1、索引 index
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。
2、类型 type
在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可以为评论数据定义另一个类型。
7.0之前一个index可以设置多个type，从7.0开始一个索引只能创建一个type ‘_doc’
3、字段Field
相当于是数据表的字段，文档数据字段。
4、映射 mapping 和 setting
mapping 定义文档字段名和字段类型。
setting 定义不同数据的分布，分片数 和副本数。
5、文档 document
一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。
在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。注意，尽管一个文档，物理上存在于一个索引之中，文档必须被索引/赋予一个索引的type。
6、集群 cluster
一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群
7、节点 node
一个节点是集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。
一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。
在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何Elasticsearch节点，这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。
8、主分片（primary shard）和副本分片(replica shards)
主分片：用一解决数据水平扩展的问题。通过主分片，可以将 数据分布到集群内所有 节点之上。
- 一个分片是一个运行的lucene的实例。
- 主分片数在索引创建的时候指定，后续不允许修改，除非reindex。
副本：用以解决数据高可用的问题，分片是主分片的拷贝。
- 副本分片数，可以动态调整。
- 增加副本数，还可以在一定程度上提高服务的可用性（读取吞吐量）
默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。
分片设置过小：
- 导致后续无法增加节点实现水平扩展。
- 单个分片的的数据量过大，导致数据重新分配耗时。
分片设置过大：
- 影响统计结果的准确性。
- 单个节点过多分片，会导致资源浪费浪费性能。
9、集群发现机制
我们称一台es服务器为一个node节点, 如果我们有3台服务器，有4个primery shard，必定有台服务器有2个primery shard，现在在es集群中加台服务器，其中P1或P4必定有个到这台新的服务器中
10、Elasticsearch比传统关系型数据库区别
elasticsearch 全文检索
RDMS（mysql） 事务性
