分片重要性
ES中所有数据均衡的存储在集群中各个节点的分片中，会影响ES的性能、安全和稳定性， 所以很有必要了解一下它。
分片是什么？
简单来讲就是咱们在ES中所有数据的文件块，也是数据的最小单元块，整个ES集群的核心就是对所有分片的分布、索引、负载、路由等达到惊人的速度
实列场景：
假设 IndexA 有2个分片，我们向 IndexA 中插入10条数据 (10个文档)，那么这10条数据会尽可能平均的分为5条存储在第一个分片，剩下的5条会存储在另一个分片中。
和主流关系型数据库的表分区的概念有点类似，如果你比较熟悉关系型数据库的话。
分片的设置
创建 IndexName 索引时候，在 Mapping 中可以如下设置分片 (curl)
PUT indexName
{"settings": {"number_of_shards": 5}
}注意：索引建立后，分片个数是不可以更改的
分片个数（数据节点计算）
分片个数是越多越好，还是越少越好了？根据整个索引的数据量来判断。
实列场景：
如果 IndexA 所有数据文件大小是300G，改怎么定制方案了？(可以通过Head插件来查看)
建议：（仅参考）1、每一个分片数据文件小于30GB2、每一个索引中的一个分片对应一个节点3、节点数大于等于分片数根据建议，至少需要 10 个分片。
结果： 建10个节点 (Node)，Mapping 指定分片数为 10，满足每一个节点一个分片，每一个分片数据带下在30G左右。
SN(分片数) = IS(索引大小) / 30
NN(节点数) = SN(分片数) + MNN(主节点数[无数据]) + NNN(负载节点数)
分片查询
我们可以指定es去具体的分片查询从而进一步的实现es极速查询。
- randomizeacross shards
随机选择分片查询数据，es的默认方式 - _local
优先在本地节点上的分片查询数据然后再去其他节点上的分片查询，本地节点没有IO问题但有可能造成负载不均问题。数据量是完整的。 - _primary
只在主分片中查询不去副本查，一般数据完整。 - _primary_first
优先在主分片中查，如果主分片挂了则去副本查，一般数据完整。 - _only_node
只在指定id的节点中的分片中查询，数据可能不完整。 - _prefer_node
优先在指定你给节点中查询，一般数据完整。 - _shards
在指定分片中查询，数据可能不完整。 - _only_nodes
可以自定义去指定的多个节点查询，es不提供此方式需要改源码。
/** * 指定分片 查询 */
@Test
public void testPreference()
{ SearchResponse searchResponse = transportClient.prepareSearch(index) .setTypes("add") //.setPreference("_local") //.setPreference("_primary") //.setPreference("_primary_first") //.setPreference("_only_node:ZYYWXGZCSkSL7QD0bDVxYA") //.setPreference("_prefer_node:ZYYWXGZCSkSL7QD0bDVxYA") .setPreference("_shards:0,1,2") .setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()).setExplain(true).get(); SearchHits hits = searchResponse.getHits(); System.out.println(hits.getTotalHits()); SearchHit[] hits2 = hits.getHits(); for(SearchHit h : hits2) { System.out.println(h.getSourceAsString()); }
}