es 多index 多shard 区别

实际上，在Elasticsearch中，多个索引（multiple indices）和多个分片（multiple shards）是两个不同的概念，它们有以下区别：

1. 多Index（多索引）：在Elasticsearch中，可以创建多个独立的索引，每个索引代表不同类型或不同的数据集合。例如，你可以创建一个名为"products"的索引来存储产品数据，同时创建一个名为"logs"的索引来存储日志数据。每个索引都有自己的映射、设置和数据。多索引适用于将不同类型或不同业务逻辑下的数据进行隔离和管理。

2. 多Shard（多分片）：在创建索引时，可以为每个索引指定一个或多个分片。分片是将索引拆分为更小、更可管理的部分的方式。每个分片是一个独立的、自包含的索引，包含该分片的一部分数据和索引结构。分片被分布在不同的节点上，实现了数据的分布式存储和处理。多分片提供了水平扩展性和高可用性，并允许并行处理和查询数据。

区别：

- 多Index：多索引是指创建和管理多个独立的索引，每个索引具有自己的数据和配置。多索引适用于将不同类型的数据进行隔离和管理。每个索引有不同的名称、映射和设置。

- 多Shard：多分片是指将索引拆分为多个较小的部分，每个部分都是一个独立的索引。多分片实现了数据在集群中的分布式存储和处理，提供了水平扩展性和容错能力。分片数量由创建索引时定义，决定了数据的分布和查询的并行度。

总结：

多Index是创建和管理多个独立索引，适用于将不同类型或不同业务逻辑下的数据进行隔离和管理；多Shard是将索引拆分为多个部分，实现数据的分布式存储和处理，适用于实现水平扩展性和提升性能。在实践中，可以根据数据量、查询负载和可用硬件资源等因素来决定创建多少个索引和分成多少个分片。

es、多index和多shard都是Elasticsearch（ES）中的概念，它们之间有一定的区别：

es：是Elasticsearch的简称，是一种基于Lucene的分布式搜索引擎，可以用于存储、搜索和分析大量数据。

多index：在ES中，一个index可以看作是一个逻辑数据库，可以存储不同类型的数据。多index就是指在ES中创建多个index，每个index存储不同的数据类型。

多shard：在ES中，一个index可以分成多个shard，每个shard是一个Lucene索引。当一个index的数据量过大时，可以将它分成多个shard，分散存储在不同的服务器上，以提高搜索和分析的性能和可扩展性。

因此，es是一个广泛的术语，用于指代Elasticsearch这个搜索引擎，多index和多shard则是ES中的具体实现方式，用于解决数据存储和搜索的问题。

在Elasticsearch中，Index 是数据集合的逻辑容器，类似于数据库的概念。而 Shard 则是数据在分布式系统中的物理容器，它是对Index中数据的水平切分。

多Index多Shard的区别主要有：

1. 数据隔离：对于需要隔离数据的应用场景，比如多租户系统，可以使用多Index来实现数据隔离，每个租户对应一个Index。

2. 搜索性能：在搜索性能方面，多Shard比单Shard更有优势。多Shard可以把数据切分到多台机器上并行处理，提高搜索速度。而单Shard则会使得搜索在单台机器上处理，而且当数据量增加时，性能会逐渐下降。

3. 存储能力：多Shard可以提升Elasticsearch的存储能力。每个Shard都会存储一部分数据，当数据量增加时，可以通过增加Shard数量来扩展存储能力。

总的来说，多Index多Shard适合需要隔离数据的应用场景和需要扩展搜索性能和存储能力的大型应用。但是，多Index和多Shard的使用需要合理规划，否则会造成资源浪费和搜索速度下降。

总shard数量相同的情况下， 多shard和多index在写入性能上没有区别。 查询性能则取决于业务逻辑是否主要分索引查，还是每次查询都是全量索引查。 如果是分索引查，那多index有性能优势，因为只需要查部分的shard，对比单index需要查询所有的shard；而如果是全局数据查询，两者也是没有性能差别。

在ES中，多index和多shard在写入性能上没有区别。

查询性能取决于业务逻辑是否主要分索引查，还是每次查询都是全量索引查。

如果是分索引查，那么多index有性能优势，因为只需要查部分的shard，对比单index需要查询所有的shard；而如果是全局数据查询，两者也是没有性能差别。

分更多的shard是为了让数据块能分布到更多的node，均衡写入负载。但如果node本身就不是很多，在一个node上分配2个shard还是5个shard，性能基本上没差别，甚至在一定负载情况下，过多的shard会减少写入吞吐量。