Elasticsearch 是一个分布式的搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。在 Elasticsearch 中，索引可以被划分为多个分片（shards），每个分片是一个独立的 Lucene 索引，可以存储部分数据。这种设计使得 Elasticsearch 能够水平扩展，通过将数据分散到不同的节点上来处理更大的数据量和更高的查询负载。
分片（Shards）
- 作用：分片允许你将一个大的索引分成多个小的部分，这些部分可以分布在集群的不同节点上。这不仅有助于提高数据的读写速度，还能提高系统的容错能力。
- 配置：在创建索引时，可以通过设置
number_of_shards参数来指定索引应该被分割成多少个主分片。一旦索引创建完成，这个值就不能更改了。
副本（Replicas）
- 作用：副本是主分片的一个或多个拷贝。它们提供数据冗余，确保即使某个节点失败，数据仍然可用。此外，副本还可以帮助提高查询性能，因为查询可以在任何包含所需数据的副本上执行。
- 配置：同样在创建索引时，可以通过设置
number_of_replicas参数来指定每个主分片应该有多少个副本。与分片数不同，副本的数量是可以动态调整的，即在索引创建后也可以修改。
分片和副本的工作原理
- 当向 Elasticsearch 写入文档时，文档首先会被路由到正确的主分片。路由通常是基于文档的
_id，但也可以自定义路由规则。 - 一旦文档被写入主分片，该操作会被复制到所有相关的副本分片上，以确保数据的一致性和冗余性。
- 查询请求可以被发送到集群中的任意节点，该节点会负责将请求转发给相关的分片，并收集结果返回给客户端。由于存在副本，所以查询可以被任何拥有相关数据的分片处理，提高了系统的响应速度和可用性。
通过合理配置分片和副本，Elasticsearch 可以实现高性能、高可用性和良好的可扩展性。不过需要注意的是，过多的分片或副本也会增加集群管理和维护的复杂度，因此需要根据实际需求进行适当的配置。
