2021-11-02 / es elasticsearch 搜索引擎

Elasticsearch入门学习（一）

Elasticsearch入门学习

运行Elasticsearch，需要安装并配置JDK
- 设置$JAVA_HOME
各个版本对Java的依赖
- Elasticsearch 5需要 Java 8以上的版本
- Elasticsearch 从6.5开始支持Java 11
- https://www.elastic.co/support/matrix#matrix_jvm
- 7.0开始，内置了Java环境
下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

文件目录

bin：存放脚本文件、包括启动elasticseaerch，安装插件。运行统计数据等。

config：配置文件 - elasticsearch.yml，集群配置文件，user、role、based相关配置。

jdk：java运行环境

data：path.data，数据文件

lib：Java类库

logs：path.log，日志文件

modules：包含所有es模块

plugins：包含所有已安装插件

JVM配置

修改JVM - config/jvm.options
- 下载的默认是 1GB

配置建议

Xms和Xmx设置成一样

# Xms 表示总堆空间的初始大小
# Xmx represents the maximum size of total heap space 表示总堆空间的最大大小

-Xms2g
-Xmx2g

Xmx不要超过机器内存的50%
不要超过30GB - https://www.elastic.co/blog/a-heap-of-trouble

启动elasticsearch

控制台提示

future versions of Elasticsearch will require Java 11; your Java version fro

你的java版本不是11，当前elasticsearch 需要使用11版本的。

在es的bin目录下elasticsearch-env文件中修改默认的JAVA_HOME（window是elasticsearch-env.bat文件，），在43行。最好使用elasticsearch自带的 jdk 就ok了。

当前默认的JAVA_HOME是不是jdk11。

window 解决办法：

在if的前一行自定义设置JAVA_HOME的值，为 jdk11版本的。

rem compariing to empty string makes this equivalent to bash -v check on env var
rem and allows to effectively force use of the bundled jdk when launching ES
rem by setting JAVA_HOME=
set JAVA_HOME=G:\elasticesearch\elasticsearch-7.9.2\jdk
if "%JAVA_HOME%" == "" (
  set JAVA="%ES_HOME%\jdk\bin\java.exe"
  set JAVA_HOME="%ES_HOME%\jdk"
  set JAVA_TYPE=bundled jdk
) else (
  set JAVA="%JAVA_HOME%\bin\java.exe"
  set JAVA_TYPE=JAVA_HOME
)

在bin目录下使用命令行模式

启动ES

elasticsearch.bat

浏览器访问: http://127.0.0.1:9200

{
    "name": "NIANSHAO-PC",
    "cluster_name": "elasticsearch",
    "cluster_uuid": "vkfjE0SjSYWJJRN57ITZLg",
    "version": {
    "number": "7.9.2",
    "build_flavor": "default",
    "build_type": "zip",
    "build_hash": "d34da0ea4a966c4e49417f2da2f244e3e97b4e6e",
    "build_date": "2020-09-23T00:45:33.626720Z",
    "build_snapshot": false,
    "lucene_version": "8.6.2",
    "minimum_wire_compatibility_version": "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version": "6.0.0-beta1"
    },
    "tagline": "You Know, for Search"
}

安装与查看插件

elasticsearch-plugin install analysis-icu

查看

G:\elasticesearch\elasticsearch-7.9.2\bin>elasticsearch-plugin list
analysis-icu

在开发机上运行多个Elasticsearch实例

node.name : 节点名称

cluster.name: 集群的名字

path.data: 存放数据的配置

elasticsearch -E node.name=node1 -E cluster.name=geektime -E path.data=node1_data -d
elasticsearch -E node.name=node2 -E cluster.name=geektime -E path.data=node2_data -d
elasticsearch -E node.name=node3 -E cluster.name=geektime -E path.data=node3_data -d

查看集群节点

http://127.0.0.1:9200/_cat/nodes

Kibana的安装与界面快速浏览

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

kibana依赖于elasticsearch运行的

访问 http://127.0.0.1:5601 首页

修改Kibana为中文版的

vi config/kibana.yml


# 结尾加上
i18n.locale: "zh-CN"

kibana安装插件

kibana-plugin install ...

