http://www.Sina.com/http://www.Sina.com /以下操作均在基础上自动完成：
1 )将您的文档分区为另一个容器或分片(shards )。 它们可以位于一个或多个节点上。
2 )将分片均匀分配给各个节点，在索引和检索中进行负载均衡。
3 )冗馀每个分片，防止硬件故障导致的数据丢失。
4 )将群集中任一节点上的请求路由到对应数据所在的节点。
5 )无论添加还是删除节点，瓦片都可以无缝迁移。
1、特点
扩展方法是：购买更好的服务器(纵向扩展)垂直缩放或横向扩展(购买更多服务器)水平缩放输出)。 Elasticsearch可以从更强大的硬件中获得更好的性能，但纵向扩展有限。 真正的扩展必须是横向的，通过增加节点来均匀分散负载，提高可靠性。
（1）Elasticsearch致力于隐藏分布式系统的复杂性
如果启动了另一个节点，则没有数据和索引。 这个集群看起来像图1
图1 :只有一个空节点的群集
节点(node )是Elasticsearch实例，群集)由一个或多个具有相同cluster.name的节点组成，它们协作共享数据和负载。 加入新节点或删除节点时，群集会识别并平衡数据。
选择群集中的一个节点作为主节点(master )，并临时管理群集级别的更改，例如创建或删除索引，以及添加或删除节点。 主节点不参与文档级别的更改或搜索。 这意味着当流量增加时，其主节点不会成为群集的瓶颈。 任何节点都可以是主节点。 因为我们示例中的群集只有一个节点，所以它用作主节点。
作为用户，您可以与群集中的任何节点(包括主节点)进行通信。 每个节点都知道文档所在的节点，并且可以将请求转发到相应的节点。 我们访问的节点收集每个节点返回的数据，最后一起返回给客户端。 这一切都由Elasticsearch处理。
（2）Elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统
Elasticsearch集群可以监测和统计很多信息，但只有一个最重要的是集群健康。 集群的健康有三种状态：绿色、黄色和红色。
在没有GET /_cluster/health//索引的空群集上执行上述查询时，将返回这些信息。 { ' cluster _ name ' : ' elastic search '，' status ' : ' green ' ' number _ of _ nodes ' : 1，' number _ of } ' active_primary_shards': 0，' acti viving ' initializing _ shards ' : 0，' unassigned _ shards ' : } stion 三种颜色的含义：
green的所有主要拼贴和复制拼贴都可用
可以使用yellow中的所有主要片，但不是所有复制片都可以使用
red并不是所有主要的瓷砖都可以使用
2、空集群
要将数据添加到Elasticsearch中，需要一个存储索引(index ) ——相关数据的位置。 实际上，索引只是指一个或多个切片的逻辑命名空间。
“平铺”(shard )是最低级别的“工作单位”(worker unit )，它只存储索引中所有数据的一部分。 如果你知道分片是Lucene实例，它本身就是完整的搜索引擎。 文档存储在拼贴中并在拼贴中建立索引，但APP应用程序直接与索引通信，而不是直接与它们通信。
瓷砖是Elasticsearch在群集中分发数据的关键。 把瓷砖当成数据的容器。3、集群健康
分片可以是“主分片”(primary shard )或“复制分片”(replica shard )。 因为索引中的每个文档都属于单独的主拼贴，所以主拼贴的数量决定了索引中可以存储的最大数据数。
理论上可以存储在主片上的数据大小没有限制，限制取决于实际使用情况。 最大分片容量取决于使用情况，例如硬件存储的大小、文档的大小和复杂性、文档索引和查询方法以及期望值
的响应时间。复制分片只是主分片的一个副本，它可以防止硬件故障导致的数据丢失，同时可以提供读请求，比如搜索或者从别的shard取回文档。当索引创建完成的时候，主分片的数量就固定了，但是复制分片的数量可以随时调整。
让我们在集群中唯一一个空节点上创建一个叫做blogs的索引。默认情况下，一个索引被分配5个主分片，但是为了演示的目的，我们只分配3个主分片和一个复制分片（每个主分片都有一个复制分片）：
PUT /blogs{ "settings" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 1 }}附带索引的单一节点集群： 有一个索引的单一节点集群
我们的集群现在看起来就像上图——三个主分片都被分配到Node1。如果我们现在检查集群健康(cluster-health)，我们将见到以下信息：
{ "cluster_name": "elasticsearch", "status": "yellow", <1> "timed_out": false, "number_of_nodes": 1, "number_of_data_nodes": 1, "active_primary_shards": 3, "active_shards": 3, "relocating_shards": 0, "initializing_shards": 0, "unassigned_shards": 3 <2>}集群的状态现在是 yellow
我们的三个复制分片还没有被分配到节点上，集群的健康状态yellow表示所有的主分片(primary shards)启动并且正常运行了——集群已经可以正常处理任何请求；但是复制分片(replica shards)还没有全部可用。事实上所有的三个复制分片现在都是unassigned状态——它们还未被分配给节点。在同一个节点上保存相同的数据副本是没有必要的，如果这个节点故障了，那所有的数据副本也会丢失。
