翻譯自https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/_basic_concepts.html，方便回看。

基礎概念

1. Near Realtime 接近實時

從對文檔創建進行索引開始到該文檔可搜索，大概有1秒的輕微延時。

2. Cluster 集群

集群是一個或多個節點（服務器）的集合，承載著所有節點上的數據，對數據進行聯合索引和搜索。每個集群擁著唯一的id，默認為elasticsearch。一個節點只能加入一個集群，由該集群的唯一id來標識。

在不同的環境中，不要使用相同的集群id，以免節點加錯集群。

一個集群只有一個節點是完全可行的。另外，你可以使用多個獨立的擁有不同id的集群。

3. Node 節點

一個節點是一臺用來存儲數據，并且參與到索引和搜索功能的服務器，屬于集群的一部分。類似集群，一個節點也是通過id來進行識別，默認情況下，這個id是一個隨機的uuid，在節點啟動時進行分配。如果不想使用隨機uuid，可以根據需求自行定義節點id。對于管理節點而言，這個id很重要，它可以用來定位，工作網絡中的哪臺服務器對應elasticsearch集群中的哪個節點。

一個節點可以通過集群id，配置加入到該集群中。默認情況下，每一個節點都會加入一個叫做elasticsearch的集群。這意味著，如果在網絡中啟動很多節點，并且他們都能相互發現，他們會自動組成一個叫做elasticsearch的集群。

單個集群可以擁有任意多個節點。另外，如果當前網絡中沒有工作的節點，啟動一個單獨節點將會默認創建一個叫做elasticsearch的單節點集群。

4. Index 索引

索引是一組具有一定相似度文檔的集合。例如，你可以為客戶數據創建索引，為產品類型創建索引，為訂單數據創建索引。索引由名稱（必須為小寫）唯一標識，用來對文檔進行索引、搜索、更新和刪除操作。

在單一集群中，可以定義任意多的索引。

5. Type 類型

一個索引中，可以定義一個或者多個類型。一個類型是索引的邏輯分類/分區，它的語義完全由用戶決定。總的來說，我們為擁有一組共同字段的文檔定義一個類型。例如，一個運行的博客平臺，把所有數據都存儲在一個索引中。在這兒索引中，可以為用戶數據定義一個類型，博客數據定義一個類型，評論數據定義另一個類型。

6. Document 文檔

文檔是能被索引的基本信息單元。例如，一個客戶一個文檔，一個產品一個文檔，一個訂單一個文檔。文檔的格式為json。

在索引/類型中，可以存儲任意多的文檔。雖然一個文檔物理上存在于索引中，實際上一個文檔可以被索引/分配到一個索引中的類型上。

7. Shards & Replicas 分片 & 副本

一個索引潛在存儲數據的數量，遠遠超出單一節點的物理容量。例如，一個占用1TB磁盤擁有10億文檔的單一索引，不大可能在在單一節點的磁盤用使用，或因為太慢而無法在單一節點上提供搜索查詢。

為解決這個問題，Elasticsearch提供了將索引細分為分片的功能。在創建索引時，可以指定需要分片的數量。每一個分片具有索引的所有功能，并且可以分布在集群中的任意節點上。

分片很重要，因為

1. 允許垂直分裂/減少內容的量

2. 允許在跨分片分布和并行操作（多個節點），以提供性能，增加并發。

分片分布和搜索請求時的文檔聚合機制完全由Elasticsearch來管理，并且對用戶透明。

在網絡/云環境中，失敗是隨機可能發生的，因此能夠防止分片/節點由于意外宕機的災備策略是相當有用且強烈推薦的。總的來說，Elasticsearch可以創建一個或多個索引分片的拷貝到副本分片中，簡稱為副本。

副本很重要，因為

1. 副本提供高可用性，以防分片/節點宕機。因之，要注意一個副本分片不能和它的原副本位于相同的節點上

2. 副本可以降低搜索量/吞吐量，因為搜索可以在所有副本上并行執行。

總而言之，每一個索引可以劃分為多個分片。索引可以被復制為零（無副本）至多份。索引一旦被復制，它將會擁有主分片（被復制的原始分片）和從分片（主分片的拷貝）。分片和副本的數量可在索引被創建時逐一配置。當索引創建后，副本的數量可以動態調整，但分片的數量則不能改動。

默認的，Elasticsearch會為每個索引分配5個主分片和1個副本。這意味著，當前集群中至少要有2個節點，其中每個索引會有5個主分片和5個副本分片（即一個完整副本），共10個分片/索引。