为了将数据添加到 Elasticsearch，我们需要 索引(index) —— 存储关联数据的地方。实际上，索引只是一个 逻辑命名空间(logical namespace)，它指向一个或多个 分片(shards)。 分片(shard) 是 工作单元(worker unit) 底层的一员，它只负责保存索引中所有数据的一小片。在接下来的《深入分片》一章中，我们还将深入学习分片是如何运作的，但是现在你只要知道分片是一个独立的Lucene实例既可，并且它自身也是一个完整的搜索引擎。我们的文档存储并且被索引在分片中，但是我们的程序并不会直接与它们通信。取而代之，它们直接与索引进行通信的。 在 elasticsearch 中，分片用来分配集群中的数据。把分片想象成一个数据的容器。数据被存储在分片中，然后分片又被分配在集群的节点上。当你的集群扩展或者缩小时，elasticsearch 会自动的在节点之间迁移分配分片，以便集群保持均衡。 分片分为 主分片(primary shard) 以及 从分片(replica shard) 两种。在你的索引中，每一个文档都属于一个主分片，所以具体有多少主分片取决于你的索引能存储多少数据。 虽然理论上主分片对存储多少数据是没有限制的。分片的最大数量完全取决于你的实际状况：硬件的配置、文档的大小和复杂度、如何索引和查询你的文档，以及你期望的响应时间。 从分片只是主分片的一个副本，它用于提供数据的冗余副本，在硬件故障时提供数据保护，同时服务于搜索和检索这种只读请求。 索引中的主分片的数量在索引创建后就固定下来了，但是从分片的数量可以随时改变。 接下来，我们在空的单节点集群中上创建一个叫做 blogs 的索引。一个索引默认设置了5个主分片，但是为了演示，我们这里只设置3个主分片和一组从分片（每个主分片有一个从分片对应）： PUT /blogs ~~~ { "settings" : { "number_of_shards" : 3, "number_of_replicas" : 1 } } ~~~ 现在，我们的集群看起来就像下图所示了有索引的单节点集群，这三个主分片都被分配在 Node 1。 有索引的单节点集群 如果我们现在查看 集群健康(cluster-health) ，我们将得到如下信息： ~~~ { "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 status 为 yellow. 我们的三个从分片还没有被分配到节点上。 集群的健康状况 yellow 意味着所有的 主分片(primary shards) 启动并且运行了，这时集群已经可以成功的处理任意请求，但是 从分片(replica shards) 没有完全被激活。事实上，当前这三个从分片都处于 unassigned（未分配）的状态，它们还未被分配到节点上。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，就等同于所有的数据副本也丢失了。 现在我们的集群已经可用了，但是依旧存在因硬件故障而导致数据丢失的风险。