介绍
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的分布式、高扩展、近实时的搜索引擎，主要用于海量数据快速存储、实时检索、高效分析的场景。它具有以下特点：
- 分布式存储：可以将海量数据分散存储在多台服务器上。
- 分布式搜索：可以在分布式存储基础上实现快速搜索。
- 分布式分析：可以对海量数据进行分布式分析。
安装与配置
系统环境：mac
elasticsearch
安装指南：
- Elasticsearch安装教程中选择合适版本安装包下载安装即可。
- MacOS安装Elasticsearch 基于homebrew安装，但是安装可能出现如下报错：
Error: elastic/tap/metricbeat-full: Calling plist_options is disabled! Use service.require_root instead.
可参考Github Issue:Error in elasticsearch-full formula中解决。
kibana
Kibana是一个基于Web的数据可视化工具，可以用于创建、编辑、共享数据可视化，并提供强大的图表和仪表板功能。Elasticsearch和Kibana一起使用，可以实现对数据的实时搜索、分析和可视化，从而帮助用户更好地理解和解决问题。通常情况下，ES负责数据的存储、搜索和分析，而Kibana则负责将数据以图表的形式呈现给用户，并提供交互式的界面和工具，以便用户更好地理解和探索数据。
安装指南：
核心概念
基础概念
ES基础概念比对常见的关系型数据库MySQL：
| 概念 | ES | 类比MySQL | 补充说明 |
|---|---|---|---|
| 类型 | 文档型 | 关系型 | |
| 模式 | Mapping | Schema | |
| 库 | Index | Database | 文档的集合 |
| 表 | Type | Table | 每个索引（Index）下可以建立多个类型（Type），文档存储时需要指定index和type。从6.0.0开始单个索引中只能有一个类型，7.0.0以后将将不建议使用，8.0.0 以后完全不支持。 * Removal of mapping types |
| 行 | Document | Row | |
| 列 | Field | Column |
可以通俗的去理解Index比作 SQL 的 Database，Type比作SQL的Table。但这并不准确，因为如果在SQL中，Table 之间相互独立，同名的字段在两个表中毫无关系。但是在ES中，同一个Index 下不同的 Type 如果有同名的字段，他们会被 Luecence 当作同一个字段 ，并且他们的定义必须相同。所以我觉得Index现在更像一个表，
集群
ES集群实际是一个分布式系统，es集群由一个或多个节点（Node）组成，并可通过其集群名称进行标识，其具备高可用性与可拓展性。
- 高可用性：
- 服务可用性：允许有节点停止服务；
- 数据可用性：部分节点丢失，不会丢失数据；
- 可扩展性：随着请求量的不断提升，数据量的不断增长，系统可以将数据分布到其他节点，实现水平扩展；
集群健康值：
- Green：所有主要分片和复制分片都可用
- Yellow：所有主要分片可用，但是不是所有复制分片可用
- Red：不是所有的主要分片都可用。此时仍然正常提供服务，它会在现有存活分片中执行请求，我们需要尽快修复故障分片，防止查询数据的丢失
节点
单个ES实例，即为一个集群中的节点。同时根据node的作用，可以分为如下几种：
- master-eligible：可以作为主节点。一旦成为主节点，可以管理整个cluster的设置及变化，例如创建，更新，删除索引；添加或删除node；为node分配shard，应用的集群设置等。
- data：数据node。数据节点是实际的索引、搜索、删除和其他与文档相关的操作发生的地方。这些节点托管索引文档，一旦收到搜索请求，就会调用
- ingest：数据接入（例如：Pipeline）。ES主要目标是索引、搜索和分析，但是通常在将文档存储到ES之前对其进行修改或增强，相应节点负责支持相应操作。
- coordinating：特殊节点，可以为上面的任何一种节点。协调节点负责端到端的处理客户端请求，在接受请求后，协调器请求集群中的其他节点处理请求，它在收集和整理结果并将它们发送回客户端之前等待响应。
分片
- 主分片（Primary Shard）：每个文档都存储在一个 primary shard。 索引文档时，它首先在 primary shard上编制索引，然后在此分片的所有副本上（replica）编制索引。索引可以包含一个或多个主分片。 此数字确定索引相对于索引数据大小的可伸缩性。 创建索引后，无法更改索引中的主分片数。Primary 可以同时出来读和写操作。一个索引可以由多个主分片组成，每个分片都具有索引（或写入）文档的能力。 当 Elasticsearch 试图在集群中均匀分布分片时，每个主分片都可以利用节点资源来实现写入可扩展性。。当一个文档被索引到 Elasticsearch 中时，它会在被复制到副本分片之前由主分片索引。 只有在成功更新副本分片后才会确认索引请求，从而确保跨 Elasticsearch 集群的读取一致性。
- 副本分片（Replica Shard）：每个主分片可以具有零个或多个副本。 replica 是主分片的副本。replica 只能是只读的，不可以进行写入操作。replica 分片可以独立于主分片响应搜索（或读取）请求。 由于主分片和副本分片被分配到不同的节点（为索引提供更多计算资源），因此可以通过添加 replica 来实现读取可扩展性。如果一个索引的 primary shard 一旦被丢失（有宕机或者网络连接问题），那么相应的 replica shard 会被自动提升为新的 primary shard，进而新的 replica 也会在不同的 node 上生成。replica 有两个目的： 增加故障转移：如果主分片故障，可以将副本分片提升为主分片。