在docker容器中运行Elasticsearch、kibana和cerebro

前提是已经安装好docker

安装docker-compose

-L：有的网址是自动跳转的，可以自动跳转到新的网址

-o：保存成文件

curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.27.4/docker-compose-Linux-x86_64 -O /usr/local/bin/docker-compose

将文件下载，保存到/usr/local/bin目录下，并命名为docker-compose

然后授予该文件执行权限

chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

就可以使用docker-compose命令了。

docker-compose --version

docker-compose 常用命令

docker-compose -h                           # 查看帮助

docker-compose up                           # 创建并运行所有容器
docker-compose up -d                        # 创建并后台运行所有容器
docker-compose -f docker-compose.yml up -d  # 指定模板
docker-compose down                         # 停止并删除容器、网络、卷、镜像。

docker-compose logs       # 查看容器输出日志
docker-compose pull       # 拉取依赖镜像
dokcer-compose config     # 检查配置
dokcer-compose config -q  # 检查配置，有问题才有输出

docker-compose restart   # 重启服务
docker-compose start     # 启动服务
docker-compose stop      # 停止服务

创建多个容器并运行

创建docker-compose.yml文件

version: '2.2'
services:
  cerebro:
    image: lmenezes/cerebro:0.8.3
    container_name: cerebro
    ports:
      - "9000:9000"
    command:
      - -Dhosts.0.host=http://elasticsearch:9200
    networks:
      - es72net
  kibana:
    image: kibana:7.2.0
    container_name: kibana72
    environment:
      #- I18N_LOCALE=zh-CN
      - XPACK_GRAPH_ENABLED=true
      - TIMELION_ENABLED=true
      - XPACK_MONITORING_COLLECTION_ENABLED="true"
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - es72net
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:7.2.0
    container_name: es72_01
    environment:
      - cluster.name=geektime
      - node.name=es72_01
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - discovery.seed_hosts=es72_01,es72_02
     # - network.publish_host=elasticsearch
      - cluster.initial_master_nodes=es72_01,es72_02
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - es72data1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - es72net
  elasticsearch2:
    image: elasticsearch:7.2.0
    container_name: es72_02
    environment:
      - cluster.name=geektime
      - node.name=es72_02
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - discovery.seed_hosts=es72_01,es72_02
      # - network.publish_host=elasticsearch
      - cluster.initial_master_nodes=es72_01,es72_02
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - es72data2:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - es72net


volumes:
  es72data1:
    driver: local
  es72data2:
    driver: local

networks:
  es72net:
    driver: bridge

执行命令

docker-compose up -d

访问

http://192.168.44.130:5601

http://192.168.44.130:9200/

http://192.168.44.130:9000

报错

这时候，一般elasticsearch 启动后，然后报错，停止运行。

max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

elasticsearch用户拥有的内存权限太小，至少需要262144；

执行命令：

sysctl -w vm.max_map_count=262144

查看结果：

sysctl -a|grep vm.max_map_count

显示：

vm.max_map_count = 262144

上述方法修改之后，如果重启虚拟机将失效，所以：

解决办法：

在 /etc/sysctl.conf文件最后添加一行

vm.max_map_count=262144

即可永久修改

vim /etc/security/limits.conf

在最后面追加下面内容

* hard nofile 65536 
* soft nofile 65536

修改成功之后，别忘了重启虚拟机。

安装Logstash

配置sincedb_path让logstash每次都从头读取文件

win10+logstash导入数据坑

input {
  file {
    path => "G:/elasticesearch/logstash-7.9.2/bin/movies.csv"
    start_position => "beginning"
    sincedb_path => "G:/elasticesearch/logstash-7.9.2/bin/null" 
  }
}
filter {
  csv {
    separator => ","
    columns => ["id","content","genre"]
  }

  mutate {
    split => { "genre" => "|" }
    remove_field => ["path", "host","@timestamp","message"]
  }

  mutate {

    split => ["content", "("]
    add_field => { "title" => "%{[content][0]}"}
    add_field => { "year" => "%{[content][1]}"}
  }

  mutate {
    convert => {
      "year" => "integer"
    }
    strip => ["title"]
    remove_field => ["path", "host","@timestamp","message","content"]
  }

}
output {
   elasticsearch {
     hosts => "http://127.0.0.1:9200"
     index => "movies"
     document_id => "%{id}"
   }
  stdout {}
}

