ES核心概念
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1、字段（Fields）
字段是ES中最小的独立单元数据，每一个字段有自己的数据类型（可以自己定义覆盖ES自动设置的数据类型），我们还可以对单个字段设置是否分析、分词器等等。
核心的数据类型有string、Numeric、DateDate、Boolean、Binary、Range等等，复杂类型有Object、Nested。
2、文档（Documents）
在ES中文档的概念相当于RDBMS中的一行数据，不同的是在ES中文档的存储是直接使用json格式存储的（也就是可以嵌套），而不是像RDBMS中把数据"压平"了存储，这一点也是nosql和关系型数据库比较大的区别。
下面是一个文档的例子
{
"_id": 3,
“_type”: [“your index type”],
“_index”: [“your index name”],
"_source":{
"age": 28,
"name": ["daniel”],
"year":1989,
}
}
3、映射（Mapping）
”Mapping is the process of defining how a document, and the fields it contains, are stored and indexed.“
也就是Mapping是定义文档和字段如何存储和索引，使用Mapping可以定义下面这些信息
- 哪些字段应该作为全文索引
- 哪些字段包括numbers, dates, geolocations.
- 时间类型的格式
- 定义规则控制动态增加字段的mapping
4、索引（Index）
在ES中是最大的数据存储概念，它是由许多具有相同特征的文档组成的一个集合。 由于在ES7.0之后逐渐废除Type类型，所以Index从”数据库“的概念变成了实际上的”表“概念，我们可以把它近似地当成RDBMS中的表，但是要注意Index只是一个逻辑上的概念，真实的数据是分开存储在各个分片中的。
和关系型数据库的类比
一个Elasticsearch集群会有多个Elasticsearch节点，所谓节点实际上就是运行着Elasticsearch进程的机器。在众多的节点中，其中会有一个Master Node，它主要负责维护索引元数据、负责切换主分片和副本分片身份等工作（后面会讲到分片的概念），如果主节点挂了，会选举出一个新的主节点。
从上面我们也已经得知，Elasticsearch最外层的是Index（相当于数据库 表的概念）；一个Index的数据我们可以分发到不同的Node上进行存储，这个操作就叫做分片。
比如现在我集群里边有4个节点，我现在有一个Index，想将这个Index在4个节点上存储，那我们可以设置为4个分片。这4个分片的数据合起来就是Index的数据
为什么要分片？原因也很简单：
- 如果一个Index的数据量太大，只有一个分片，那只会在一个节点上存储，随着数据量的增长，一个节点未必能把一个Index存储下来。
- 多个分片，在写入或查询的时候就可以并行操作（从各个节点中读写数据，提高吞吐量）
现在问题来了，如果某个节点挂了，那部分数据就丢了吗？显然Elasticsearch也会想到这个问题，所以分片会有主分片和副本分片之分（为了实现高可用）
数据写入的时候是写到主分片，副本分片会复制主分片的数据，读取的时候主分片和副本分片都可以读。
如果某个节点挂了，前面所提高的Master Node就会把对应的副本分片提拔为主分片，这样即便节点挂了，数据就不会丢。
到这里我们可以简单总结一下Elasticsearch的架构了：
