Question

elasticsearch为什么从2.x直接更新到5.x

Answer 1

为了ELK（ElasticSearch, logstash, kibana）技术栈的版本统一，免的给用户带来混乱。

Answer 2

可以到官网看看elasticsearch官网下载以及历史版本下载

Answer 3

一、ElasticSearch是什么？
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的搜索引擎。能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便，零配置和完全。
我们先说说ES的基本概念。
1、索引(Index)
ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合。类比传统的关系型数据库领域来说，索引相当于SQL中的一个数据库，或者一个数据存储方案(schema)。
索引由其名称(必须为全小写字符)进行标识，并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。一个ES集群中可以按需创建任意数目的索引。
2、类型(Type)
类型是索引内部的逻辑分区(category/partition)，然而其意义完全取决于用户需求。因此，一个索引内部可定义一个或多个类型(type)。一般来说，类型就是为那些拥有相同的域的文档做的预定义。
例如，在索引中，可以定义一个用于存储用户数据的类型，一个存储日志数据的类型，以及一个存储评论数据的类型。类比传统的关系型数据库领域来说，类型相当于“表”。
3、文档(Document)
文档是Lucene索引和搜索的原子单位，它是包含了一个或多个域的容器，基于JSON格式进行表示。
文档由一个或多个域组成，每个域拥有一个名字及一个或多个值，有多个值的域通常称为“多值域”。每个文档可以存储不同的域集，但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。
4、映射(Mapping)
ES中，所有的文档在存储之前都要首先进行分析。用户可根据需要定义如何将文本分割成token、哪些token应该被过滤掉，以及哪些文本需要进行额外处理等。
另外，ES还提供了额外功能，例如将域中的内容按需排序。事实上，ES也能自动根据其值确定域的类型。
5、集群(Cluster)
ES集群是一个或多个节点的集合，它们共同存储了整个数据集，并提供了联合索引以及可跨所有节点的搜索能力。
多节点组成的集群拥有冗余能力，它可以在一个或几个节点出现故障时保证服务的整体可用性。
集群靠其独有的名称进行标识，默认名称为“elasticsearch”。节点靠其集群名称来决定加入哪个ES集群，一个节点只能属一个集群。
如果不考虑冗余能力等特性，仅有一个节点的ES集群一样可以实现所有的存储及搜索功能。
6、节点(Node)
运行了单个实例的ES主机称为节点，它是集群的一个成员，可以存储数据、参与集群索引及搜索操作。
类似于集群，节点靠其名称进行标识，默认为启动时自动生成的随机Marvel字符名称。
用户可以按需要自定义任何希望使用的名称，但出于管理的目的，此名称应该尽可能有较好的识别性。
节点通过为其配置的ES集群名称确定其所要加入的集群。
7、分片(Shard)和副本(Replica)
ES的“分片(shard)”机制可将一个索引内部的数据分布地存储于多个节点，它通过将一个索引切分为多个底层物理的Lucene索引完成索引数据的分割存储功能，这每一个物理的Lucene索引称为一个分片(shard)。
每个分片其内部都是一个全功能且独立的索引，因此可由集群中的任何主机存储。创建索引时，用户可指定其分片的数量，默认数量为5个。
ES集群可由多个节点组成，各Shard分布式地存储于这些节点上。
ES可自动在节点间按需要移动shard，例如增加节点或节点故障时。简而言之，分片实现了集群的分布式存储，而副本实现了其分布式处理及冗余功能。
OK，上面把ES相关的基本概念及原理大致说明了下，那么ES到底是怎么实现全文检索的呢？
Elasticsearch实现全文检索，首先要确定分词器，ES默认有很多分词器，可参考官方文档。了解分词器主要是怎么实现的。
一般中文分词器使用第三方的ik分词器、mmsegf分词器和paoding分词器，最初可能构建于lucene，后来移植于ES。目前我们在最新版的ES中，使用的是IK分词。
安装ik分词器到elasticsearch很简单，它有个插件目录analysis-ik，和一个配置目录ik, 分别拷贝到plugins和conf目录就可以了。
当你有大量的文本数据时，ES均会将其进行分词并将这些词语保存在索引中，当输入关键词进行查询时，索引就会起到作用，查找对应的相同的查询词，从而实现全文检索。当然这个过程是很吃内存的哦。