第一章 Elasticsearch 安装与启动 ~ 第一章第二章 Kibana 安装与浏览~第二章
文章目录系列文章前言基本概念什么语言适合？总结
前言
提示：先看个ES 官方给的一个故事：
许多年前，一个刚结婚的名叫 Shay Banon 的失业开发者，跟着他的妻子去了伦敦，他的妻子在那里学习厨师。 在寻找一个赚钱的工作的时候，为了给他的妻子做一个食谱搜索引擎，他开始使用 Lucene 的一个早期版本。
直接使用 Lucene 是很难的，因此 Shay 开始做一个抽象层，Java 开发者使用它可以很简单的给他们的程序添加搜索功能。 他发布了他的第一个开源项目 Compass。
后来 Shay 获得了一份工作，主要是高性能，分布式环境下的内存数据网格。这个对于高性能，实时，分布式搜索引擎的需求尤为突出， 他决定重写 Compass，把它变为一个独立的服务并取名 Elasticsearch。
第一个公开版本在2010年2月发布，从此以后，Elasticsearch 已经成为了 Github 上最活跃的项目之一，他拥有超过300名 contributors(目前736名 contributors )。 一家公司已经开始围绕 Elasticsearch 提供商业服务，并开发新的特性，但是，Elasticsearch 将永远开源并对所有人可用。
据说，Shay 的妻子还在等着她的食谱搜索引擎…
基本概念1：首先你要知道ES 是面向文档的，Elasticsearch 使用 Javascript Object Notation（或者 JSON）作为文档的序列化格式，可参考下面这个格式：
{
"email": "john@smith.com",
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"info": {
"bio": "Eco-warrior and defender of the weak",
"age": 25,
"interests": [ "dolphins", "whales" ]
},
"join_date": "2014/05/01"
}
2：关系型数据库和ES 的对比关系,这里是简单介绍后面都会把单独的拿出来详细讲，这一章是先熟悉概念
索引：简单说就是保存相关数据的地方文档：多数实体或对象可以被序列化为包含键值对的 JSON 对象字段：对应文档里面的单个字段
| RDBMS | ES |
|---|---|
| table（表） | index（索引） |
| row （一条记录） | document（文档） |
| column （列） | field（一个字段） |
| schema（创建语句） | Mapping（字段和类型定义配置） |
| sql （查询语言） | DSL（查询语言） |
3：Es 本身就是一个分布式的，具有基本的可扩展和分布式
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，不会丢失数据请求量提升/数据的不断增长的时候将数据分布到不同的节点上。
比如：
Node 1 和 Node 2 上各有一个分片被迁移到了新的 Node 3 节点，现在每个节点上都拥有2个分片，而不是之前的3个。 这表示每个节点的硬件资源（CPU, RAM, I/O）将被更少的分片所共享，每个分片的性能将会得到提升。
4：分片
Elasticsearch 是利用分片将数据分发到集群内各处的。分片是数据的容器，文档保存在分片内，分片又被分配到集群内的各个节点里。 当你的集群规模扩大或者缩小时， Elasticsearch 会自动的在各节点中迁移分片，使得数据仍然均匀分布在集群里.
一个的分片可配置多个副分片，相当于备份了，这就保证了数据可用性。
一个副本分片只是一个主分片的拷贝。副本分片作为硬件故障时保护数据不丢失的冗余备份什么语言适合？
看到这个问题你可能会担心什么语言适合使用Es,对于这个问题Es已经考虑到了，提供了 RESTful API使得大部分语言都是支持的，下面是Es提供的客户端：
这一节只是了解，有个大概印象。后面会介绍相关命令和详细操作。
