写在前面
本文一起看下es的基础概念，比较枯燥的内容说，但不看又不行。开始。
1：document
文档，是es搜索存储数据的最小单元，相当于是MySQL的一行记录，但es中是一个json，如下是一个通过logstash转换csv生成的一个文档:
一个文档除了存储具体的数据之外还会存储一些元数据，包括如下：
_id:es自动生成的unique id
_type:文档所属的类型名称，固定为_doc
_index:文档所属的索引名（索引可以理解为MySQL的表）
_source：存储文档的原始数据
_version:文档的版本信息
-score：文档的评分，跟着查询走的
2：索引
注意这里是名词index，而非动词indexing，索引是文档的容器，是一个逻辑概念,在索引中可以定义setting信息和mapping信息，其中setting信息用来设置分片,副本等信息，mapping用来设置文档的字段类型等信息，类似于MySQL的建表语句，如下：
3：type
6.0之前可以设置多个，是index下对document的进一步分组，在6.0已经废弃，但还可以设置，在7.0就默认只有一个_doc，不能设置了。
4：node
一个es实例就是一个node，node分为master-eligible node和master node，其中前者是非master node，后者是master node。从数据处理的角度分为data node,coordinating node,其中data node负责处理数据，coordinate node接收请求但不查询数据只负责代理查询以及汇总数据，另外，data node也是cordinate node。还有ingest节点，负责处理数据，如写入数据时处理后再写入。
5：分片
分片用来存储数据的逻辑单元，分为主分片和副本分片，主分片是直接写入数据的分片，副本分片是备份数据的分片，如下图：
分片分布在node上，如下在cerebro 查看：
6：rest api
可查看数据以及集群状态。
- 查看集群状态
在cerebro查看：
- 查看集群节点
- 查看分片
详细的api参考这里 。
7：和关系型数据库对比
写在后面
参考文章列表
Elasticsearch是如何做到快速索引的 。