./logstatsh.bat -f ./logstatsg.conf

索引、文档和RESTAPI

Elasticsearch是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位
- 日志文件中的日志项
- 一本电影的具体信息 / 一张唱片的详细信息
- MP3播放器里的一首歌 / 一篇PDF文档中的具体内容
文档会被序列化成JSON格式，保存在Elasticsearch中
- JSON对象由字段组成
- 每个字段都有对应的字段类型（字符串|数值|布尔|日期|二进制|范围类型）
每个文档都有一个Unique ID
- 你可以自己指ID
- 或者通过Elasticsearch自动生成
文档的元数据，用于标注文档的相关信息
- _index - 文档所属的索引名
- _type - 文档所属的类型名
- _id - 文档唯一的id
- _source - 文档的原始Json数据
- _all - 整合所有字段内容到该字段，已被废除。
- _score - 相关性打分
index - 索引是文档的容器，是一类文档的结合
- index 体现了逻辑空间的概念：每个索引都有自己的mapping定义，用于定义包含的文档的字段名和字段类型
- shard 体现了物理空间的概念：索引中的数据分散在shard上。
索引的Mapping与Settings
- Mapping定义文档字段的类型
- Setting 定义不同的数据分布

索引的不同语义：

名词：一个Elasticsearch集群中，可以创建多个不同的索引
动词：保存一个文档到Elasticsearch的过程也叫索引(indexing)
- ES中，创建一个倒排索引的过程
名词：一个B树索引，一个倒排索引

抽象与类比：

关系型数据库	Elasticsearch
Table	Index(Type)
Row	Document
Column	Field
Schema(表定义)	Mapping
SQL	DSL

在7.0之前，一个index可以设置多个Types
目前Type已经被Deprecated，7.0开始一个索引只能创建一个Type - “ _DOC”
传统关系型数据库和Elasticsearch的区别
- Elasticsearch - Schemaless / 相关性 / 高性能全文检索
- RDBMS(关系型数据库) - 事务性 / Join

REST API

查看索引相关信息类似于表结构

GET movies

{
  "movies" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "@version" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "genre" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "id" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "year" : {
          "type" : "long"
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1602338832368",
        "number_of_shards" : "1",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "q6TgPWZ3SRidhDUPkvAPeg",
        "version" : {
          "created" : "7020099"
        },
        "provided_name" : "movies"
      }
    }
  }
}

查看索引文档的总数文档类似于表中的行

GET movies/_count

{
  "count" : 9743,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  }
}

查看前10条文档，了解文档格式

POST movies/_search

{
  "took" : 9,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 9743,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "movies",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "579",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "year" : 0,
          "genre" : [
            "Crime",
            "Thriller"
          ],
          "title" : "Escort, The",
          "@version" : "1",
          "id" : "579"
        }
      },
      {
        "_index" : "movies",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "580",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "year" : 1994,
          "genre" : [
            "Drama"
          ],
          "title" : "Princess Caraboo",
          "@version" : "1",
          "id" : "580"
        }
      },
      {
        "_index" : "movies",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "581",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "year" : 1995,
          "genre" : [
            "Documentary"
          ],
          "title" : "Celluloid Closet, The",
          "@version" : "1",
          "id" : "581"
        }
      },
      {
        "_index" : "movies",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "583",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "year" : 0,
          "genre" : [
            "Comedy",
            "Drama"
          ],
          "title" : "Dear Diary",
          "@version" : "1",
          "id" : "583"
        }
      },
      {
        "_index" : "movies",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "585",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "year" : 1995,
          "genre" : [
            "Comedy"
          ],
          "title" : "Brady Bunch Movie, The",
          "@version" : "1",
          "id" : "585"
        }
      },
      {
        "_index" : "movies",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "586",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "year" : 1990,
          "genre" : [
            "Children",
            "Comedy"
          ],
          "title" : "Home Alone",
          "@version" : "1",
          "id" : "586"
        }
      },
      {
        "_index" : "movies",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "587",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "year" : 1990,
          "genre" : [
            "Comedy",
            "Drama",
            "Fantasy",
            "Romance",
            "Thriller"
          ],
          "title" : "Ghost",
          "@version" : "1",
          "id" : "587"
        }
      },
      {
        "_index" : "movies",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "588",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "year" : 1992,
          "genre" : [
            "Adventure",
            "Animation",
            "Children",
            "Comedy",
            "Musical"
          ],
          "title" : "Aladdin",
          "@version" : "1",
          "id" : "588"
        }
      },
      {
        "_index" : "movies",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "589",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "year" : 1991,
          "genre" : [
            "Action",
            "Sci-Fi"
          ],
          "title" : "Terminator 2: Judgment Day",
          "@version" : "1",
          "id" : "589"
        }
      },
      {
        "_index" : "movies",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "590",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "year" : 1990,
          "genre" : [
            "Adventure",
            "Drama",
            "Western"
          ],
          "title" : "Dances with Wolves",
          "@version" : "1",
          "id" : "590"
        }
      }
    ]
  }
}

cat api

indices : 是索引（index）的复数形式。

查看indices 对索引的名字进行通配符的查询

GET /_cat/indices/kibana*?&s=index

green open kibana_sample_data_flights -AAiAITRS-q9CiwxglY5cQ 1 1 13059 0 12.7mb 6.3mb

