我们要做的第一件事是安装ElasticSearch。对于多数应用程序，您开始安装和配置，通常忘记这些步骤的重要性，直到发生了糟糕的事情。这章我们将广泛关注ElasticSearch的这部分。请注意本章不是对每一个配置选项和参数的明确指导。当然，我们愿意完整描述他们，但是如果我们那样做了，我们将不得不再写一本书(甚至更多)。除此之外，ElasticSearch就像现在所有其他可用的应用软件程序-它每天不断发生变化。我们只介绍 我们认为需要的部分、以及特定功能，有时难以理解或太宽泛。在一个地方描述将节省您的一些时间。通过本章，你将学到以下：
- ElasticSearch的基本概念
- 如何安装和配置您的集群
- 使用ElasticSearch REST API
- 如何创建索引
- 如何配置映射
- 如何使用动态映射
- 什么是模板以及如何使用它
- 路由是什么以及如何使用它
- 如何使用索引别名
ElasticSearch是什么？
ElasticSearch 是一个由Shay Banon在2010年2月发布的开源的搜索服务器项目，此项目发展成一个在搜索领域的主要解决方案。此外，由于其分布式特性和实时的能力，许多人把它作 为一个文档数据库。让我们浏览一下ElasticSearch的基本概念。
索引(Index)
索 引是ElasticSearch存储数据的地方。如果您来自关系数据库的世界，您能想到的是一个索引表。但相对于关系数据库，表的值存储在索引中是快速和 高效的，尤其是全文搜索，不需要存储原始值。如果您知道MongoDB，您可以认为ElasticSearch的索引就像MongoDB的集合；如果您熟 悉CouchDB可以想像跟CouchDB数据库索引一样。
文档(Document)
ElasticSearch中存储的主要实体是一个文档。类比关系数据库，一个文档是一个数据表中的一行数据。比较一下ElasticSearch文档和MongoDB，都可以有不同的结构，但在ElasticSearch中需要有相同的字段类型。
文档包含字段列(行)，但每个字段可能出现多次，这样的字段被称为：MultiValued(多值)。 每个字段都有类型(文本、数字、日期等等)。字段类型也可以是复合的-一个字段可以包含其它子文档或数组。ElasticSearch的字段类型是很重要 的-它给予搜索引擎如何进行各种操作如比较或排序被执行的信息。幸运的是，这可以自动确定。跟关系数据库不同的是，文档不需要固定的结构，每个文档可能有 一组不同的字段，除此之外，在开发应用程序时不必知道字段。当然，可以强迫一个文档结构的使用模式。
文档类型(Document Type)
在 ElasticSearch中，一个索引可以存储不同用途的对象。例如，一个博客应用程序可以存储文章和评论。文档类型可以让我们很容易区分这些对象。值 得注意的是，几乎所有的文档可以有不同的结构，但是在实际操作的时候，将它划分为类型明显有助于数据操作。当然，需要考虑到局限性。这样的一个限制就是不 同的文档类型不能为同一属性设置不同类型。
节点和集群(Node and Cluster)
ElasticSearch 可以作为单个搜索服务器独立工作。然而，为了能够处理大型数据集、实现容错，ElasticSearch可以在许多协同服务器上运行。所有的这些服务器被 称为一个集群，并且每一台服务器被称为一个节点。大量数据可以通过索引分片来跨越许多节点(分裂成更小的各个部分)。更好的可用性和性能通过副本(索引部 分副本)来实现。
分片(Shard)
当我们有大量的文档，但由于内存限制、硬盘容量等等原因，单个节点是不够的。另一个 问题是，需要的功能是如此的复杂，服务器计算能力是不够的。在这种情况下，数据可以划分为更小的部分这称为“分片”。每个分片都是一个独立的Apache Lucene索引。每一个分片都可以放在不同的服务器，因此您的数据可以散布在集群。当您从多个分片查询索引，ElasticSearch将查询发送到每 个相关分片并透明的合并结果集，所以您的应用程序不需要了解分片。
Replica(副本)
为了增加查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。主分片用于直接更改索引操作，副本只是主分片的一个精确复制，并且每个分片都可以有零个或多个副本。当主分片丢失(例如，服务器的分片数据不可用)，集群可以提升一个副本成为新的主分片。