# Glossary of terms (词汇表)
原文链接 : [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/glossary.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/glossary.html)
译文链接 : [http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=9405932](http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=9405932)
贡献者 : [张学](/display/~zhangxue),[ApacheCN](/display/~apachecn),[Apache中文网](/display/~apachechina)
##### analysis(分析)
**Analysis**(分析)是将 [full text](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/glossary.html#glossary-text)(全文)转化为 [terms](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/glossary.html#glossary-term)(词条)的过程。使用不同的 **analyzer**(分词器),`**FOO BAR**,``**Foo-Bar**,``**foo**,**bar**` `这些短语可能都会生成 `**foo **和 `**`b``ar `**`两个词条,实际的 **index**(索引)里面存储的就是这些 **terms**(词条)`_`。`_`针对`` **FoO:bAR**的 **full text query**(全文检索),会先将其分析成为 **foo,**`**bar** 这样的词条,然后匹配存储在 **index**(索引)中的 **term**(词条)。正是这个 **analysis**(分析)的过程(发生在索引和搜索时)使得 **elasticsearch **能够执行 **full text queries**(全文检索)。也可以参阅 [text](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/glossary.html#glossary-text)(文本)和 [term](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/glossary.html#glossary-term)(词条)了解更多细节信息。```
##### cluster (集群)
**cluster**(集群)是由拥有同一个集群名的一个或者多个节点组成。每个集群拥有一个主节点,它由集群自行选举出来,在当前主节点挂了,能被其他节点取代。
##### document (文档)
**document(文档)**是存储在**elasticsearch**中的**json**文档。类似于关系型数据库中的一行记录。每个文档存储在一个**index**(索引)中,它具有一个**type**(类型)和一个**id**。文档是包含零到多个**fields**(属性)或者键值对的**json**对象(类似于其他语言中的hash/hashmap/associative array)。当一个文档被**indexed**(索引)的时候,它的原始**json**文档会被存储成**_source**属性,对该文档进行**get**或者**search**操作时,默认返回的就是改属性。
##### id
文档的**ID**标识一个文档。文档的index/type/id必须唯一。如果没有提供**ID**,**elasticsearch**会自动生成一个**ID**。(查询**routing**(路由)获取更多信息)
##### field(属性)
一个文档包涵一系列的属性或者键值对。它的值可以是简单标量值(如字符串,整型数,日期),或者是像数组和对象一样的嵌套结构。属性类似于关系型数据库中的列。每个属性的**mapping**(映射)都有其类型(不同于**document**(文档)的**type**(类型)),表明该属性能存储成改类型的数据,例如 `integer`, `string`, `object。**mapping**(映射)也允许你定义属性的值是否需要**analyzed**(分词)。`
##### index (索引)
**index**(索引)类似于关系型数据库中的表。它有一个**mapping**(映射)来定义索引中的**fields**(属性),这些属性被分组成多种**type**(类型)。索引是一个逻辑命名空间,它对应一到多个**primary** **shards**(主分片)和零到多个**replica shards**(副本分片)。
##### mapping (映射)
**mapping**(映射)类似于关系型数据库中的元数据定义。每一个**index**(索引)对应一个**mapping**(映射),它定义了**index**(索引)中的每一个**type**(类型),另外还有一些索引级别的设置。**mapping**(映射)可以显式定义,或者当一个文档进行索引时自动生成。
##### node (节点)
**node**(节点)是从属于一个**elasticsearch**集群的正在运行的节点。当以测试为目的时,可以在一台主机上启动多个节点,但是通常一台主机最好运行一个节点。在启动时,节点会使用广播的方式,自动感知(网络中)具有相同集群名的集群,并尝试加入它。
##### primary shard (主分片)
每个文档存储在单**primary shard** (主分片)中。当索引一个文档时,它会首先被索引到主分片上,然后索引到主分片的所有副本上。默认情况下,一个**index**(索引)有5个**primary shard** (主分片)。根据**index**(索引)的处理能力,你可以指定更少或者更多的**primary shard** (主分片)来扩展文档数量。当**index**(索引)创建之后,**primary shard** (主分片)的数量不可更改。查询**routing**(路由)获取更多信息。
