elastic search 是一个分布式搜索和数据分析引擎，基于lucene构建；
由一个或多个具有相同cluster.name的节点组成集群；分片：ES可以把一个大的索引分成多个分片；副本：索引的副本，提高容错性；
集群
- 索引
- 分片
- 副本
ES 默认会为每个索引创建5个分片；
- 集群
- 节点
- 索引 (与mysql的数据库实例相当，索引只是一个逻辑命名空间，指向一个或多个分片)
- 文档类型（相当于数据库中表的概念）
- 文档 （相当于数据库表的row）
- mapping
- 分片
ES查询快的原因： 集群、分片、副本
在索引创建的时候， 确定主分片；路由算法：shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
数据写入过程
数据写入到主分片， 然后同步到全部副本分片；
数据查询过程
1.查询请求发送到协调节点，协调节点把请求转发到全部分片；
2. 全部分片把查询结果(包含doc_id，排序值)返回到协调节点；协调节点合并、排序、分页；
3. 协调节点根据doc_id从各个分片获取实际数据并返回给客户端；
数据更新或删除？
删除：在提交的时候生成一个.del文件，把doc文档的状态更新为删除；
更新：doc文档的状态更新为删除； 再写新的doc; buffer每refresh一次，生成一个segment file. 要定期merge
ES的查询有2种；一种是query(计算每个文档得分、并排序), 一种是filter(仅过滤符合条件的数据并缓存);
bool查询 ： must ,出现于查询结果中；filter，必须满足才出现；must_not:满足条件的数据不出现；
查询：指定索引 ， 条件查询: term(精确查询)、range(范围查询)，terms（多值匹配），match(分词查询)、ids()； exits（包含某个字段）、missing（不包含）
"ids": {
"type": "news",
"values": "2101"
}
分页滚动查询 scroll
"scroll":"1m",
"scroll_id":"DnF1ZXJ5VGhlbkZldGNoAwAAAAAAADShFmpBMjJJY2F2U242RFU5UlAzUzA4YXZTbjZEVTlSUDNTMDgxZw=="
sort ， 排序
"sort":[
{"user_id":{"order":"asc"}},
{"salary":{"order":"desc"}}
]
aggs，聚合
max，min, avg, sum, stats, terms(分组查询), cardina
size设置为0，返回聚合结果。
