ElasticSearch是个天然分布式的搜索引擎，有一些核心概念与传统的数据库知识区别很大，这里做一下记录和整理。
分布式相关
集群
一个集群cluster由一个或者多个节点组成，具有相同的cluster.name，协同工作，分项数据和负载。当有新的节点加入或者删除了一个节点时，集群回感知到并能够平衡数据。
ElasticSearch中可以监控很多信息，有一个最重要的就是集群健康。集群健康有三个状态：green（所有主要分片和复制分片都可用），yellow（所有主要分片可用，但不是所有复制分片都可用），red（不是所有的主要分片都可用）。
节点
一个节点node就是一个ElasticSearch的实例。
集群中的一个节点会被选举为主节点master，它将临时管理集群级别的一些变更，譬如新建或者删除索引、增加或者移除节点等等。主节点不参与文档级别的变更或者搜索，所以不会成为集群的瓶颈。任何节点都可以成为主节点。
用户能够与集群中的任何节点通信，包括主节点。每一个节点都知道文档存在于哪个节点上，可以转发请求到相应的节点上。
分片
一个分片shard是一个最小级别的工作单元，仅保存了索引中所有数据的一部分。
分片就是一个Lucene实例，并且它本身就是一个完整的搜索引擎。
文档存储在分片中，并且在分片中被索引，但是程序不会直接与分片通信，而是与索引通信。
主分片
索引中的每个文档属于一个单独的主分片，所以主分片的数量决定了索引最多能存储多少数据。
索引创建完成时，主分片的数量就固定了，但是复制分片的数量可以随时调整。
复制分片
复制分片仅仅是主分片的一个副本，它可以防止硬件故障导致的数据丢失，同时可以提供读请求，比如搜索或者从别的shard取回文档。
元数据相关
一个文档不仅仅有数据，还包含了元数据（关于文档的信息）。三个必须的元数据节点是：_index，_type，_id。
索引
_inde，文档存储的地方，类似于关系型数据中的数据库。
事实上，数据被存储和索引在分片中，索引仅仅是一个把一个或者多个分片分组在一起的逻辑空间。
索引名字必须是全部小写，不允许以下划线开头，不能包含逗号。
类型
_type，对应于关系型数据库中的表。
每个类型type都有自己的映射或者结构定义，就像传统数据库表中的列一样。类型的映射会告诉ElasticSearch文档如何被索引。
_type的名字可以是大写或者小写，不能包含下划线或者逗号。
文档
文档id是一个字符串，与_index和_type组合时，就可以在ElasticSearch中唯一标识一个文档。创建文档时，可以自定义_id，也可以让ES帮助自动生成。
数据操作相关
数据相关的操作有：
索引一个文档；PUT。
检索文档，检索文档的一部分；GET，以及_source参数。
检索文档是否存在；HEAD（返回200或者404）。
更新整个文档；PUT。
创建新的文档；POST（冲突时返回409）。
删除文档；DELETE（返回200或者404）。
文档局部更新；POST，以及_update参数。
检索多个文档；_mget参数指令，docs数组参数。
批量更新；_bulk参数指令，可以包含create，index，update，delete动作。
搜索
ElasticSearch不仅会存储文档，还会索引文档内容使之可以被搜索。
搜索使用_search指令。
返回内容包括hits，took，shards，timeout。
分页参数包括from以及size，要特别关注深度分页。
映射
映射是指数据在每个字段中的解释说明。
映射机制用于进行字段类型确认，将每个字段匹配为一种确定的数据类型（string，number，boolean，date等）。
_mapping参数指令用于参数某index下某type的映射情况。
不同类型的字段的索引方式是不同的，因此会导致查询结果不同。
ElasticSearch中的数据大致分为两类：确切值，全文文本。这也是ES区别于别的数据库的根本差异。
确切值
确切值是确定的。
全文文本
全文文本，从某个角度来讲是文本化的数据，通常以人类的语言书写。
倒排索引
倒排索引由在文档中出现的唯一的单词列表，以及对于每个单词在文档中的位置组成。词terms，表征tokens。
分词，指的是标记化和标准化的过程。
核心简单字段类型
ElasticSearch支持以下简单字段类型：String（string），Whole Number（byte，short，integer，long），Floating point（float，double），Boolean（boolean），Date（date）。
