我们往 Elasticsearch 添加数据时需要用到 索引 —— 保存相关数据的地方。 索引实际上是指向一个或者多个物理 分片 的 逻辑命名空间 。
一个 分片 是一个底层的 工作单元 ,它仅保存了 全部数据中的一部分。 在分片内部机制中,我们将详细介绍分片是如何工作的,而现在我们只需知道一个分片是一个 Lucene 的实例,以及它本身就是一个完整的搜索引擎。 我们的文档被存储和索引到分片内,但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。
Elasticsearch 是利用分片将数据分发到集群内各处的。分片是数据的容器,文档保存在分片内,分片又被分配到集群内的各个节点里。 当你的集群规模扩大或者缩小时, Elasticsearch 会自动的在各节点中迁移分片,使得数据仍然均匀分布在集群里。
一个分片可以是 主 分片或者 副本 分片。 索引内任意一个文档都归属于一个主分片,所以主分片的数目决定着索引能够保存的最大数据量。
一个副本分片只是一个主分片的拷贝。 副本分片作为硬件故障时保护数据不丢失的冗余备份,并为搜索和返回文档等读操作提供服务。
在索引建立的时候就已经确定了主分片数,但是副本分片数可以随时修改。
被混淆的概念是,一个 Lucene 索引 我们在 Elasticsearch 称作 分片 。 一个 Elasticsearch 索引是分片的集合。 当 Elasticsearch 在索引中搜索的时候, 他发送查询到每一个属于索引的分片(Lucene 索引),然后像 执行分布式检索 提到的那样,合并每个分片的结果到一个全局的结果集。