elasticsearch 中分片（Shards）非常非常重要，直接和性能挂钩。以下仅为个人实际使用 elasticsearch 4年的理解，可能存在误解，一切以官方文档为准。

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。

实列场景：

咱们设置了索引A有2个分片，我们向索引A中插入10条数据，那么这10条数据分为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Mapping的设置(curl)

PUT indexName {     "settings": {         "number_of_shards": 5     } }

注意

1、默认索引是5个分片

2、分片一定设置是不可以修改的，只能新建新索引解决

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？这个问题是根据数据量决定的，正确来说是根据数据入Es后文件大小决定的。

实列场景：

如果索引A总文件大小是300G，改怎么定制方案了？

建议：（仅参考）

1、保证每一个分片数据大小在30GB左右

2、每一个节点最多存放一个分片

3、节点数大于等于分片数

 

根据建议，至少需要十个分片。

结果： 建10个数据节点，Mapping 指定分片数为 10，满足每一个节点一个分片，每一个分片大小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。

1：randomizeacross shards

随机选择分片查询数据，es的默认方式

2：_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。

3：_primary

只在主分片中查询不去副本查，一般数据完整。

4：_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。

5：_only_node

只在指定id的节点中的分片中查询，数据可能不完整。

6：_prefer_node

优先在指定你给节点中查询，一般数据完整。

7：_shards

在指定分片中查询，数据可能不完整。

8：_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());               }           }