##### replica shard (副本分片)
每一个**primary shard** (主分片)拥有零到多个副本。副本是**primary shard** (主分片)的拷贝,它的存在有两个目的:
1. 增加容错:当主分片失败时,一个**replica shard**(副本分片)可以提升为**primary shard** (主分片)
2. 提升性能:**primary shard** (主分片)和**replica shard**(副本分片)都能处理**get**和**shearch**请求。默认情况下,每个**primary shard** (主分片)有一个副本,副本的个数可以动态的修改。**replica shard**(副本分片)不会和**primary shard** (主分片)分配在同一个节点上。
##### routing (路由)
当你索引一个文档时,它会被存储在一个单独的主分片上。通过对routing值进行哈希计算来决定具体是哪一个主分片。默认情况下,routing值是来自于文档ID,如果文档指定了一个父文档,则通过其父文档ID(保证父子文档存储在同一个分片上)。如果你不想使用默认的文档ID来作为routing值,你可以在索引时直接指定一个routing值,或者在mapping中指定一个字段的值来作为routing值。
##### shard (分片)
**shard**(分片)是一个**Lucene**实例。它是由**elasticsearch**管理的低层次的工作单元。**index**(索引)是指向 主分片和副本分片的逻辑命名空间。除了定义**index**(索引)应该具有的**primary** **shard**(主分片)和**replica shard**(副本分片)的数量之外,你不需要对**shard**(分片)作其它的工作。相反,你的代码应该只处理**index**(索引)。**elasticsearch**将**shards**(分片)分配到整个集群的所有节点上,当节点失败时可以自动将分片迁移到其他节点或者新增的节点上。
##### source field (源属性)
在默认情况下,你索引的**json** **document**(文档)会存储在_source **field**(属性)中,**get**和**search**请求会返回该**field**(属性)。这样可以直接在搜索结果中获取原始文档对象,不需要通过**ID**再检索一次文档对象。
##### term (词条)
**term**(词条)是**elasticsearch**中被索引的确切值。`foo`, `Foo`, `FOO 这些**term**(词条)不相等。**term**(词条)可以通过词条搜索来检索。查询**text**(文本)和**anaylsis**(分词)获取更多信息。`
##### text (文本)
**text**(文本)(或者说全文)是普通的非结构化文本,如一个段落。默认情况下,**text**(文本)会被**analyzed**(分词)成**term**(词条),term(词条)是实际存储在索引中的内容。文本的**field**(属性)必须在索引时完成**analyzed**(分词)来支持全文检索的功能,全文检索使用的关键词也必须在搜索时**analyzed**(分词)成索引时产生的相同**term**(词条)。查询**term**(词条)和**analysis**(分词)获取更多信息。
##### type (类型)
**type**(类型)代表文档的类型,如一封邮件,一个用户,一条推文。搜索API可以通过文档类型来过滤。**index**(索引)可以包涵多个类型,每一个**type**(类型)有一系列的**fields**(属性)。同一个**index**(索引)中不同**type**(类型)的同名**fields**(属性)必须使用相同的**mapping**(映射)(定义文档的属性如何索引以及是文档能被搜索)。
- Getting Started(入门指南)
- Basic Concepts(基础概念)
- Installation(安装)
- Exploring Your Cluster(探索集群)
- Cluster Health(集群健康)
- List All Indices(列出所有索引)
- Create an Index(创建索引)
- Index and Query a Document(索引和查询文档)
- Delete an Index(删除索引)
- Modifying Your Data(修改数据)
- Updating Documents(更新文档)
- Deleting Documents(删除文档)
- Batch Processing(批处理)
- Exploring Your Data(探索数据)
- The Search API(搜索 API)
- Introducing the Query Language(介绍查询语言)
- Executing Searches(执行查询)
- Executing Filters(执行过滤)
- Executing Aggregations(执行聚合)
- Conclusion(总结)
