elasticsearch中分片(Shards)的理解

分片重要性

ES中所有数据均衡的存储在集群中各个节点的分片中，会影响ES的性能、安全和稳定性， 所以很有必要了解一下它。

分片是什么？

简单来讲就是咱们在ES中所有数据的文件块，也是数据的最小单元块，整个ES集群的核心就是对所有分片的分布、索引、负载、路由等达到惊人的速度

实列场景：

假设 IndexA 有2个分片，我们向 IndexA 中插入10条数据 (10个文档)，那么这10条数据会尽可能平均的分为5条存储在第一个分片，剩下的5条会存储在另一个分片中。

和主流关系型数据库的表分区的概念有点类似，如果你比较熟悉关系型数据库的话。

分片的设置 settings

PUT my_index
{
  "settings": {
    "index": {
      "refresh_interval": "1s",
      "number_of_shards": "3",
      "analysis": {
        "analyzer": {
          "ik_max_html_word": {
            "char_filter": [
              "html_strip"
            ],
            "tokenizer": "standard"
          }
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "dynamic_templates": [
      {
        "int": {
          "match": "*",
          "match_mapping_type": "long",
          "mapping": {
            "type": "integer"
          }
        }
      },
      {
        "cn": {
          "match": "*",
          "match_mapping_type": "string",
          "mapping": {
            "type": "text"
          }
        }
      }
    ],
    "properties": {
      "@timestamp": {
        "type": "date"
      },
      "@version": {
        "type": "text"
      },
      "app_push": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}      

注意

索引建立后，分片个数是不可以更改的

分片个数（数据节点计算）

分片个数是越多越好，还是越少越好了？根据整个索引的数据量来判断。

实列场景：

如果 IndexA 所有数据文件大小是300G，该怎么定制方案了？(可以通过Head插件来查看)

建议：（仅参考）

  1、每一个分片数据文件小于30GB

  2、每一个索引中的一个分片对应一个节点

  3、节点数大于等于分片数1234567

根据建议，至少需要 10 个分片。

结果： 建10个节点 (Node)，Mapping 指定分片数为 10，满足每一个节点一个分片，每一个分片数据大概在30G左右。

SN(分片数) = IS(索引大小) / 30

NN(节点数) = SN(分片数) + MNN(主节点数[无数据]) + NNN(负载节点数)

Settings 和 Mappings的联系和区别

简单地说，就是

　　settings是修改分片和副本数的。