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ES新手入门学习的时候，经常会和MySQL做对比，一个索引可以理解为一个数据库，分片就可以理解为一张表被分割了shards_numbers - 1次，文档类型为type类型，在高版本中在逐渐被剔除。
ES官方也给出了答案：作者不希望不同类型的相同字段在同一个Lucene中。
索引的状态有：红色、**、绿色和黑色四种（ES插件可以看出来）。
green：健康状态，代表所有的主分片和副本分片都可用；
yellow：所有的主分片可用，部分副本分片不可用；
red：部分主分片不可用；
black：索引处于关闭状态，不对外进行交互，一般磁盘空间不足时ES会自动设置。
ES是一款近实时的搜索引擎，而非实时的搜索引擎。ES每秒产生一个新分段，新段先写入文件系统缓存（对读取可见），稍后再执行刷盘操作。由于新段不会立即刷盘，这个过程如果出现意外情况，存在数据丢失的风险，通常做法是记录事务日志。
分片的目的不只是为了分割巨大的索引，还可以并发读。一个索引包含多个分片，一个分片是一个Lucene索引，一个Lucene索引又由很多分段组成，每一个分段都是一个倒排索引。
段合并：ES会选择大小相似的段进行合并，ES每次refersh都会生成一个Lucene段，每次查询都会轮流检查每一个段，查询完对结果进行合并，段越多，搜索也就越慢。由于分段的不变性（访问不需要加锁），更新删除操作本质是标记删除，在段合并的过程中，标记删除的数据并不会写入到新段中，这样就达到了删除的目的。写操作先写Lucene段，再写translog，如果先写translog，写入Lucene段失败，则还需要对translog进行回滚处理。
ES的只读和删除设置，是对索引和磁盘的一种保护机制，当然也可以手动设置索引的只读和删除，以下是ES自动触发的：
索引的别名操作，比如要对一个月的所有索引（每天创建一个索引）进行处理，就可以为索引创建别名，一个索引可以有多个别名，一个别名也可以指向多个索引。
数据库
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传统我们检索文章，是逐个遍历找到对应关键词的位置；
而倒排索引，是通过分词策略，形成词与文章的映射关系表，这种词典+映射表即为倒排索引。
倒排索引的底层实现是基于：FST（Finite State Transducer）数据结构。
lucene [lu'sen] 从4+版本后开始大量使用的数据结构是FST。FST有两个优点：
利用es的分片预分配。
不能，因为分片数是 文档路由算法 中重要的元素：
shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
动态修改分片将意味着几乎重新索引文档数据，这是比仅仅将分片从一个节点复制到另一个节点更重量级的操作。
一个分片存在于单个节点，一个节点可以包含多个分片。
elasticSearch天然具有分布式的特征，实现水平扩容时通过 分片预分配 。在创建索引时，选择合适的分片数。
随着数据量的增加，可以动态的增加节点数，elasticSearch将会自动将分片分配到新增的节点上，当重新分配完成时，每个分片将会有接近至少两倍于之前的运算速度。
elasticSearch中新添加的索引默认被指定了5个主分片。这意味着我们最多可以将那个索引分散到5个节点上，每一个节点一个分片。
不能，一个分片并不是没有代价的。
es适当的预分配是好的，但是上千个分片就有些糟糕。
ElasticSearch推荐的最大JVM堆空间是30~32G, 所以把你的分片最大容量限制为30GB, 然后再对分片数量做合理估算. 例如, 你认为你的数据能达到200GB, 推荐你最多分配7到8个分片。
在开始阶段, 一个好的方案是根据你的节点数量按照1.5~3倍的原则来创建分片. 例如,如果你有3个节点, 则推荐你创建的分片数最多不超过9(3x3)个。当性能下降时，增加节点，ES会平衡分片的放置。
对于基于日期的索引需求, 并且对索引数据的搜索场景非常少. 也许这些索引量将达到成百上千, 但每个索引的数据量只有1GB甚至更小. 对于这种类似场景, 建议只需要为索引分配1个分片。如日志管理就是一个日期的索引需求，日期索引会很多，但每个索引存放的日志数据量就很少。
副本分片 可以实现高可用。当持有主分片的节点挂掉之后，一个副本分片将会晋升为主分片的角色。
在索引写入时，副本分片做着和主分片相同的工作。新文档首先被索引进主分片然后在同步到其他所有的副本分片。增加副本分片并不会增加索引容量。
副本分片可以服务于读请求，如果索引偏向查询，那么可以通过增加副本的数目来提升查询性能。但也要为此增加额外的硬件资源。
当使用上面配置时，每一个分片的副本分片数量为1个。
一个拥有两个主分片一份副本的索引可以在四个节点中横向扩展
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