- Setup Elasticsearch(设置)
- Installing Elasticsearch(安装)
- zip 或 tar.gz 安装
- Debian软件包安装Elasticsearch
- 用RPM安装Elasticsearch
- Windows 环境下安装ES
- Docker 方式安装
- 配置Elasticsearch
- 重要Elasticsearch配置
- 安全配置
- 启动前检查
- 堆大小检查
- 文件描述符检查
- 内存锁定检查
- 最大线程数检查
- 最大虚拟内存检查
- 最大map数检查
- JVM Client模式检查
- 串行收集使用检查
- 系统调用过滤检查
- OnError与OnOutOfMemoryError检查
- G1GC检查
- 重要的系统配置
- 系统设置
- 在jvm.options中设置JVM堆大小
- 禁用swapping
- 文件描述符
- 虚拟内存
- 线程数
- 升级Elasticsearch
- Elasticsearch停机
- 重大改变
- 在5.3 重大改变
- 在5.2 重大改变
- Shadow Replicas已被弃用
- 在5.1 重大改变
- 在5.0 重大改变
- 搜索和查询DSL改变
- 映射改变
- 过滤器改变
- Suggester变化
- 索引API改变
- 文档API改变
- 设置的改变
- 分配改变
- HTTP改变
- REST API改变
- CAT API改变
- Java API改变
- Packaging
- Plugin改变
- 文件系统相关改变
- 磁盘上数据的路径
- 聚合改变
- 脚本相关改变
- API 规范
- Multiple Indices(多个索引)
- Date math support in index names(索引名称对 Date 和 Math 的支持)
- 常见选项
- URL-based access control(基于 URL 的访问控制)
- Document APIS
- Index API
- Get API
- Update API
- 通过查询 API 更新
- 多个 GET API
- Bulk API
- Reading and Writing documents(读写文档)
- Delete API
- Delete By Query API
- Reindex API
- Term Vectors
- Multi termvectors API
- ?refresh
- Search APIs
- Search
- URI Search
- Request Body Search
- Query
- From / Size
- Sort
- Source filtering
- Fields
- Script Fields
- Doc value Fields
- Post filter
- Highlighting
- Rescoring
- Search Type
- Scroll
- Preference
- Explain
- Version
- Index Boost
- min_score
- Named Queries
- Inner hits
- Search After
- Field Collapsing 字段折叠
- Search 模板
- Multi Search 模板
- Search Shards API
- Suggesters
- Completion Suggester
- Context Suggester
- Phrase Suggester
- Term suggester
- Multi Search API
- Count API
- Validate API
- Explain API
- Profile API
- Profiling Queries
- Profiling Aggregations
- Profiling Considerations
- Aggregations
- Metric Aggregations
- 值计数聚合(Value Count Aggregation)
- 地理边界聚合
- 地理重心聚合
- 基数聚合
- 平均值聚合
- 扩展统计聚合
- 最大值聚合
- 最小值聚合
- Bucket Aggregations
- Children Aggregation
- Date Histogram Aggregation
- Date Range Aggregation
- Diversified Sampler Aggregation
- Filter Aggregation(过滤器聚合)
- Filters Aggregation
- Geo Distance Aggregation(地理距离聚合)
- GeoHash grid Aggregation(GeoHash网格聚合)
- Global Aggregation(全局聚合)
- Histogram Aggregation
- IP Range Aggregation(IP范围聚合)
- Missing Aggregation
- Nested Aggregation(嵌套聚合)
- Range Aggregation(范围聚合)
- Reverse nested Aggregation
- Sampler Aggregation
- Significant Terms Aggregation
- 邻接矩阵聚合
- Pipeline Aggregations
- Avg Bucket Aggregation
- Derivative Aggregation(导数聚合)
- Max Bucket Aggregation
- Min Bucket Aggregation
- Sum Bucket Aggregation
