Elasticsearch核心概念

Cluster：集群，由一个或多个Elasticsearch 节点组成。

Node：节点，组成Elasticsearch 集群的服务单元，同一个集群内节点的名字不能重复。通常在一个节点上分配一个或者多个分片。

Shards：分片，当索引上的数据量太大的时候，我们通常会将一个索引上的数据水平拆分，拆分出来的每个数据块叫作一个分片。在一个多分片的索引中写入数据时，通过路由来确定具体写入那一个分片中，所以在创建索引时需要指定分片的数量，并且分片的数量一旦确定就不能更改。分片后的索引带来了规模上（数据水平切分）和性能上（并行执行）的提升。每个分片都是 Lucene 中的一个索引文件，每个分片必须有一个主分片和零到多个副本分片。

Replicas：备份也叫作副本，是指对上分片的备份。主分片和备份分片都可以对外提供查询服务，写操作时先在主分片上完成，然后分发到备份上。当主分片不可用时，会在备份的分片中选举出一个作为主分片，所以备份不仅可以现升系统的高可用性，还可以提升搜索时的并发性能。但是若副本太多的话，在写操作时会增加数据同步的负担。

index：索引，由一个和多个分片组成，通过索引的名字在集群内进行唯一标识。

Type：类别，指索引内部的逻辑分区，通过 Type 的名字在索引内进行唯一标识。在查询时如果没有该值，则表示在整个索引中查询。

Document：文档，索引中的每一条数据叫作一个文档，类似于关系型数据中的一条数据，通过_id在Type内进行唯一标识。

Settings：对集群中索引的定义，比如一个索引默认的分片数、副本数等信息。

Mapping：类似于关系型数据库中的表结构信息，用于定义索引中字段（Field）的存猪类型、分词方式、是否存储等信息。Elasticseareh中的mapping 是可以动态识别的，如果没有特殊需求，则不需要手动创建 mapping，因为 Elasticsearch 会自动根据数据格式识别它的类型，但是当需要对某些字段添加特殊属性（比如：定义使用其他分词器、是否分词、是否存储等）时，就需要手动设置 mapping 了。一个索引的mapping一旦创建，若已经存储了数据，就不可修改了。

Analyzer：字段的分词方式的定义。一个analyzer通常由一个tokenizer、零到多个Filter组成。比如默认的标准Analyzer 包含一个标准的tokenizer 和三个filter：Standard Token Filter、Lower Case Token Filter、 Stop Token Filter。