上一部分，我们讲解了 ES 的一些基本概念和应用场景，以及如何在本机搭建一个 ELK 测试环境。现在这篇文章带你了解 ES 当中一些基本术语以及相关的工作原理。

基本的概念术语

• node(节点)
  ES 的一个运行实例，存储了部分文档数据，属于集群的一部分。
• Cluster(集群)
  一个或者多个节点的集合，这些节点将共同拥有完整的数据，并跨节点提供联合搜索和分析功能。
• Index(索引)
  具有某些相似特性的文档的集合。
• Document(文档)
  数据以文档的形式存储在 ES 当中，以 JSON 表示。
• Shard(分片)
  一个索引可以水平切分为多个分片，每个分片也相当于一个“索引”，即：一个分片当中存储一部分文档，多个分片可以分布在集群的不同节点上。这样做的优点是实现大数据的存储和分析，单个节点存储的容量有限，可以将数据存储分布到多个节点当中，可以跨分片并行操作，从而提高性能和吞吐量。
• Replica(副本)
  创建多个分片副本，副本是分片数据的拷贝，当一个节点服务挂掉不可用或者数据丢失，副本的节点依旧可以提供服务，保证高可用性。
  

工作原理

为什么 ES 可以快速的搜索到文档呢？因为它使用了倒排索引(inverted index)，ES 在存储文档时会通过一定的分析算法将Text类型的字段值进行分词，在分词和文档建立映射关系，这样，便可以通过分词快速定位到相关的文档。

reference:

• https://www.knowi.com/blog/what-is-elastic-search/
• https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.0/getting-started.html
• https://github.com/LisaHJung/Beginners-Crash-Course-to-Elastic-Stack-Series-Table-of-Contents