当索引一个包含新字段的文档，ES将使用动态映射猜测字段类型，这个类型来自于JSON的基本数据类型（注意：如果是一个带引号的数字，ES可能将其猜测为字符串，而不是数字）。
自定义字段映射
多数情况下基本数据类型已经能够满足需求，不过也会需要自定义一些特殊类型，特别是字符串字段类型。自定义类型能够实现如下需求：
- 区分全文字符串字段和确切值字符串字段（即，是否进行分词）；
- 使用特定语言的分析器；
- 优化部分匹配字段；
- 指定自定义日期格式；
- 。。。
映射的重要参数
- type：即指定字段的类型；
- index：控制字符串以何种方式被索引；analyzed表示全文文本形式，not_analyzed表示确切值形式 ，no表示不索引（即不能被搜索到）。string类型字段的默认值是analyzed。
- analyzer：指定分析器（譬如whitespace，simple，english）。
复合核心字段类型
除了之前提到的简单标量类型，JSON还有null值，数组和对象；这些类型ES都支持。
多值字段
{"tag": ["elastic", "search"]}对于数组不需要特殊的映射，任何一个字段可以包含0个，1个或者多个值，同样对于全文本字段将被分析并产生多个值。
同时这意味着数组中的所有值的类型必须统一，ES会使用数组中第一个值的类型来确定新字段的类型。
数组作为一个值的集合被对待，没有顺序。
空字段
数组也可以是空的，这等价于0个值。
Lucene没法存放null值，一个null值得字段会被认为是空字段。
如下的四个字段将被识别为空字段而不被索引。
"empty_string": "",
"null_value": null,
"empty_array": [],
"array_with_null_value": [ null ]多层对象
内部对象经常用于在另一个对象中嵌入一个实体或者对象。
ES会动态监测新对象的字段，并映射它们为object类型，将每个字段加到properties字段下。
Lucene并不了解内部对象，一个Lucene文件包含一个键-值对应的扁平表单，所以内嵌对象的属性会通过“.”连接后的属性表示。
对象-数组
内部对象数组在Lucene中也会被扁平化处理，因而每个值的栏位会变成一个值集合，而不是有序的阵列。关联内部对象用来解决嵌套对象的问题。
分析
分析机制用于进行全文本的分词，以建立供搜索使用的反向索引。
分析的过程如下：
1.首先，标记化一个文本块为适用于倒排索引的单独的词term；
2.然后，标准化这些词为标准形式，提供它们的可搜索性或者查全率。
字符过滤器
character filter：字符过滤器的工作是在标记化之前处理字符串，字符过滤器能够去除HTML标记，或者转换“&”为“and”等工作。
分词器
tokenizer：文档被标记化为独立的词，一个简单的分词器可以根据空格或者逗号将单词分开（这个在中文中不适用）。
标记过滤
token filter：分词后每个独立的词都通过标记过滤，标记过期能够修改词（譬如将大写转换为小写，将时态进行转换），去掉词（譬如去掉“a”， “and”， “the”等连词和冠词），或者增加词（譬如同义词）。
分析器
ElasticSearch附带了一些预装的分析器，可以直接使用。
标准分析器
这是ElasticSearch默认使用的分析器。对于文本分析，它对于任何语言都是最佳选择（如果没有特殊需求的话）。标准分析器根据Unicode Consortium定义的单词边界来切分文本，然后去掉大部分的标点符号，最后把所有词转换为小写。
简单分析器
简单分析器将非单个字母的文本切分，然后把每个词转换为小写。
空格分析器
空格分析器依据空格切分文本，不转换大小写。
语言分析器
特定语言分析器适用于很多语言，能够考虑到特定语言的特性。
例如，english分析器自带一套英语停用词库，这些词被移除之后，英语单词的主体含义依旧能被理解。
注：analyze API能够查看文本是如何被分析的。
查询
简单查询语句是一种有效的命令行adhoc查询。
如果要体会搜索的强大，要是用请求体查询API，这种查询的参数以JSON格式容纳而不是查询字符串。
请求体查询并不仅仅用来处理查询，还可以高亮返回结果中的片段，并给出寻找最好结果的相关数据建议。
结构化查询是一种灵活，多表现形式的查询语言。
使用结构化查询，需要传递query参数。
查询子句：
{
QUERY_NAME: {
ARGUMENT: VALUE,
ARGUMENT: VALUE,...
