在最开始的章节中，我们曾经提到 Elasticsearch 可以被扩展到上百台（甚至上千台）服务器上，来处理PB级别的数据。我们的教程只提及了如何使用它，但是并没有提及到服务器方面的内容。Elasticsearch 是自动分布的，它在设计时就考虑到可以隐藏分布操作的复杂性。

Elasticsearch 的分布式部分很简单。你甚至不需要关于分布式系统的任何内容，比如分片、集群、发现等成堆的分布式概念。你可能在你的笔记本中运行着刚才的教程，如果你想在一个拥有100个节点的集群中运行教程，你会发现操作是完全一样的。

Elasticsearch 很努力地在避免复杂的分布式系统，很多操作都是自动完成的：

• 可以将你的文档分区到不同容器或者 分片 中，这些文档可能被存在一个节点或者多个节点。

• 跨节点平衡集群中节点间的索引与搜索负载。

• 自动复制你的数据以提供冗余副本，防止硬件错误导致数据丢失。

• 自动在节点之间路由，以帮助你找到你想要的数据。

• 无缝扩展或者恢复你的集群。

当你在阅读这本书时，你会发现到有关 Elasticsearch 的分布式特性分布式特性的补充章节。在这些章节中你会了解到如何扩展集群以及故障转移（《分布式集群》），如何处理文档存储（《分布式文档》），如何执行分布式搜索(《分布式搜索》）

这一部分不是必须要看的——你不懂它们也能正常使用 Elasticsearch。但是帮助你更加全面完整地了解 Elasticsearch。你也可以在之后需要的时候再回来翻阅它们。