1. Near Realtime(NRT): 近实时，俩个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概一秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级
2. Cluster: 集群，包含多个节点，每个节点属于那个集群是通过一个配置（集群的名称，默认是elasticsearch）来决定的
3. Node:节点，集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（运维管理）
4. Document: 文档，es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构来表示，每个index下的type中，都可以存储多个document，一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段
product document
{
"product_id":"1",
"product_name":"茶道",
"product_desc":"提神",
"category_id":"1"
}
5. Index:索引，包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有名称
比如说建立一个product index,商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。
6. Type:类型，每个索引里都有一个多个type,type是index中的一个逻辑分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type,博客数据type,评论数据type,
商品index,里面存放了所有的商品数据，商品document
但是商品分很多种类，每个种类的document的field可能不太一样，比如说电器商品，可能还包含一些诸如售后时间范围的特殊filed；生鲜商品还包含生鲜保质期等特殊filed.
type.日化商品type,电器商品type,生鲜商品type
日化商品type:product_id,product_name,produce_desc,category_id,category_name
电器商品type:product_id,product_name,produce_desc,category_id,category_name，service_period
生鲜商品type:product_id,product_name,produce_desc,category_id,category_name，eat_period
每个type里面都包含一堆document
{
"product_id" : "2“，
"product_name" : "Mac 笔记本“，
"product_desc" : "4K高清“，
"category_id" : "3“，
"category_name" : "电器“，
”service_period“:"1年"
}
{
"product_id" : "2“，
"product_name" : "大虾“，
"product_desc" : "纯天然“，
"category_id" : "4“，
"category_name" : "生鲜“，
”eat_period“:"7天"
}
7. shard:单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分称为多个shard,分布在多台服务器上存储，有了shard就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上执行，提升吞吐量和性能，每个shard都是一个lucene index.
8. replica:任何一个服务器随时可能故障或宕机，此时shard可能就会丢失，因此可以为每个shard创建多个replica副本，replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能，primary shard(建立索引时一次设置，不能修改，默认5个)，replica shard(随时修改数量，默认1个)，默认每个索引10个shard,5个primary shard，5个replica shard ,最小的高可用配置是2台服务器
具体的：
index会被拆分为多个shard，每个shard就会存放这个index的一部分数据，这些shard会散落在多台服务器上
shard的好处：横向扩展：比如数据量增加到4T,这个时候，重新建立有4个shard的索引，将数据导入进去
2. 数据分布多个shard，多台服务器上所有的操作，都会在多台服务器上并行分布式执行，提升吞吐量和性能
好处：高可用性：一个shard宕机，数据不丢，数据继续提供
2. 提升了搜索这类请求的吞吐量和性能
Es 数据库
Document 行
Type 表
Index 库