Elasticsearch有一些核心概念。一开始就理解这些概念可以极大的帮助学习过程。
Elasticsearch是一个接近实时的搜索平台。这意味着从索引一个文档到可以搜索这个文档之间存在一个延迟（通常是1秒）。
集群是一个或者更多的节点（服务器）的集合，这个集群一起保存所有的数据，提供跨节点的联合索引和搜索能力。集群通过唯一的名称来识别，默认是"elasticsearch"。这个名称很重要，因为如果节点设置为通过其名称加入集群，则节点只能是集群的一部分。
不要在不同的环境中重复使用相同的集群名称，否则你最终可能会加入错误的集群。比如你可以在开发、阶段、生产环境中使用logging-dev,logging-stage,logging-prod。
注意，单个节点的集群是有效且完美的。此外，你还可以有多个独立的集群，每个集群都有自己唯一的集群名称。
节点是集群中一台单独的服务器，它保存数据，参与集群的索引及搜索。和集群一样，节点也用名称来识别，名称默认是一个起始时赋予节点的随机UUID值。如果不想使用默认的名称，可以指定其他名称。这个名称对于节点的管理非常重要，你可以识别网络中服务器对应Elasticsearch集群中的哪一个节点。
节点可以通过集群名字来配置加入特定的集群。每个节点默认会加入名为elasticsearch的集群，这意味着当你启动一系列可以互相通信的节点时，这些节点可以自动组成并加入一个名为elasticsearch的集群。
集群中，你可以拥有任意数量的节点。甚至如果网络中只有一个节点，这个节点也会组成一个名为elasticsearch的单节点集群。
索引是具有某些相似特征的文档的集合。比如，用户数据可以组成一个索引，产品目录可以组成一个索引，订单数据可以组成一个索引。索引通过名称（必须全小写）来识别，这个名称在对其中的文档进行索引、搜索、更新、删除操作时引用索引。
在集群中，你可以定义任意数量的索引。
索引中可以定义一个或多个类型。类型是索引的逻辑分类/分区，语义完全由你定义。通常一组具有公共字段的文档定义成一个类型。假设你运行一个博客平台，并将数据保存在单个索引中。在这个索引中，你会为用户数据定义一个类型，为博客数据定义一个类型，为评论数据定义一个类型。
文档是可以一个可以被索引的基本信息单元。比如，一个顾客是一个文档，一个产品是一个文档，一个订单是一个文档。文档以JSON的形式表示，JSON是随处可见的网络数据交换格式。
在索引/类型中，你可以存储任意数量的文档。尽管文档物理上存储在索引中，实际上文档必须索引/分配到索引中的类型上。
索引可以潜在地存储超过单个节点硬件限制的大量数据。比如，10亿个简单的索引占用1TB的磁盘空间，单个节点可能无法承载或者单个节点来提供多个搜索请求太慢。
为了解决这个问题，Elasticsearch将索引细分为多个分片。当你创建索引是，你可以简单地定义分片的数量。每个分片都是一个功能完整和独立的“索引”，可以托管在集群中任何节点上。
- 它允许你水平分割/缩放内容卷
- 它允许你跨分片（潜在是在多个节点上的）分布式并行操作，从而提高性能/吞吐量。
分片如何分布式操作以及文档如何聚合成搜索请求的结果完全由Elasticsearch控制，对用户是透明的。
在网络/云环境中，故障是随时可以预期的。故障转移机制是有用并且被强烈推荐的，防止分片/节点以某种方式脱机或由于某种原因消失。为此，Elasticsearch允许你将索引分片的一个或多个拷贝转换为分片副本或者简称副本。
- 它在分片/节点故障时提供高可用性。因此，注意不能将分片副本分配到和原始分片相同的节点中。
- 允许扩展吞吐量，因为搜索可以在所有副本上并行执行。
总而言之，每个索引可以分成多个分片。索引也可以复制0次（没有副本）或多次。一旦被复制，每个索引就有了主分片（拷贝来源的原始分片）和分片副本（主分片的拷贝）。索引创建时每个索引都可以定义大量的分片和副本。索引创建之后，可以动态地修改副本数量，但是不可以修改分片的数量。
默认情况下，每个索引都被分配了5个主分片和1个副本，这意味着如果你集群中至少有两个节点，你的索引就会有5个主分片以及5个副本分片（1个完全副本），每个索引总共有10个分片。
每个Elasticsearch分片都是一个Lucene索引。一个Lucene索引可以包含的文档有一个最大值，上限是2,147,483,519(=Integer.MAX_VALUE-128)。你可以使用
_cat/shards接口来监视分片的数量。