分布式的特性

在章节的开始我们提到Elasticsearch可以扩展到上百（甚至上千）的服务器来处理PB级的数据。然而我们的教程只是给出了一些使用Elasticsearch的例子，并未涉及相关机制。Elasticsearch为分布式而生，而且它的设计隐藏了分布式本身的复杂性。

Elasticsearch在分布式概念上做了很大程度上的透明化，在教程中你不需要知道任何关于分布式系统、分片、集群发现或者其他大量的分布式概念。所有的教程你既可以运行在你的笔记本上，也可以运行在拥有100个节点的集群上，其工作方式是一样的。

Elasticsearch致力于隐藏分布式系统的复杂性。以下这些操作都是在底层自动完成的：

• 将你的文档分区到不同的容器或者**分片(shards)**中，它们可以存在于一个或多个节点中。
• 将分片均匀的分配到各个节点，对索引和搜索做负载均衡。
• 冗余每一个分片，防止硬件故障造成的数据丢失。
• 将集群中任意一个节点上的请求路由到相应数据所在的节点。
• 无论是增加节点，还是移除节点，分片都可以做到无缝的扩展和迁移。

当你阅读本书时，你可以遇到关于Elasticsearch分布式特性的补充章节。这些章节将教给你如何扩展集群和故障转移，如何处理文档存储，如何执行分布式搜索，分片是什么以及如何工作。

这些章节不是必读的——不懂这些内部机制也可以使用Elasticsearch的。但是这些能够帮助你更深入和完整的了解Elasticsearch。你可以略读它们，然后在你需要更深入的理解时再回头翻阅。