}
}查询子句像是搭积木，可以合并简单的子句为一个复杂的查询语句。
- 叶子子句（比如match子句）用于将查询字符串与一个字段或者多个字段进行比较；
- 复合子句（比如bool子句），用于合并其他的子句（使用must，must_not，should等进行连接）；
match_all
查询所有文档，是没有查询条件下的默认语句。
match
标准查询，不论需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。
如果使用match查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析一下match的查询字符。
如果使用match查询确切值（譬如数字、日期、布尔值、not_analyzed字符串），ES将会搜索给定值。
multi_match
multi_match查询允许做match查询的基础上同时搜索多个字段。
bool
bool查询与bool过滤相似，用于合并多个查询子句。
不同之处在于：bool过滤可以直接给出是否匹配成功，而bool查询要计算每一个查询子句的_score。
- must：查询指定文档一定要包含；
- must_not：查询指定文档一定不要被包含；
- should：查询指定文档，有则可以为文档相关性加分；
过滤
事实上有两种结构化语句：结构化查询，结构化过滤。二者非常相似，但是它们由于使用目的不同而差异。
一条过滤语句会询问每个文档的字段值是否包含特定值；
一条查询语句则询问每个文档的字段值与特定值得匹配程度如何；查询语句会计算每个文档与查询语句的相关性，给出一个相关性评分_score，并且按照相关性对匹配到的文档进行排序。
原则上来说，使用查询语句来做全文本搜索，或者需要进行相关性评分的时候；其他的情况下应该使用过滤语句。
term
term主要用于精确匹配哪些值，比如数字、日期、布尔值或者not_analyzed的字符串。
terms
terms和term有点类似，但是terms允许指定多个匹配条件。譬如某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配。
range
range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据。
操作符包含gt，gte，lt，lte。
exists&missing
exists和missing过滤用于查找文档中是否包含指定字段或者是否没有某个字段。
bool
bool过滤用来合并多个过滤条件的布尔逻辑。
包含如下操作符：
- must：多个查询条件完全匹配，相当于and；
- must_not：多个查询条件的相反匹配，相当于not；
- should：至少有一个查询条件匹配，相当于or；
查询与过滤条件合并
查询语句和过滤语句可以放在各自的上下文中。
在ES API中可以看到许多带有query或者filter的语句，这些语句既可以包含单条query语句，也可以包含一条filter子句；也就是说，这些语句需要首先创建一个query或者filter的上下文关系。
通常情况下，一条查询语句需要过滤语句的辅助，全文本搜索除外。
search API中仅能包含query语句，所以需要用filtered来同时包含query和filter子句。
带过滤的查询语句：
GET /_search
{
"query": {
"filtered": {
"query": { "match": { "email": "business opportunity" }},
"filter": { "term": { "folder": "inbox" }}
}
}
}查询语句中的过滤：
GET /_search
{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"bool": {
"must": { "term": { "folder": "inbox" }},
"must_not": {
"query": {
"match": { "email": "urgent business proposal" }
}
}
}
}
}
}
}_validate API可以验证一条查询语句是否合法。