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elasticsearch 概括
（基于互联网）
Elasticsearch是一个基于lucene的、开源的、分布式的、RESTful的搜索引擎。Elasticsearch有如下特征：
1. 更快的执行搜索；
2. 安装简单；
3. 完全自由的搜索模式；
4. 可以简单地通过HTTP使用JSON索引数据；
5. 分布式，可对搜索集群；
6. 能够实时搜索；
7. 实现简单地多租户；
8. 等等。
很多时候我们使用Elasticsearch来代替lucene实现搜索，当然，代替的原因是因为其可实现搜索集群。
自由和面向文档的模式
搜索引擎的数据模型属于模式自由以及数据库是面向文档的，以目前#NOSQL的发展趋势来看，使用这种数据模型来构建应用程序已经被证明是非常高效的。
elasticsearch 的模型基于 JSON, 事实上，在近些年，它俨然已经成为数据呈现的一个标准，此外，通过JSON，可以非常简单的表示半结构化的数据，同样的，大多数编程语言都会优先支持JSON数据的解析.
模式映射（Schema Mapping）
elasticsearch是无模式的，你随便往里面扔一个JSON格式的文档，然后ES就可以自动的进行索引。输入的内容如果是数字或者是时间类型，ES也自动的检测出来，并做相应的处理。
但是，众所周知，搜索引擎是非常复杂的，索引文档中的字段是可以设置BOOST值来影响打分的，另外还可以使用不同的分析器（Analyzer）用来控制怎么分词，比如有些字段是需要进行分词的，但是有些则不一定，如此等等。elasticsearch允许你完全控制这些规则，最终将一个JSON文档映射到搜索引擎里面。并且可以按索引（Index）和按类型（Type）2种级别来进行设置.。
获取数据（GETting Some Data）
每个索引的文档都必须要有一个唯一标识（在类型级别），在很多时候这是非常有用的，比如你想更新或者删除某一个索引文档，或者只是想拿一条索引数据看看。获取数据真是简单的不能再简单了，你只需用告诉es指定文档的索引、类型、和id就可以拿回实际的索引文档了（就是你建索引的时候的JSON文档）。
搜索（Search）
处理查询只需要一个简单的请求，里面隐藏了很多复杂的es提供的基于分布式的操作。可以简单的使用 Lucene通用的语法，或者使用基于JSON格式QueryDSL（DSL：领域特定语言）来构造搜索各种请求（更加灵活，方便构造复杂查询）。
搜索可不仅仅就是查询就结束了，方面/层面（facets），高亮，自定义脚本等等都是支持的。
多租户（Multi Tenancy）
单个索引既然已经有了，那为什么还会需要不止一个索引呢，其实，有很多原因需要支持多索引，比如，对日志索引可以按周来分别存放，或者是对不同的索引进行不同的设置（比如，一个使用内存作为存储，一个使用文件系统来存储）。
当有了多个索引之后，我们就想要能够跨索引来进行搜索（或者其他操作）。
设置（Settings）
能够进行配置本身就是一把双刃剑，我们想要的是能够打开就能尽快运行，中间无需任何配置，并且当有需要的时候能够控制应用程序的几乎所有方面。
elasticsearch 从构建之初就这种理念，所以几乎所有事情都是可配和可插拔的，此外，每个索引（index）都有其独立的配置，用来覆盖主配置（master settings）。举例来说，一个索引可以配置为使用内存存储，10个分片和1个副本，而另外一个索引可以是使用文件系统存储，1个分片和10个副本。所有的索引级别（index）的设置都是可以在创建索引的时候通过YAML或者JSON格式来进行指定的。
分布式（Distributed）
elasticsearch的一个最主要的功能就是对分布式的支持，索引能够分拆为多个分片，每个分片可以有0个或者多个副本，集群中的每个数据节点，都可以承载一个或者多个分片，并且充当协调和处理各种操作分发到合适的分片上去。再平衡（Rebalancing）和路由（routing）这一切都是自动进行的。
时间之门（Gateway）
也许有一天，整个集群会崩溃（谁也无法保证因为什么原因），或者是因为特殊需要而进行关停，大多数情况，我们是需要让集群恢复到最后的一个状态的，并且让服务重新run起来 ，elasticsearch提供了一个叫做gateway的模块，允许你来做这件事情，你可以想想时间机器和搜索的结合。
集群的状态信息（包括事务日志）可以通过每个本地存储（默认模式）来重建，或共享存储（如NFS或者Amazon S3），当使用共享存储，集群状态信息会异步的复制过去。
此外，当使用共享存储来做持久化，索引信息可以完全的存放在内存里面，就算做整个集群的关闭再恢复也不会有问题。
集群（cluster）
集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
索引分片（shards）
es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。
索引副本（replicas）
es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当个某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
数据重新分布（recovery）
es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
数据源（river）
也是其它存储方式（如：数据库）同步数据到es的一个方法。它是以插件方式存在的一个es服务，通过读取river中的数据并把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia的。
Transport
代表es内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用tcp协议进行交互，同时它支持http协议（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。
感谢各位的阅读，以上就是“elasticsearch分布式搜索怎么实现”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对elasticsearch分布式搜索怎么实现这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！