6.1 核心概念
6.1.1 索引Index
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母），并且当我们要对这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除（CRUD）的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。
能搜索的数据必须索引，这样的好处是可以提高查询速度，比如：新华字典前面的目录就是索引的意思，目录可以提高查询速度
Elasticsearch 索引的精髓：一切设计都是为了提高搜索的性能
6.1.2 类型Type
- 在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。
- 一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。不同的版本，类型发生了不同的变化
-
版本 Type 5.x 支持多种 type 6.x 只能有一种 type 7.x 默认不再支持自定义索引类型（默认类型为： _doc）
6.1.3 文档Document
一个文档是一个可被索引的基础信息单元，也就是一条数据。
比如：你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以 JSON（Javascript Object Notation）格式来表示，而 JSON 是一个到处存在的互联网数据交互格式。
在一个 index/type 里面，你可以存储任意多的文档
6.1.4 字段Field
相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识
6.1.5 映射Mapping
mapping 是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如：某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等。这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理 ES 里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好
6.1.6 分片Shards
理解为mysql数据库分表，一张表数据容纳不下，拆分为两张表，这里就类似于kafka里面的分区
一个索引可以存储超出单个节点硬件限制的大量数据。比如，一个具有 10 亿文档数据的索引占据 1TB 的磁盘空间，而任一节点都可能没有这样大的磁盘空间。 或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。为了解决这个问题，**Elasticsearch 提供了将索引划分成多份的能力，每一份就称之为分片。**当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上
分片很重要，主要有两方面的原因：
1.允许你水平分割 / 扩展你的内容容量。
2.允许你在分片之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量。
至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合和搜索请求，是完全由 Elasticsearch 管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的，无需过分关心。
被混淆的概念是，一个 Lucene 索引 我们在 Elasticsearch 称作 分片 。 一个Elasticsearch 索引 是分片的集合。 当 Elasticsearch 在索引中搜索的时候， 他发送查询到每一个属于索引的分片（Lucene 索引），然后合并每个分片的结果到一个全局的结果集
6.1.7 副本Replicas
在一个网络 / 云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于
离线状态，或者由于任何原因消失了，这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的， Elasticsearch 允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片(副本)。
复制分片之所以重要，有两个主要原因：
1.在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。
2.扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的副本上并行运行。
总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制 0 次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。
分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制的数量，但是你事后不能改变分片的数量。
默认情况下，Elasticsearch 中的每个索引被分片 1 个主分片和 1 个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有 1 个主分片和另外 1 个复制分片（1 个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有 2 个分片， 我们需要根据索引需要确定分片个数。
6.1.8 分配Allocation
将分片分配给某个节点的过程，包括分配主分片或者副本。如果是副本，还包含从主分片复制数据的过程。这个过程是由 master 节点完成的。
6.2 系统架构
1.一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个节点，而集群是由一个或者多个拥有相同cluster.name 配置的节点组成， 它们共同承担数据和负载的压力。当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时，集群将会重新平均分布所有的数据。
2.当一个节点被选举成为主节点时， 它将负责管理集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作，所以当集群只拥有一个主节点的情况下，即使流量的增加它也不会成为瓶颈。 任何节点都可以成为主节点。我们的示例集群就只有一个节点，所以它同时也成为了主节点。
3.作为用户，我们可以将请求发送到集群中的任何节点 ，包括主节点。 每个节点都知道任意文档所处的位置，并且能够将我们的请求直接转发到存储我们所需文档的节点。 无论我们将请求发送到哪个节点，它都能负责从各个包含我们所需文档的节点收集回数据，并将最终结果返回給客户端。 Elasticsearch 对这一切的管理都是透明的
