ES

Elasticsearch (ES) 是一个分布式的搜索和分析引擎，它基于 Lucene 构建，支持实时文档检索、全文搜索以及复杂的聚合分析。

1. 节点 (Node): 每个运行 Elasticsearch 的 JVM 实例都是一个节点。
2. 集群 (Cluster): 一组节点构成一个集群，它们共同管理数据和提供搜索功能。
3. 索引 (Index): 相当于数据库，存储相同类型的文档集合。
4. 类型 (Type): ES 7.x 及之前版本中，每个索引下可以有多个类型，类似表。从 ES 7.x 开始，每个索引只能有一个类型，默认为 _doc。
5. 文档 (Document): 类似于行，是可索引的最小单位。
6. 分片 (Shard): 索引被分成多个分片，每个分片是一个 Lucene 实例。
7. 副本 (Replica): 每个分片可以有零个或多个副本，用于提高系统的可用性和容错能力。

主节点(Master Node)， 负责存储管理数据的，叫数据节点(Data Node)， 负责接受客户端搜索查询请求的叫协调节点(Coordinate Node)。集群规模小的时候，一个 Node 可以同时充当多个角色，随着集群规模变大，可以让一个 Node 一个角色。

• 数据节点：存储索引数据的节点，主要负责对文档进行增删改查、聚合等操作。
• 专有主节点：专有主节点用于保障集群稳定性。专用主节点默认不启用，启用时默认节点个数固定设置为 3 个，能在网络故障时有效的选出主节点。
• Kibana 或 Dashboards 节点：数据可视化工具节点。创建实例时默认部署一个数据可视化工具节点，可用于查看、交互索引数据，也可以通过图表可视化展示、分析数据。
• 协调节点：协调节点用于将读写请求解耦，分担数据节点的压力，保障集群的稳定性。协调节点仅用于接收、分发查询请求，以及处理统计查询结果。
• 温数据节点：温数据节点用于保存访问频次低且很少更新的时序数据。启用温数据节点可以降低存储成本，提升实例处理性能。
• 冷数据节点：冷数据节点用于存储可搜索快照。

高可用

多个可用区