查看状态为绿的索引

GET /_cat/indices?v&health=green

health status index                      uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   .kibana_task_manager       Phv_k8FHRuu4Rw-pu9zn1g   1   1          2            0     92.6kb         46.3kb
green  open   kibana_sample_data_flights -AAiAITRS-q9CiwxglY5cQ   1   1      13059            0     12.7mb          6.3mb
green  open   movies                     q6TgPWZ3SRidhDUPkvAPeg   1   1       9743            0      2.7mb          1.3mb
green  open   .kibana_1                  EndCRzm-TKOSvWmUt1nVFA   1   1         70            0    198.4kb        103.8kb

按照文档的个数排序 (按照文档的个数，降序排列)

GET /_cat/indices?v&s=docs.count:desc

health status index                      uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   kibana_sample_data_flights -AAiAITRS-q9CiwxglY5cQ   1   1      13059            0     12.7mb          6.3mb
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green  open   .kibana_1                  EndCRzm-TKOSvWmUt1nVFA   1   1         70            0    198.4kb        103.8kb
green  open   .kibana_task_manager       Phv_k8FHRuu4Rw-pu9zn1g   1   1          2            0     92.6kb         46.3kb

查看具体的字段

GET /_cat/indices/kibana*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs,count,mt

health index                      pri rep mt pri.mt
green  kibana_sample_data_flights   1   1  0      0

分布式系统的可用性与扩展性

高可用性
- 服务可用性 - 允许有节点停止服务
- 数据可用性 - 部分节点丢失，不会丢失数据
可扩展性
- 请求量提升 / 数据的不断增长（将数据分布到所有节点上）

分布式特性

Elasticsearch 的分布式架构的好处
- 存储的水平扩容
- 提高系统的可用性，部分节点停止服务，整个集群的服务不受影响
Elasticsearch的分布式架构
- 不同的集群通过不同的名字来区分，默认名字为 “ elasticsearch ”
- 通过配置文件修改，或者在命令行中 -E cluster.name=geektime进行设定
- 一个集群可以有一个或者多个节点。

节点

节点是一个Elasticsearch实例
- 本质上是一个JAVA进程
- 一台机器上可以允许多个Elasticsearch进程，但是生产环境一般建议一台机器上只运行一个Elasticsearch实例
每一个节点都有名字，通过配置文件配置，或者启动的时候 -E node.name=node1来指定
每一个节点在启动之后，会分配一个UID,保存在data目录下。

Master-eligible nodes 和 Master Node

eligible：合格的；具备条件的；合适的；有资格的。

每一个节点启动后，默认就是一个Master eligible 节点
- 可以设置node.master: false禁止。
Master-eligible 节点可以参选主流程，称为Master节点。
当第一个节点启动时候，它会将自己选举成Master节点。
每个节点上都保存了集群的状态，只有master节点才能修改集群的状态信息
- 集群状态（cluster state），维护了一个集群中必要的信息
  - 所有的节点信息
  - 所有的索引和其相关的mapping和setting信息
  - 分片的路由信息
- 任意节点都能修改会导致数据的不一致性。

Data Node & Coordinating Node

Data Node
- 可以保存数据的节点，叫做 Data Node。负责保存分片数据。在数据扩展上起到了至关重要的作用
Coordinating Node
- 负责接受Client的请求，将请求分发到合适的节点，最终将结果汇集到一起
- 每个节点默认都起到了Coordinating Node 的职责。

其他的节点类型

Hot & Warm Node
- 不同硬件配置的Data Node，用来实现Hot & Warm结构，降低集群部署的成本
Machine Learning Node
- 负责跑机器学习的Job，用来做异常检测
Tribe Node
- （5.3开始使用Cross Cluster Serarch）Tribe Node连接到不同的Elasticsearch集群，并且支持将这些集群当成一个单独的集群处理。

分片（Primary Shard & Replica Shard）

主分片, 用以解决数据水平扩展的问题。通过主分片，可以将数据分布到集群内的所有节点之上
- 一个分片是一个运行的Lucene的实例
- 主分片数在索引创建时指定，后续不允许修改，除非Reindex
副本，用以解决数据高可用的问题。分片是主分片的拷贝。
- 副本分片数，可以动态调整
- 增加副本数，还可以在一定程度上提高服务的可用性（读取的吞吐）

