Elastichsearch是一种高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，可以用来实现快速、高效的数据检索。

1. 集群规划与部署：首先需要根据业务需求规划Elastichsearch集群的节点数量和角色（如主节点、副本节点、协调节点等）。在部署时，应考虑集群的高可用性和可扩展性，确保节点之间的网络通信畅通无阻。

2. 数据分片与复制：Elastichsearch通过数据分片实现水平扩展，通过复制实现数据的可靠性和高可用性。运维人员需要合理设置分片数和副本的数量，以优化查询性能和数据恢复的可靠性。

3. 资源监控：监控集群的资源使用情况，如CPU、内存、磁盘I/O等，以确保集群资源不会被过度占用，避免出现性能瓶颈。

4. 索引管理：定期对索引进行优化和管理，包括合并索引分片、删除不再使用的索引等，以保持集群的高效运行。

5. 配置管理：合理配置Elastichsearch的各项参数，以适应不同的业务需求和优化性能。同时，应定期检查配置文件，确保配置的安全性和正确性。

6. 备份与恢复：定期对Elastichsearch集群进行备份，以防止数据丢失。同时，掌握数据恢复的方法，以便在数据损坏或丢失时能够迅速恢复。

7. 安全维护：加强对Elastichsearch集群的安全管理，包括使用HTTPS、用户认证、权限控制等，防止数据泄露和未授权访问。

8. 日志管理：收集和分析Elastichsearch的日志信息，以便及时发现和解决问题。

9. 性能调优：根据业务需求和集群运行情况，不断调整和优化Elastichsearch的配置和集群架构，以提高查询效率和系统性能。

10. 集群升级和迁移：当Elastichsearch版本更新或硬件升级时，需要进行集群的升级和迁移操作，确保业务的中断时间最短。

针对索引：

Index 索引: 一个索引是一个文档的集合（等同于solr中的集合）。每个索引有唯一的名字，通过这个名字来操作它。一个集群中可以有任意多个索引。索引作动词时，指索引数据、或对数据进行索引。Type 类型：指在一个索引中，可以索引不同类型的文档，如用户数据、博客数据。从6.0.0 版本起已废弃，一个索引中只存放一类数据。

Document 文档：

被索引的一条数据，索引的基本信息单元，以JSON格式来表示。一个文档是一个可被索引的基础信息单元。

Shard 分片：

在创建一个索引时可以指定分成多少个分片来存储。每个分片本身也是一个功能完善且独立的“索引”，可以被放置在集群的任意节点上（分片数创建索引时指定，创建后不可改了。备份数可以随时改）。索引分片，ElasticSearch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。分片的好处

（1）允许我们水平切分/扩展容量
 （2）可在多个分片上进行分布式的、并行的操作，提高系统的性能和吞吐量。
Replication 备份： 一个分片可以有多个备份（副本）。备份的好处：
- 高可用扩展搜索的并发能力、吞吐量。
- 搜索可以在所有的副本上并行运行。

primary shard：

主分片，每个文档都存储在一个分片中，当你存储一个文档的时候，系统会首先存储在主分片中，然后会复制到不同的副本中。默认情况下，一个索引有5个主分片。你可以在事先制定分片的数量，当分片一旦建立，分片的数量则不能修改。

replica shard：

副本分片，每一个分片有零个或多个副本。副本主要是主分片的复制，其中有两个目的：
- 增加高可用性：当主分片失败的时候，可以从副本分片中选择一个作为主分片。
- 提高性能：当查询的时候可以到主分片或者副本分片中进行查询。默认情况下，一个主分配有一个副本，但副本的数量可以在后面动态的配置增加。副本必须部署在不同的节点上，不能部署在和主分片相同的节点上。

erm索引词：在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值。foo，Foo几个单词是不相同的索引词。索引词(term)是可以通过term查询进行准确搜索。
text文本：是一段普通的非结构化文字，通常，文本会被分析称一个个的索引词，存储在elasticsearch的索引库中，为了让文本能够进行搜索，文本字段需要事先进行分析；当对文本中的关键词进行查询的时候，搜索引擎应该根据搜索条件搜索出原文本。
analysis：分析是将文本转换为索引词的过程，分析的结果依赖于分词器，比如： FOO BAR, Foo-Bar, foo bar这几个单词有可能会被分析成相同的索引词foo和bar，这些索引词存储在elasticsearch的索引库中。当用 FoO:bAR进行全文搜索的时候，搜索引擎根据匹配计算也能在索引库中搜索出之前的内容。这就是elasticsearch的搜索分析。
routing路由：当存储一个文档的时候，他会存储在一个唯一的主分片中，具体哪个分片是通过散列值的进行选择。默认情况下，这个值是由文档的id生成。如果文档有一个指定的父文档，从父文档ID中生成，该值可以在存储文档的时候进行修改。
type类型：在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组相同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台 并且将你所有的数据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可以为评论数据定义另一个类型。
template：索引可使用预定义的模板进行创建,这个模板称作Index templatElasticSearch。模板设置包括settings和mappings。
mapping：映射像关系数据库中的表结构，每一个索引都有一个映射，它定义了索引中的每一个字段类型，以及一个索引范围内的设置。一个映射可以事先被定义，或者在第一次存储文档的时候自动识别。
field：一个文档中包含零个或者多个字段，字段可以是一个简单的值（例如字符串、整数、日期），也可以是一个数组或对象的嵌套结构。字段类似于关系数据库中的表中的列。每个字段都对应一个字段类型，例如整数、字符串、对象等。字段还可以指定如何分析该字段的值。
source field：默认情况下，你的原文档将被存储在_source这个字段中，当你查询的时候也是返回这个字段。这允许您可以从搜索结果中访问原始的对象，这个对象返回一个精确的json字符串，这个对象不显示索引分析后的其他任何数据。
id：一个文件的唯一标识，如果在存库的时候没有提供id，系统会自动生成一个id，文档的index/type/id必须是唯一的。
recovery：代表数据恢复或叫数据重新分布，ElasticSearch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。
River：代表ElasticSearch的一个数据源，也是其它存储方式（如：数据库）同步数据到ElasticSearch的一个方法。它是以插件方式存在的一个ElasticSearch服务，通过读取river中的数据并把它索引到ElasticSearch中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia的，river这个功能将会在后面的文件中重点说到。
gateway：代表ElasticSearch索引的持久化存储方式，ElasticSearch默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到硬盘。当这个ElasticSearch集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引数据。ElasticSearch支持多种类型的gateway，有本地文件系统(默认), 分布式文件系统，Hadoop的HDFS和amazon的s3云存储服务。
discovery.zen：代表ElasticSearch的自动发现节点机制，ElasticSearch是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。
Transport：代表ElasticSearch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）。

对比RDBMS (关系型数据库管理系统)