Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene构建开源分布式搜索引擎并提供Restful接口。

Es是一个分布式文档数据库（JSON数据格式存储，类似MongoDB），JSON中的每个字段数据都可作为搜索条件，并且能够扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB（PetaByte）级的数据。可在短时间内存储、搜索和分析大量的数据。

PB级级别：拍字节（Petabytes），计算机存储容量单位，也常用PB来表示。1PB=1024TB==2^50字节。

Es优势：

横向可扩展性：

只需增加服务器，修改配置后启动Es就可并入集群

分片机制提供更好的分布性：

同一个索引分成多个分片（sharding），这点类似于HDFS的块机智，分别治理可提升处理效率

高可用：

提供复制（replica）机制，一个分片可以设置多个复制，使得某台服务器在宏碁的情况下，集群仍旧可以照常运行，并会把服务器宏碁丢失的数据信息复制恢复到其他可用节点上

Elasticsearch应用场景：

大型分布式日志分析系统ELK（elasticsearch（存储日志）+ logstash（收集日志）+ kibana（展示数据））。

Es存储结构：

Es是文件存储，面向文档型数据库，类似于MongoDB，用JSON作为文档序列化的格式

Es与数据库区别：

关系数据库 => 数据库(Database) => 表(Table) => 行(Row) => 列(columns) Elasticsearch=> 索引(index) => 类型(Type) => 文档 (Documents) => 字段(Fields)

#注意：从ES 7.0.0开始，移除Type（类型）这个概念，Type 字段那里变为固定值 _doc Elasticsearch=> 索引(index) => _doc => 文档 (Documents) => 字段(Fields)

Es版本控制：

1.为什么要进行版本控制
    为了保证数据在多线程操作下的准确性
2.内部版本控制和外部版本控制
    内部版本控制： _version自增长，修改数据后，_version会自动+1
    外部版本控制：为了保持_version与外部版本控制的数值一致，使用version_type=external检查数据当前的version值是否小于请求中的version值

3.悲观锁和乐观锁

悲观锁：每次获取据时都会上锁，会造成线程阻塞
         底层实现：开启事务，启用锁机制
乐观锁：更新数据时候会判断在此期间是否有人更新过。
         底层实现：1.使用版本号 2.使用时间戳

9200和9300端口的区别：

9200端口： ES节点和外部通讯使用，暴露ES Restful接口端口号
9300端口： ES节点之间通讯使用，TCP协议、ES集群之间通讯端口号

倒排索引：

    把文档ID对应到关键词的映射转换为关键词到文档ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文档，这些文档中都出现这个关键词。根据关键词查找文档ID迅速找出相关文档

ES如何解决高并发：

ES是一个分布式全文检索框架，隐藏了复杂的处理机制，内部使用分片机制、集群发现、分片负载均衡请求路由

Shards分片：代表索引分片，ES可以把一个完整的索引分成多个分片，好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同节点上。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。
Replicas副本：代表索引副本，ES可以设置多个索引的副本。
副本的作用：
    1.提高系统的容错性，某个节点某个分片损坏或丢失时，可以从副本中恢复
    2.提高ES查询效率，ES会自动对搜索请求进行负载均衡

ES集群核心原理分析：

1.每个索引会被分成多个分片shards进行存储，默认创建索引是分配5个分片进行存储，每个分片都会分布式在不同的节点上进行部署，该分片成为Primary shards主分片。

注意：索引主分片数量定后，不能被修改

路由算法： shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

如果number_of_primary_shards在查询的时候取余发生变化，无法获取到该数据

2.每一个主分片为了实现高可用，都会有自己对应的副本，主分片对应的副本不能存放在同一台服务器上，主分片可以和其他副本存放在同一个Node节点上

Elasticsearch框架基础概念 ?