- Stats Bucket Aggregation
- Extended Stats Bucket Aggregation(扩展信息桶聚合)
- Percentiles Bucket Aggregation(百分数桶聚合)
- Cumulative Sum Aggregation(累积汇总聚合)
- Bucket Script Aggregation(桶脚本聚合)
- Bucket Selector Aggregation(桶选择器聚合)
- Serial Differencing Aggregation(串行差异聚合)
- Matrix Aggregations
- Matrix Stats
- Matrix Stats(矩阵统计)
- Caching heavy aggregations(缓存频繁聚合)
- Returning only aggregation results(仅返回需要聚合的结果)
- Aggregation Metadata(聚合元数据)
- Returning the type of the aggregation(返回聚合的类型)
- 索引 API
- Create Index /创建索引
- Delete Index /删除索引
- Get Index /获取索引
- Indices Exists /索引存在
- Open / Close Index API /启动关闭索引
- Shrink Index /缩小索引
- Rollover Index/滚动索引
- Put Mapping /提交映射
- Get Mapping /获取映射
- Get Field Mapping /获取字段映射
- 卷影副本索引
- 依赖卷影副本的节点级设置
- 索引统计信息
- 索引段
- 索引恢复
- 索引分片存储
- 清理缓存
- 刷新
- 同步刷新
- 重新加载
- 强制合并
- cat APIs
- cat aliases
- cat allocation
- cat count
- cat fielddata
- cat health
- cat indices
- cat master
- cat nodeattrs
- cat nodes
- cat pending tasks
- cat plugins
- cat recovery
- cat repositories
- cat thread pool
- cat shards
- cat segments
- cat snapshots
- 集群 API
- Cluster Allocation Explain API
- Cluster Health
- Cluster Reroute
- Cluster State
- Cluster Stats
- Cluster Update Settings
- Nodes hot_threads
- Nodes Info
- Nodes Stats
- Pending cluster tasks
- Task Management API
- 查询 DSL
- 查询和过滤上下文
- Match ALL 查询
- 全文搜索
- 匹配查询
- 短语匹配查询
- 短语前缀匹配查询
- 多字段查询
- 常用术语查询
- 查询语句查询
- 简单查询语句
- 复合查询家族
- Constant Score 查询
- Bool 查询
- Dis Max 查询
- Function Score 查询
- Boosting 查询
- Indices 查询
- Join 查询
- Has Child Query
- Has Parent Query
- Nested Query(嵌套查询)
- Parent Id Query
- 术语查询
- Exists Query(非空值查询)
- Fuzzy Query(模糊查询)
- Ids Query(ID 查询)
- Prefix Query(前缀查询)
- Range Query(范围查询)
- Regexp Query(正则表达式查询)
- Term Query(项查询)
- Terms Query(多项查询)
- Type Query(类型查询)
- Wildcard Query(通配符查询)
- 地理位置查询
- GeoShape Query(地理形状查询)
- Geo Bounding Box Query(地理边框查询)
- Geo Distance Query(地理距离查询)
- Geo Distance Range Query(地理距离范围查询)
- Geo Polygon Query(地理多边形查询)
- Span 查询
- Span Term 查询
- Span Multi Term 查询
- Span First 查询
- Span Near 查询
- Span Or 查询
- Span Not 查询
- Span Containing 查询
- Span Within 查询
- Span Field Masking 查询
- Specialized queries(专业查询)
- Mapping(映射)
- 字段类型
- Array
- Binary
- Range
- Boolean
- Date
- Geo-point datatype
- String
- Text
- Token数
- 渗滤型
- KeyWord
- Nested
- Object
- Numeric
- Meta-Fields(元字段)
- _all field
- _field_names field
- _id field
- _index field
- _meta field
- _parent field
- _routing field
- _source field
- _type field
- _uid field
- Mapping parameters(映射参数)
