Elasticsearch中的核心概念
1.1 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，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
1.2 映射 mapping
ElasticSearch中的映射（Mapping）用来定义一个文档
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、分词器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的
1.3 字段Field
相当于是数据表的字段|列
1.4 字段类型 Type
每一个字段都应该有一个对应的类型，例如：Text、Keyword、Byte等
1.5 文档 document
一个文档是一个可被索引的基础信息单元，类似一条记录。文档以JSON（Javascript Object
Notation）格式来表示；
1.6 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ᨀ
供索引和搜索功能
1.7 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
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，如果在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，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前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。
1.8 分片和副本 shards&replicas
1.8.1 分片
一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10 亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都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，这些 份就叫做分片 当创建一个索引的时候，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 允许水平分割/扩展你的内容容量 允许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，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由 Elasticsearch管理的，对于作为用户来说，这些都是透明的
1.8.2 副本
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，这些拷贝叫做副本分片，或者直接叫副本
副本之所以重要，有两个主要原因1) 在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。
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
2) 扩展搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行 每个索引可以被分成多个分片。一个索引有0个或者多个副本 一旦设置了副本，每个索引就有了主分片和副本分片，分片和副本的数
量可以在索引
创建的时候指定
在索引创建之后，可以在任何时候动态地改变副本的数量，但是不能改变
分片的数量