1.es的定义
ES是基于Lucene分布式搜索服务，可以存储整个对象或文档，分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索。
ES也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单
2.es的基本概念
与传统数据库对比：
| DB | ES |
|---|---|
| 数据库（Database） | 索引（index） |
| 表（Table） | 类型（Type）（6.0.0版本舍弃） |
| 行（Row） | 文档（Document） |
| 列（Column） | 字段（Field） |
| 表结构（Schema） | 映射（Mapping） |
| 索引 | 反向索引 |
| SQL | 查询 DSL |
| SELECT * ... | GET http:// |
| UPDATE table SET ... | PUT http:// |
| DELETE | DELETE http:// |
2.1.节点（node）
运行了单个实例的ES主机称为节点，它是集群的一个成员，可以存储数据、参与集群索引及搜索操作。节点通过为其配置的ES集群名称确定其所要加入的集群。
2.2.集群（cluster）
ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，一般为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。
2.3.分片（Shard）
ES的“分片(shard)”机制可将一个索引内部的数据分布地存储于多个节点，它通过**将一个索引切分为多个**底层物理的Lucene索引完成**索引数据的分割存储**功能，
这每一个物理的Lucene索引称为一个分片(shard)。
这样的好处是可以**把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上**。降低单服务器的压力，构成分布式搜索，**提高整体检索的效率（分片数的最优值与硬件参数和数
据量大小有关）。**分片的数量**只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。**
2.4.副本（Replica）
副本是一个分片的**精确复制**，每个分片可以有零个或多个副本。副本的作用一是**提高系统的容错性**，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是**
提高es的查询效率**，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
3.ES的数据架构
3.1.索引（index）
ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合。类比传统的关系型数据库领域来说，索引相当于SQL中的一个数据库。
3.2.类型（Type）
类型是索引内部的逻辑分区(category/partition)，然而其意义完全取决于用户需求。因此，一个索引内部可定义一个或多个类型(type)。一般来说，类型就是为那些
拥有相同的域的文档做的预定义。类比传统的关系型数据库领域来说，类型相当于“表”。
3.3.文档（Document）
文档是Lucene索引和搜索的原子单位，它是包含了一个或多个域的容器，基于JSON格式进行表示。文档由一个或多个域组成，每个域拥有一个名字及一个或多个值，有多个
值的域通常称为“多值域”。每个文档可以存储不同的域集，但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。相当于mysql表中的row。
3.4.映射（Mapping）
映射是定义文档及其包含的字段如何存储和索引的过程。
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