- analyzer(分析器)
- normalizer(归一化)
- boost(提升)
- Coerce(强制类型转换)
- copy_to(合并参数)
- doc_values(文档值)
- dynamic(动态设置)
- enabled(开启字段)
- fielddata(字段数据)
- format (日期格式)
- ignore_above(忽略超越限制的字段)
- ignore_malformed(忽略格式不对的数据)
- include_in_all(_all 查询包含字段)
- index_options(索引设置)
- index (索引)
- fields(字段)
- Norms (标准信息)
- null_value(空值)
- position_increment_gap(短语位置间隙)
- properties (属性)
- search_analyzer (搜索分析器)
- similarity (匹配方法)
- store(存储)
- Term_vectors(词根信息)
- Dynamic Mapping(动态映射)
- default mapping(mapping中的_default_)
- Dynamic field mapping(动态字段映射)
- Dynamic templates(动态模板)
- Override default template(覆盖默认模板)
- Mapping(映射)
- Analysis
- Tokenizers(分词器)
- Standard Tokenizer(标准分词器)
- Letter Tokenizer
- Lowercase Tokenizer (小写分词器)
- Whitespace Analyzer
- 停止分析器
- UAX URL Email Tokenizer
- Classic Tokenizer
- Thai Tokenizer(泰语分词器)
- NGram Tokenizer
- Keyword Analyzer
- Path Hierarchy Tokenizer(路径层次分词器)
- Pattern Tokenizer
- Token Filters(词元过滤器)
- Apostrophe Token Filter(撇号/单引号过滤器)
- ASCII Folding Token Filter(ASCII Folding 词元过滤器)
- CJK Bigram Token Filter(CJK Bigram词元过滤器)
- CJK Width Token Filter(CJK宽度过滤器)
- Classic Token Filter(经典过滤器)
- Common Grams Token Filter(近义词词元过滤器)
- Compound Word Token Filter(复合词过滤器)
- Decimal Digit Token Filter(十进制数字过滤器)
- Delimited Payload Token Filter(Delimited Payload词元分析器)
- Edge NGram Token Filter(Edge NGram 词元过滤器)
- Elision Token Filter(Elision词元过滤器)
- Fingerprint Token Filter(指纹过滤器)
- Flatten Graph Token Filter(Flatten Graph 词元过滤器)
- Hunspell Token Filter(Hunspell 词元过滤器)
- Keep Types Token Filter(保留指定类型过滤器)
- Keep Words Token Filter(保留字过滤器)
- Keyword Marker Token Filter(Keyword Marker 词元过滤器)
- Keyword Repeat Token Filter(Keyword Repeat 词元过滤器)
- KStem Token Filter(KStem 词元过滤器)
- Length Token Filter(长度词元过滤器)
- Limit Token Count Token Filter(限制词元数量过滤器)
- Lowercase Token Filter(Lowercase 词元过滤器)
- Minhash Token Filter(Minhash过滤器)
- NGram Token Filter(NGram词元过滤器)
- Normalization Token Filter(标准化词元过滤器)
- Pattern Capture Token Filter(模式匹配词元过滤器)
- Pattern Replace Token Filter(模式替换词元过滤器)
- Phonetic Token Filter(Phonetic 词元过滤器)
- Porter Stem Token Filter(Porter Stem 词元过滤器)
- Reverse Token Filteredit(反向词元过滤器)
- Shingle Token Filter(Shingle 词元过滤器)
- Snowball Token Filter(Snowball 词元过滤器)
- Standard Token Filters(标准词元过滤器)
- Stemmer Override Token Filter(Stemmer Override 词元过滤器)
- Stemmer Token Filter(Stemmer 词元过滤器)
- Stop Token Filter(Stop 词元过滤器)
- Synonym Graph Token Filter(Synonym Graph 词元过滤器)
- Synonym Token Filter(Synonym 词元过滤器)
- Trim Token Filter(Trim词元过滤器)