分片的设定

对于生产环境中分片的设定，需要提前做好容量规划
- 分片数设置过小
  - 导致后续无法增加节点实现水平扩展
  - 单个分片的数据量太大，导致数据重新分配耗时
- 分片数设置过大，7.0开始，默认主分片为1，解决了over-sharding的问题
  - 影响搜索结果的相关性打分，影响统计结果的准确性
  - 单个节点上过多的分片，会导致资源浪，同时也会影响性能。

查看集群的健康状况

Green - 主分片与副本都正常分配
Yellow - 主分片全部正常分配，有副本分片未能正常分配
Red - 有主分片未能分配
- 例如，当服务器的磁盘容量超过85%时，会创建一个新的索引。

Demo

查看一个集群的健康状态http://localhost:9200/_cluster/health
CAT API
- http://localhost:9200/_cat/nodes
- 查看索引和分片
设置分片数
Kibana + Cerebro 界面介绍

查看健康状态

GET _cluster/health 状态是绿色，2个节点

{
  "cluster_name" : "geektime",
  "status" : "green",
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 2,  // 有两个节点
  "number_of_data_nodes" : 2,  // 2个节点 承担的 data node节点
  "active_primary_shards" : 4,  // 4个主分片
  "active_shards" : 8,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 0,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
}

查看节点信息

GET _cat/nodes

172.19.0.4 27 96 8 0.08 0.13 0.20 mdi * es72_01
172.19.0.5 22 96 8 0.08 0.13 0.20 mdi - es72_02

查看分片信息

GET _cat/shards

.kibana_task_manager       0 p STARTED     2  46.3kb 172.19.0.4 es72_01
.kibana_task_manager       0 r STARTED     2  46.3kb 172.19.0.5 es72_02
kibana_sample_data_flights 0 p STARTED 13059   6.3mb 172.19.0.4 es72_01
kibana_sample_data_flights 0 r STARTED 13059   6.3mb 172.19.0.5 es72_02
movies                     0 p STARTED  9743   1.3mb 172.19.0.4 es72_01
movies                     0 r STARTED  9743   1.3mb 172.19.0.5 es72_02
.kibana_1                  0 p STARTED    70 103.8kb 172.19.0.4 es72_01
.kibana_1                  0 r STARTED    70  94.5kb 172.19.0.5 es72_02

标题：Elasticsearch入门学习（一）
作者：MrNiebit
地址：http://blog.lacknb.cn/articles/2020/10/11/1602424587412.html

gitsilence 的个人博客

Coding...

Elasticsearch入门学习（一）

Elasticsearch入门学习

JVM配置

启动elasticsearch

安装与查看插件

在开发机上运行多个Elasticsearch实例

Kibana的安装与界面快速浏览

kibana安装插件

在docker容器中运行Elasticsearch、kibana和cerebro

安装docker-compose

docker-compose 常用命令

创建多个容器并运行

报错

安装Logstash

索引、文档和RESTAPI

REST API

查看索引相关信息类似于表结构

查看索引文档的总数文档类似于表中的行

查看前10条文档，了解文档格式

cat api

查看indices 对索引的名字进行通配符的查询

查看状态为绿的索引

按照文档的个数排序 (按照文档的个数，降序排列)

查看具体的字段

分布式系统的可用性与扩展性

分布式特性

节点

Master-eligible nodes 和 Master Node

Data Node & Coordinating Node

其他的节点类型

分片（Primary Shard & Replica Shard）

分片的设定

查看集群的健康状况

Demo

Elasticsearch入门学习（一）

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docker-compose 常用命令

创建多个容器并运行

报错

安装Logstash

索引、文档和RESTAPI

REST API

查看索引相关信息 类似于 表结构

查看索引文档的总数 文档类似于 表中的 行

查看前10条文档，了解文档格式

cat api

查看indices 对索引的名字 进行通配符的查询

查看状态为绿的索引

按照文档 的个数排序 (按照文档的个数，降序排列)

查看具体的字段

分布式系统的可用性与扩展性

分布式特性

节点

Master-eligible nodes 和 Master Node

Data Node & Coordinating Node

其他的节点类型

分片 （Primary Shard & Replica Shard）

分片的设定

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Demo

查看索引相关信息类似于表结构

查看索引文档的总数文档类似于表中的行

查看indices 对索引的名字进行通配符的查询

按照文档的个数排序 (按照文档的个数，降序排列)

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