ES里的 Index 可以看做一个库，而 Types 相当于表， Documents 则相当于表的行。
这里Types 的概念已经被逐渐弱化， Elasticsearch 6.X 中，一个 index 下已经只能包含一个
type Elasticsearch 7.X 中 , Type 的概念已经被删除了。
索引：
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），并且当我们要对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。
能搜索的数据必须索引，这样的好处是可以提高查询速度，比如：新华字典前面的目录就是索引的意思，目录可以提高查询速度
索引是映射类型的容器,ElasticSearch中的索引是一个非常的强大的文档集合,索引存储了映射类型的字段和其他设置,然后他们被存储到了各个分片上,我们来研究下分片是如何工作的
物理设计:节点和分片 如何工作
一个集群至少有一个节点,而一个节点就是一个ElasticSearch进程节点可以有多个索引默认的,如果你创建索引,那么索引会至少有5个分片(primary shard ,又称为主分片)构成的,每一个主分片会有一个副本(replica shard,又称为复制分片)
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。不同的版本，类型发生了不同的变化
类型是文档的逻辑容器,就像关系型数据库一样,表格是行的容器,类型中对于字段的定义成为映射,比如name映射为字符串类型,我们说文档是无模式的,他们不需要拥有映射中所定义的所有字段,比如新增一个字段,那么ElasticSearch是则么做的呢?
ElasticSearch会自动的将新字段加入映射,但是这个字段的不确定他是什么类型,ElasticSearch就开始猜,如果这个值是16,那么ElasticSearch会认为它是整形,但是ElasticSearch也可能猜不对,所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射,这点跟关系型数据库殊途同归了,先定义好字段,然后再使用,别瞎整
文档:
之前说ElasticSearch是面向文档的,那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档,ElasticSearch中,文档有几个重要属性:
自我包含,一篇文档同时包含字段和对应的值,也就是同时包含Key:value
可以是层次型的,一个文档中包含子文档,复杂的逻辑实体就是你这么来的
灵活的结构 ,文档不依赖预先定义的模式,我们知道关系型数据库中,要先提前定义字段才能使用,在ElasticSearch中,对于字段是非常灵活的有时候,有时候我们可以忽略该字段,或者动态添加一个新字段
尽管我们可以随意的新增和忽略某个字段,但是每个字段的类型非常重要,比如一个年龄字段类型,可以是字符串也可以是整型,因为ElasticSearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置,这种映射具体到每个映射的每种类型,这也是为什么在ElasticSearch中,类型有时候也称为映射类型
字段（Filed）：
相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识。
映射（mapping）:
mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如：某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等。这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理ES里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。
分片（Shards）：
一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档数据的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都可能没有这样大的磁盘空间。或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，Elasticsearch提供了将索引划分成多份的能力，每一份就称之为分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。
分片很重要，主要有两方面的原因：
1）允许你水平分割 / 扩展你的内容容量。
2）允许你在分片之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。
至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合和搜索请求，是完全由Elasticsearch管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的，无需过分关心。
被混淆的概念是，一个 Lucene 索引 我们在 Elasticsearch 称作 分片 。 一个 Elasticsearch 索引 是分片的集合。 当 Elasticsearch 在索引中搜索的时候， 他发送查询到每一个属于索引的分片(Lucene 索引)，然后合并每个分片的结果到一个全局的结果集。
副本（ Replicas):
在一个网络 / 云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片(副本)。
复制分片之所以重要，有两个主要原因：
在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。
扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行。
总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。默认情况下，Elasticsearch中的每个索引被分片1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1个主分片和另外1个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有2个分片，我们需要根据索引需要确定分片个数。