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背景
在13年的时候，我开始负责整个公司的搜索引擎。嗯……，不是很牛的那种大项目负责人。而是整个搜索就我一个人做。哈哈。
后来跳槽之后，所经历的团队都用elasticsearch，基本上和缓存一样，是项目必备的工具。目前静儿在做的项目中也在用，正好系统学习一下。毕竟静儿的梦想就是打造自己的搜索引擎。
目录
1.近实时(nrt nearrealtime)
2.集群(cluster)
3.节点(node)
4.索引(index)
5.文档(document)
6.分片和副本(shards & replicas)
7.缓存数据(fielddata)
8.文档值(doc values)
9.行为模式(norms)
10.召回率(recall rate)
11.准确率(precision)
正文
1.近实时(nrt nearrealtime)
es是一个近实时的搜索平台，就是说从开始创建索引到能被搜索到只有很少的延时（通常是1s）。
2.集群(cluster)
集群是一个或者多个节点（node）协同工作来承载所有的数据，并提供跨所有节点的索引和搜索能力。一个集群有一个唯一名称作为标识，默认叫「elasticsearch」。因为在有多个节点的情况下，节点都是通过集群名来确定被安装到哪个集群，所以集群名很重要。
3.节点(node)
节点是集群的一部分，就是集群里的一个服务器。它存储着数据，给提供集群的索引和搜索能力。像集群一样，一个节点也是用名称来做标识。它默认是一个在节点启动时被指定的随机uuid(universally unique ientifier全局唯一标识)。如果不想用默认值，也可以自定义节点名。因为它是作为网络中的服务器和节点关系的纽带，所以这个名字对集群的管理来说很重要。
4.索引(index)
索引是有相同特性的文档集合。举个栗子
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