- Truncate Token Filter(截断词元过滤器)
- Unique Token Filter(唯一词元过滤器)
- Uppercase Token Filter(Uppercase词元过滤器)
- Word Delimiter Token Filter(Word Delimiter 词元过滤器)
- Character Filters(字符过滤器)
- md Strip Character Filter
- Mapping Character Filter
- Pattern Replace Character Filter
- Anatomy of an analyzer(分析器的分析)
- Testing analyzers(测试分析器)
- Analyzers(分析器)
- Configuring built-in analyzers(配置内置分析器)
- Standard Analyzer(标准分析器)
- Simple Analyzer(简单分析器)
- 空白分析器
- Stop Analyzer
- 指纹分析器
- 模式分析器
- 自定义分析器
- 语言分析器
- 模块
- Indices(索引)
- Circuit breakers(熔断器)
- Fielddata cache(列数据缓存)
- indexing buffer(索引写入缓冲)
- indices Recovery(索引恢复)
- NetWork Setting(网络配置)
- Node Query Cache(节点查询缓存)
- Shard request cache(分片请求缓存)
- 脚本
- Groovy 脚本语言
- Painless 脚本语言
- Painless 语法
- Painless 调试
- Lucene表达式语言
- 原生(Java)脚本
- 高级文本评分脚本
- 快照和还原
- 线程池
- 传输
- HTTP
- Tribe Node (部落节点)
- 跨集群搜索
- Cluster(集群)
- Disk-based Shard Allocation ( 基于磁盘的分片分配 )
- Shard Allocation Awareness ( 分片分配意识 )
- 群集级别分片分配
- Node
- 插件
- Index Modules(索引模块)
- Analysis(分析)
- 索引分片分配
- 分片分配过滤
- 节点丢失时的延迟分配
- 索引恢复的优先级
- 每个节点的总分片数
- Mapper(映射)
- Merge(合并)
- Similarity module(相似模块)
- Slow log(慢日志)
- Store
- 预加载数据到文件系统缓存
- Translog(事务日志)
- Ingest Node(预处理节点)
- Pipeline Definition(管道定义)
- Ingest APIs
- Put Pipeline API
- Get Pipeline API
- Delete Pipeline API
- Simulate Pipeline API(模拟管道 API)
- Accessing Data in Pipelines(访问管道中的数据)
- Handling Failures in Pipelines(处理管道中的故障)
- Processors(处理器)
- Append Processor(追加处理器)
- Convert Processor(转换处理器)
- Date Processor(日期处理器)
- Date Index Name Processor(日期索引名称处理器)
- Fail Processor(故障处理器)
- Foreach Processor(循环处理器)
- Grok Processor(Grok 处理器)
- Gsub Processor(Gsub 处理器)
- Join Processor(连接处理器)
- JSON Processor(JSON 处理器)
- KV Processor(KV 处理器)
- Lowercase Processor(小写处理器)
- Remove Processor(删除处理器)
- Rename Processor(重命名处理器)
- Script Processor(脚本处理器)
- Set Processor(设置处理器)
- Split Processor(拆分处理器)
- Sort Processor(排序处理器)
- Trim Processor(修剪处理器)
- Uppercase Processor(大写处理器)
- Dot Expander Processor(点扩展器处理器)
- How to(操作方式)
- 一些建议
- Recipes(诀窍)
- 索引速率调优
- 查询优化
- 磁盘使用调优
- Testing(测试)
- Java Testing Framework(测试框架)
- ( why randomized testing ) 为什么随机测试?
- Using the elasticsearch test classes ( 使用 elasticsearch 测试类 )
- unit tests(单元测试)
- integreation test(集成测试)
- Randomized testing(随机测试)
- Assertions()
- Glossary of terms (词汇表)
- Release Notes(版本说明)
- 5.3.0 版本说明
- 5.2.2 Release Notes
- 5.2.1 Release Notes
- 5.2.0 Release Notes
- 5.1.2 Release Notes
- 5.1.1 Release Notes
- 5.1.0 Release Notes
- 5.0.1 Release Notes