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 集羣
集羣是一個或多個節點（服務器）的集合，承載着所有節點上的數據，對數據進行聯合索引和搜索。每個集羣擁着唯一的id，默認爲elasticsearch。一個節點只能加入一個集羣，由該集羣的唯一id來標識。
在不同的環境中，不要使用相同的集羣id，以免節點加錯集羣。
一個集羣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的集羣。
3. Node 節點
一個節點是一臺用來存儲數據，並且參與到索引和搜索功能的服務器，屬於集羣的一部分。類似集羣，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，在節點啓動時進行分配。如果不想使用隨機uuid，可以根據需求自行定義節點id。對於管理節點而言，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集羣中的哪個節點。
一個節點可以通過集羣id，配置加入到該集羣中。默認情況下，每一個節點都會加入一個叫做elasticsearch的集羣。這意味着，如果在網絡中啓動很多節點，並且他們都能相互發現，他們會自動組成一個叫做elasticsearch的集羣。
單個集羣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，啓動一個單獨節點將會默認創建一個叫做elasticsearch的單節點集羣。
4. Index 索引
索引是一組具有一定相似度文檔的集合。例如，你可以爲客戶數據創建索引，爲產品類型創建索引，爲訂單數據創建索引。索引由名稱（必須爲小寫）唯一標識，用來對文檔進行索引、搜索、更新和刪除操作。
在單一集羣中，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，我們爲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，可以爲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。文檔的格式爲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於索引中，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，一個佔用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，或因爲太慢而無法在單一節點上提供搜索查詢。
爲解決這個問題，Elasticsearch提供了將索引細分爲分片的功能。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，並且可以分佈在集羣中的任意節點上。
分片很重要，因爲
1. 允許垂直分裂/減少內容的量
2. 允許在跨分片分佈和並行操作（多個節點），以提供性能，增加併發。
分片分佈和搜索請求時的文檔聚合機制完全由Elasticsearch來管理，並且對用戶透明。
在網絡/雲環境中，失敗是隨機可能發生的，因此能夠防止分片/節點由於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，簡稱爲副本。
副本很重要，因爲
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於相同的節點上
2. 副本可以降低搜索量/吞吐量，因爲搜索可以在所有副本上並行執行。
總而言之，每一個索引可以劃分爲多個分片。索引可以被複製爲零（無副本）至多份。索引一旦被複制，它將會擁有主分片（被複制的原始分片）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。當索引創建後，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會爲每個索引分配5個主分片和1個副本。這意味着，當前集羣中至少要有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。