基本概念 elasticsearch有几个核心概念。一开始就能理解这些概念对后面的学习会有极大的帮助。 近实时（NRT） Elasticsearch是一个近乎实时的检所平台。意味着从索引一个文档（do
基本概念
elasticsearch有几个核心概念。一开始就能理解这些概念对后面的学习会有极大的帮助。
近实时（NRT）
Elasticsearch是一个近乎实时的检所平台。意味着从索引一个文档（document）到该文档可以被检索之前会稍有延迟。
集群
集群指一个或多个节点的集合，它们可以承载全部数据并提供跨所有节点的联合索引和检索。集群名称由统一的名称来标识，默认集群名称为elasticsearch。这个名称很重要，因为节点加入集群，只通过集群名称进行识别。
确保在不同的环境中使用了不同的集群名称，否则会出现节点加错集群的情况。例如你可以用 logging-dev, logging-stage, 和 logging-prod 来区别development、staging和production集群。此外，你可以用各自唯一的集群名称来建立多个互相独立的集群。
集群内只有单个节点也是可以的。
节点
节点是集群内的独立server，用来存储数据，在集群内参与索引和检索。和集群类似，一个节点（node）根据节点名称进行区分，节点名称即在启动时分配的一个随机的UUID。如果不想使用默认的，可以定义节点名称。从管理角度来看，该名称很重要。
一个节点可以通过配置（配置文件中的）集群名称来加入特定集群。默认，每个节点都加入一个名叫elasticsearch的集群，这意味着如果在网络中开启了几个节点（假设他们可以发现彼此），它们会自动通知并且加入一个叫elasticsearch的集群。
在单个集群中，节点可以任意多。另外，如果没有节点运行elasticsearch，此次开启一个es节点会形成一个新的单节点集群，该集群名叫elasticsearch。
索引
索引是具有相似特点的文档（documents）的集合。例如，你可以为用户数据创建一个索引，为产品目录创建一个索引，为订单数据创建另一个索引。索引通过索引名称（必须都是小写字符）来进行区分，当进行索引、检索、更新和删除文档时，涉及到索引名称。
在集群中，你可以定义任意多的索引。
样式
在一个索引中，你可以定义一种或多种样式。一种样式是索引的逻辑分类、分割。通常，具有共有字段的一组文档定义为一个类型。例如，假设你运行一个博客平台，将所有数据存储为一个索引。在这个索引中，你可以给用户数据定义一个样式，可以为博客数据定义一个样式，可以为评论数据定义一个样式。
文档
文档是可以索引的基本信息单元。例如，如果你可以为一个客户创建一个文档，为一个产品创建一个文档，为一个订单创建一个索引。文档以json格式呈现，一种无处不在的互联网数据交换格式。
在一个索引/样式中，你可以存储任意多的文档。注意虽然文档存在于索引中，它必须被索引/分配到索引内的一种样式中。
分片和副本
一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的数据。例如，占用了1TB硬件空间的十亿条文档的索引可能并不适合放在一个节点上，或者会出现检索请求过慢的问题。
为了解决这个问题，Elasticsearch提供了分片，它可以将一个索引划分为多片。当你创建了一个索引，你可以定义你期望的分片数量。每一片都是全功能独立的索引，它可以放在集群内的任意一个节点上。
分片的重要性体现在两个主要的原因上：
- 它允许你水平分割内容卷组
- 你可以分布式地并行地执行操作，增加了性能和吞吐量
分片如何分布，检索如何聚合文档等这些机制都完全由Elasticsearch管理，对于用户是透明的。
在网络/云环境中，失败无处不在，非常有必要建立一套容错机制，以防出现分片/节点下线或者丢失。为此，Elasticsearch允许用户为索引的多个分片创建一份或多份副本，交错分片副本集，或简称副本。
副本的重要性体现在以下两点：
- 在分片、节点失效时提供高可用。因此一个分片副本集永远不要位于同一个节点
- 可以扩展检索卷/吞吐量，因为检索操作可以并行在所有的副本上同时执行
总而言之，每个索引可以分成多片。一个索引可以复制零次（即没有副本）或多次。一旦建立副本，每个索引都会具有主分片（可以用来进行复制副本的分片）和副本分片（主分片的复制）。在索引一创建时可以指定每个索引的分片个数和副本个数。索引创建好后，你可以动态改变副本的数量，但不能改变分片的数量。
默认情况下，Elasticsearch每个索引有5个主分片和一个副本集，意味着如果集群中有两个节点，你的索引会有5个主分片和5个副本分片，每个索引总共是10个分片。
每个Elasticsearch分片是一个Lucence索引。在单个Lucence索引中有文档数存在上限。根据LUCENE-5843
，限制为2,147,483,519个文档。你可以使用api_cat/shards检测分片大小。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_basic_concepts.html#getting-started-shards-and-replicas
