本，replica可以在shard故障的时候提供备用服务，保证数据的不丢失，提高高可用性，多个replica还可以提高搜索操作的吞吐量和性能，primary shard建立索引的时候一次设置，不能修改，默认为5个，replica shared随时修改，默认1个，默认中每一个索引有10个shard，分别为5个parimary shard，5个replica shard，最小的高可用配置为2台服务器，互为主备
和传统数据库的比较
以MySQL为例
| Elasticsearch | Mysql |
|---|---|
| field | 字段 |
| Document | 行 |
| Type | 表 |
| Index | 库 |
Elasticsearch7以后的新特性
在 7.0 以及之后的版本中 Type 被废弃了。（其实还可以用，但是已经不推荐了）
一个MySQL实例中可以创建多个 Database，一个Database中可以创建多个Table。
| Elasticsearch | Mysql |
|---|---|
| field | 字段 |
| Document | 行 |
| Index | 表(Table ) |
| es的实例 | 库(Database) |
感谢各位的阅读，以上就是“Elasticsearch基础知识点有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Elasticsearch基础知识点有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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