基本概念
Cluster
集群，一个ES集群是由多个节点(Node)组成的，每个集群都有一个cluster name 作为标识， 在同一网段下的Es实例会通过cluster name 决定加入哪个集群下。
node
节点，一个ES实例就是一个node，一个机器可以有多个实例，所以并不是说一台机器就是一个node，大多数情况下，每个node运行在一个独立的环境或者虚拟机上。
index
索引，即一系列documents的集合
shard
1.分片，ES是分布式搜索引擎，每个索引有一个或多个分片，索引的数据被分配到各个分片上，相当于一桶水 用了N个杯子装
2.分片有助于横向扩展，N个分片会被尽可能平均地（rebalance）分配在不同的节点上（例如你有2个节点，4个主分片(不考虑备份)，那么每个节点会分到2个分片，后来你增加了2个节点，那么你这4个节点上都会有1个分片，这个过程叫relocation，ES感知后自动完成)
3.分片是独立的，对于一个Search Request的行为，每个分片都会执行这个Request
4.每个分片都是一个Lucene Index，所以一个分片只能存放 Integer.MAX_VALUE - 128 = 2,147,483,519个docs。
replica
1.副本，可以理解为备份分片，相应地有primary shard（主分片）
2.主分片和备分片不会出现在同一个节点上（防止单点故障），默认情况下一个索引创建5个分片一个备份（即5primary+5replica=10个分片）
3.如果你只有一个节点，那么5个replica都无法分配（unassigned），此时cluster status会变成Yellow。
4.为了提升访问压力过大是单机无法处理所有请求的问题，Elasticsearch集群引入了副本策略replica。副本策略对index中的每个分片创建冗余的副本，处理查询时可以把这些副本当做主分片来对待（primary shard），此外副本策略提供了高可用和数据安全的保障，当分片所在的机器宕机，Elasticsearch可以使用其副本进行恢复，从而避免数据丢失。
分片策略
shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
routing 是一个可变值，默认是文档的 _id ，也可以设置成一个自定义的值。 routing 通过 hash函数生成一个数字，然后这个数字再除以 number_of_primary_shards （主分片的数量）后得到 余数 。这个分布在 0 到number_of_primary_shards-1 之间的余数，就是我们所寻求的文档所在分片的位置。
水平扩容
primary shard在索引创建后就无法进行修改，所以需要将6台服务器扩容到9台服务器只能对replica shard进行增加，可以修改索引配置，将replica shard的数量修改为2，此时replica shard的数量变为6个，加上3个primary shard 就是9个 shard
分页查询
1.from + size 分页方式
第一步：Client 发送查询请求到 Server 端，Node1 接收到请求然后创建一个大小为 from + size 的优先级队列用来存放结果，此时 Node1 被称为 coordinating node（协调节点）；
第二步：Node1 将请求广播到涉及的 shard 上，每个 shard 内部执行搜索请求，然后将执行结果存到自己内部的大小同样为 from+size 的优先级队列里；
第三步：每个 shard 将暂存的自身优先级队列里的结果返给 Node1，Node1 拿到所有 shard返回的结果后，对结果进行一次合并，产生一个全局的优先级队列，存在 Node1 的优先级队列中。（如上图中，Node1 会拿到 (from +size) * 6 条数据，这些数据只包含 doc 的唯一标识_id 和用于排序的_score，然后 Node1 会对这些数据合并排序，选择前 from + size 条数据存到优先级队列）；
Scroll 分页方式
scroll 分页方式类似关系型数据库中的cursor（游标），首次查询时会生成并缓存快照，返回给客户端快照读取的位置参数（scroll_id），后续每次请求都会通过 scroll_id 访问快照实现快速查询需要的数据，有效降低查询和存储的性能损耗。
scroll 分页方式的优点就是减少了查询和排序的次数，避免性能损耗。缺点就是只能实现上一页、下一页的翻页功能，不兼容通过页码查询数据的跳页，同时由于其在搜索初始化阶段会生成快照，后续数据的变化无法及时体现在查询结果，因此更加适合一次性批量查询或非实时数据的分页查询。
Search After 分页方式
使用search_after 进行分页 相比 from & size 的方式要更加高效，而且在不断有新数据入库的时候仅仅使用 from 和 size 分页会有重复的情况，相比使用 scroll 分页，search_after 可以进行实时的查询,不过 search_after不适合跳跃式的分页。
使用 search_after 类比 SQL，相当于 SELECT * FROM shopping WHERE num > before_max_num ORDER BY num ASC LIMIT 10
对比
