主节点功能

• 增加/删除索引
• 增加/删除节点不涉及文档的变更和搜索 ， 因此单一的主节点不会成为集群的性能瓶颈

索引分片的元数据在每个ES节点都有存储 ， 每个节点在接到请求后 ， 都知道到哪台ES node找到数据 ， 通过转发请求到ES node所在的机器
一个分片的最大文档数：(2^31-128)
一个索引的主分片数在建立时被确定 ， 且无法修改：因为文档的存储是用shard = hash(routing) % number_of_primary_shards来确定文档的位置的 。 routing默认是id ， 也可以自定义
分片的副本数可以随时修改
建立索引PUT /blogs{"settings" : {"number_of_shards" : 3,"number_of_replicas" : 1}}
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故障转移增加一台机器到集群
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删除节点
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分布式写入冲突
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对于多个client的写入ES ， 有可能造成写入冲突 ， 导致数据的丢失
在一些场景下 ， 数据丢失是可以接受的
但是在某些场景下 ， 是不允许的 。
悲观控制并发传统数据库的控制方式 。 通过对记录加锁 ， 来实现并发的串行执行
乐观并发控制ES采用乐观控制
所谓乐观控制 ， 就是服务器假设大部分情况下 ， 是不会发生冲突的 ， 如果发生冲突 ， 则拒绝修改 ， 客户端可以需要通过重新获取并重试进行处理 。
过程如下图
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分布式文档存储确定文档位于那个shardshard = hash(routing) % number_of_primary_shardsAPI支持带routing参数 ， 来自定义路由 ， 来确保相关文档路由到同一个分片
以ID新建 ， 写入和删除文档
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一致性保证

• none: 主分片活跃 ， 允许写入
• all: 在所有分片活跃 ， 允许写入
• quorum: 半数以上节点活跃 ， 允许写入

如果暂时没有足够的分片活跃 ， ES会等待 ， 默认等待1分钟 ， 可以通过参数timeout改变这个值 ， 如果超时 ， 则失败返回
新索引默认有 1 个副本分片 ， 这意味着为满足 规定数量 应该 需要两个活动的分片副本 。但是 ， 这些默认的设置会阻止我们在单一节点上做任何事情 。 为了避免这个问题 ， 要求只有当 number_of_replicas 大于1的时候 ， 规定数量才会执行 。
以ID检索文档与上图类似
以ID更新文档与上图类似 ， 但在更新完文档后 ， 会重建索引
在局部更新文档的时候 ， 主分片会以整份文档来同步给副本 ， 来保证数据的完整性
通过条件获取多个文档
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搜索返回特殊字段GET /_search{"hits" : {"total" :14,"hits" : [{"_index":"us","_type":"tweet","_id":"7","_score":1,"_source": {"date":"2014-09-17","name":"John Smith","tweet":"The Query DSL is really powerful and flexible","user_id": 2}},... 9 RESULTS REMOVED ...],"max_score" :1},"took" :4,"_shards" : {"failed" :0,"successful" :10,"total" :10},"timed_out" :false}

• took执行的毫秒数
• _shards查询分片的状态 ， 例如有几个分片是失败的 ， 几个是成功的
• timeout可以通过在查询设定超时 ， 如果查询超过时间 ， 则只返回已经成功获得的数据 ， 剩余的数据将丢弃
• _index数据来源的Lucene索引 ， 文档的每一个字段 ， 都拥有一个不同的Lucene索引在查询中可以指定Lucene的索引 ， 默认是不指定的 ， 所以会查询该文档的所有索引 ， 并汇总结果 。 如果指定 ， 则会限定仅在指定的Lucene索引中查询数据

分页GET /_search?size=5 --tt-darkmode-color: #555555;">此方式只适用于浅分页 ， 如果查询过深 ， 会导致严重的性能问题 。
因为例如查询size为5 ， from=10000 。 那么ES会从各分片中都查询10005条记录 ， 如果有100个shard ， 那么就会有100*10005条记录 ， ES再对这100*10005排序 ， 并仅返回5条记录
深分页【花几分钟看一下Elasticsearch原理解析与性能调优】使用游标scroll
它在ES中建立了一个有有效期的快照 ， 提供给scroll进行数据的深度查询
倒排索引对一下文档进行倒排：

1. The quick brown fox jumped over the lazy dog
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