分析你的数据分析你的数据分析你的数据
Elasticsearch聚合使您能够构建复杂的数据总结，并洞察关键指标、模式和趋势。不只是寻找众所周知的“大海捞针”，聚合使您能够回答这样的问题:
How many needles are in the haystack?
What is the average length of the needles?
What is the median length of the needles, broken down by manufacturer?
How many needles were added to the haystack in each of the last six months?
您还可以使用聚合来回答更微妙的问题，例如
What are your most popular needle manufacturers?
Are there any unusual or anomalous clumps of needles?
因为聚合利用了用于搜索的相同数据结构，所以它们也非常快。这使您能够实时分析和可视化数据。您的报告和仪表板会随着数据的更改而更新，因此您可以根据最新的信息采取行动。
What’s more, aggregations operate alongside search requests. You can search documents, filter results, and perform analytics at the same time, on the same data, in a single request. And because aggregations are calculated in the context of a particular search, you’re not just displaying a count of all size 70 needles, you’re displaying a count of the size 70 needles that match your users' search criteria—for example, all size 70 non-stick embroidery needles
可伸缩性和弹性: 集群、节点和分片
Elasticsearch始终可用，并可根据您的需求进行扩展。它通过自然分配来做到这一点。您可以将服务器(节点)添加到集群中以增加容量，Elasticsearch会自动将您的数据和查询负载分布到所有可用的节点上。Elasticsearch不需要彻底检查应用程序，它知道如何平衡多节点集群以提供规模化和高可用性。节点越多越快乐
这是如何工作的呢?实际上，Elasticsearch索引只是一个或多个物理碎片的逻辑分组，其中每个碎片实际上是一个自包含的索引。通过将索引中的文档分布到多个分片上，并将这些分片分布到多个节点上，Elasticsearch可以确保冗余，既可以防止硬件故障，又可以随着节点添加到集群中而增加查询容量。随着集群的增长(或收缩)，Elasticsearch会自动迁移碎片来重新平衡集群
有两种类型的分片:基本分片和复制分片。索引中的每个文档都属于一个主分片。复制分片是主分片的副本。副本提供数据的冗余副本，以防止硬件故障，并增加服务读取请求(如搜索或检索文档)的容量。
索引中主分片的数量在索引创建时是固定的，但是复制分片的数量可以在不中断索引或查询操作的情况下随时改变。
作者：我_976b
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来源：简书
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