es中的shards是什么？

shards是Elasticsearch中的一个概念，它是数据在集群中的分片。当索引被创建时，Elasticsearch会将其分成多个分片，每个分片可以存储一部分数据。这有助于提高性能和可伸缩性，因为数据可以在集群中分散存储和处理。每个分片都是独立的，它们可以在不同的节点上复制，以提高可用性和容错性。在查询时，Elasticsearch会自动将查询分发到集群中的所有分片，并将结果汇总。

相关问题

elasticsearch中的基本概念？

Elasticsearch 是一个分布式的、开源的搜索和分析引擎，用于处理大量的数据。以下是 Elasticsearch 中的一些基本概念：

1. 索引（Index）：索引是一个存储数据的逻辑容器，类似于关系型数据库中的数据库。一个索引可以存储多种类型的文档，每个文档可以有多个字段。

2. 类型（Type）：类型是索引中的一个逻辑分类，类似于关系型数据库中的表。每个类型都有自己的映射，定义了字段的类型和属性。

3. 文档（Document）：文档是 Elasticsearch 中的最小数据单元。每个文档都属于一个索引，并且必须有一个唯一的 ID。文档是用 JSON 格式表示的，可以包含多个字段。

4. 分片（Shard）：为了支持大规模的数据存储和查询，Elasticsearch 将索引划分为多个分片。每个分片都是一个独立的索引，可以存储一部分文档数据。

5. 副本（Replica）：为了提高搜索的效率和可用性，Elasticsearch 允许为每个分片创建多个副本。每个副本都是一个完整的索引，可以独立地响应搜索请求。

6. 节点（Node）：节点是 Elasticsearch 中的一个服务器实例，可以存储分片并处理搜索请求。多个节点可以组成一个集群，通过协调和合作来提高搜索和存储的效率和可用性。

希望这些解释对您有所帮助！

ElasticSearch shard_size

### 关于ElasticSearch中Shard Size的理解

在Elasticsearch中，并不存在直接名为`shard_size`的参数用于配置分片大小。实际上，分片的大小是由多个因素共同决定的，包括但不限于文档的数量、每条记录的平均体积以及存储这些数据所需的元数据量。

#### 影响分片实际大小的因素

- **文档数量**：更多的文档通常意味着更大的分片。
- **单个文档尺寸**：较大的文档也会增加分片的整体规模。
- **索引模式复杂度**：复杂的映射结构可能会占用更多空间来保存额外的信息[^2]。

为了间接控制分片的实际大小，在创建索引时可以考虑以下几个方面：

1. **预估合理的初始分片数目**

可以通过估算预期的数据总量除以理想的单个分片最大容量（一般建议不超过几十GB），从而得出合适的初始分片数目的设定。这有助于防止因过早达到硬件资源极限而导致性能下降的情况发生。

2. **利用rollover API实现动态管理**

当前版本提供了Rollover机制允许基于条件自动滚动创建新的索引，这样可以在不中断服务的情况下灵活应对不断增长的数据流。例如当现有索引内的总字节数达到了指定阈值之后就会触发新索引的建立过程。

3. **优化写入操作频率与批量提交策略**

减少不必要的更新请求次数并通过适当增大批次处理量的方式降低频繁刷新带来的开销，进而影响到最终形成的分片文件大小。

POST /_aliases
{
    "actions" : [
      {
        "add" : {
          "index" : "my-index-write",
          "alias" : "my-index-read"
        }
      },
      {
        "remove_index" : {
          "index" : "old-index-name"
        }
      }
    ]
}

此命令展示了如何使用别名切换当前正在写的索引来支持rollover功能的一部分逻辑。

4. **定期执行force merge操作**

这一措施可以帮助压缩已存在的段落减少碎片化现象的发生，使得后续新增加的内容更容易被合理分配至各个现有的物理分区当中去。

POST my-index/_forcemerge?max_num_segments=5

上述命令将尝试把目标索引内部的所有Lucene segment合并成最多五个大segment，以此方式有效减小了整体所占的空间并提高了检索效率。