Cluster 与 Node
Elasticsearch 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 Elasticsearch 实例。
单个 Elasticsearch 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster）。
节点（node）有一个节点名称（默认随机分配），每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是 elasticsearch）来决定的，所以启动节点节点会默认去加入一个名称为 “elasticsearch” 的集群。当然，一个节点也可以组成一个 elasticsearch 集群。
Index
Elasticsearch 会索引所有字段，经过处理后生成一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。
所以，Elasticsearch 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。每个 Index 的名字必须是小写。
查看当前节点的所有 Index：
curl -X GET http://localhost:9200/_cat/indices?v
Document
Document（文档）是 Elasticsearch 中最小的数据单元，一个 Document 可以是一条商品数据，一条订单数据等，通常用 JSON 表示：
商品 Document
{
"product_id": "1",
"product_name": "高露洁牙膏",
"product_desc": "高效美白",
"category_id": "2",
"category_name": "日化用品"
}
Type
Document 可以分组，比如 weather 这个 Index 里面，可以按城市分组（北京和上海），也可以按气候分组（晴天和雨天）。这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。
不同的 Type 应该有相似的结构（schema），举例来说，id 字段不能在这个组是字符串，在另一个组是数字。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据（比如 products 和 logs）应该存成两个 Index，而不是一个 Index 里面的两个 Type（虽然可以做到）。
列出每个 Index 所包含的 Type：
curl -X GET http://localhost:9200/_mapping?pretty=true
根据规划，Elasticsearch 6.x 版只允许每个 Index 包含一个 Type，7.x 版将会彻底移除 Type。
Elasticsearch 核心概念 vs 数据库核心概念
Elasticsearch 数据库
Index 库
Type 表
Document 行
primary shard 主分片
单台机器无法存储大量数据，Elasticsearch 可以将一个索引中的数据切分为多个主分片，分布在多台服务器上存储。有了主分片就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。
replica shard 复制分片
任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时主分片可能就会丢失，因此可以为每个主分片创建多个复制分片副本，复制分片可以在主分片故障时提供备用服务，保证数据不丢失（如果主分片不可用，复制分片提升为主分片）。多个复制分片还可以提升搜索操作的吞吐量和性能（get 和 search 请求可以被主分片或者复制分片处理）。
主分片（建立索引时一次设置，不能修改，默认 5 个），默认每个主分片都有一个复制分片，可以动态修改复制分片的数量。
默认每个索引有 10 个分片（5 个主分片，5 个复制分片），永远不要在相同的节点同时存放主分片和复制分片。最小的高可用配置是 2 台服务器。