现在我们的集群已经功能完备，但是依旧存在因硬件故障而导致数据丢失的风险。
5、增加故障转移
在单一节点上运行意味着有单点故障的风险——没有数据备份。幸运的是，要防止单点故障，我们唯一需要做的就是启动另一个节点。
启动第二个节点
为了测试在增加第二个节点后发生了什么，你可以使用与第一个节点相同的方式启动第二个节点），而且命令行在同一个目录——一个节点可以启动多个Elasticsearch实例。
只要第二个节点与第一个节点有相同的cluster.name（./config/elasticsearch.yml文件），它就能自动发现并加入第一个节点所在的集群。如果没有，检查日志找出哪里出了问题。这可能是网络广播被禁用，或者防火墙阻止了节点通信。如果我们启动了第二个节点，这个集群看起来就像下图。
双节点集群——所有的主分片和复制分片都已分配
第二个节点已经加入集群，三个复制分片(replica shards)也已经被分配了——分别对应三个主分片，这意味着在丢失任意一个节点的情况下依旧可以保证数据的完整性。
文档的索引将首先被存储在主分片中，然后并发复制到对应的复制节点上。这可以确保我们的数据在主节点和复制节点上都可以被检索。
cluster-health现在的状态是green，这意味着所有的6个分片（三个主分片和三个复制分片）都已可用：
{ "cluster_name": "elasticsearch", "status": "green", <1> "timed_out": false, "number_of_nodes": 2, "number_of_data_nodes": 2, "active_primary_shards": 3, "active_shards": 6, "relocating_shards": 0, "initializing_shards": 0, "unassigned_shards": 0}集群的状态是green。我们的集群不仅是功能完备的，而且是高可用的。
6、横向扩展
随着应用需求的增长，我们该如何扩展？如果我们启动第三个节点，我们的集群会重新组织自己，如图：
包含3个节点的集群——分片已经被重新分配以平衡负载： 三节点集群
Node3包含了分别来自Node1和Node2的一个分片，这样每个节点就有两个分片，和之前相比少了一个，这意味着每个节点上的分片将获得更多的硬件资源（CPU、RAM、I/O）。
分片本身就是一个完整的搜索引擎，它可以使用单一节点的所有资源。我们拥有6个分片（3个主分片和三个复制分片），最多可以扩展到6个节点，每个节点上有一个分片，每个分片可以100%使用这个节点的资源。
7、继续扩展
如果我们要扩展到6个以上的节点，要怎么做？
主分片的数量在创建索引时已经确定。实际上，这个数量定义了能存储到索引里数据的最大数量（实际的数量取决于你的数据、硬件和应用场景）。然而，主分片或者复制分片都可以处理读请求——搜索或文档检索，所以数据的冗余越多，我们能处理的搜索吞吐量就越大。
复制分片的数量可以在运行中的集群中动态地变更，这允许我们可以根据需求扩大或者缩小规模。让我们把复制分片的数量从原来的1增加到2：
PUT /blogs/_settings{ "number_of_replicas" : 2}
增加number_of_replicas到2： 三节点两复制集群
从图中可以看出，blogs索引现在有9个分片：3个主分片和6个复制分片。这意味着我们能够扩展到9个节点，再次变成每个节点一个分片。这样使我们的搜索性能相比原始的三节点集群增加三倍。
当然，在同样数量的节点上增加更多的复制分片并不能提高性能，因为这样做的话平均每个分片的所占有的硬件资源就减少了（译者注：大部分请求都聚集到了分片少的节点，导致一个节点吞吐量太大，反而降低性能），你需要增加硬件来提高吞吐量。
不过这些额外的复制节点使我们有更多的冗余：通过以上对节点的设置，我们能够承受两个节点故障而不丢失数据。
8、应对故障
我们已经说过Elasticsearch可以应对节点失效，所以让我们继续尝试。如果我们杀掉第一个节点的进程（以下简称杀掉节点），我们的集群看起来就像这样：
杀掉一个节点后的集群
我们杀掉的节点是一个主节点。一个集群必须要有一个主节点才能使其功能正常，所以集群做的第一件事就是各节点选举了一个新的主节点：Node 2。
主分片1和2在我们杀掉Node 1时已经丢失，我们的索引在丢失主分片时不能正常工作。如果此时我们检查集群健康，我们将看到状态red：不是所有主节点都可用！
幸运的是丢失的两个主分片的完整拷贝存在于其他节点上，所以新主节点做的第一件事是把这些在Node 2和Node 3上的复制分片升级为主分片，这时集群健康回到yellow状态。这个提升是瞬间完成的，就好像按了一下开关。
为什么集群健康状态是yellow而不是green？我们有三个主分片，但是我们指定了每个主分片对应两个复制分片，当前却只有一个复制分片被分配，这就是集群状态无法达到green的原因，不过不用太担心这个：当我们杀掉Node 2，我们的程序依然可以在没有丢失数据的情况下继续运行，因为Node 3还有每个分片的拷贝。
如果我们重启Node 1，集群将能够重新分配丢失的复制分片，集群状况与上一节的 图5：增加number_of_replicas到2 类似。如果Node 1依旧有旧分片的拷贝，它将会尝试再利用它们，它只会从主分片上复制在故障期间有数据变更的那一部分。
现在你应该对分片如何使Elasticsearch可以水平扩展并保证数据安全有了一个清晰的认识。