Elaticsearch，简称为es，es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别(大数据时代）的数据。es也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
二、ElasticSearch核心概念 一.集群（cluster）代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
二.节点（node）一个节点是你集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储你的数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于Elasticsearch集群中的哪些节点。
三.索引（index）一个 索引 类似于传统关系数据库中的一个 数据库 ，是一个存储关系型文档的地方。
四.类型（type）从6.0.0 版本起，一个索引中只存放一类数据，7.0.0版本起将废弃，默认为_doc类型。
在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可以为评论数据定义另一个类型。
一个文档是一个可被索引的基础信息单元。在大多数应用中，多数实体或对象可以被序列化为包含键值对的 JSON 对象。
六.分片（shard）分片是 Elasticsearch 在集群中分发数据的关键。
把分片想象成数据的容器。文档存储在分片中，然后分片分配到集群中的节点上。当集群扩容或缩小，Elasticsearch 将会自动在节点间迁移分片，以使集群保持平衡。
一个分片(shard)是一个最小级别“工作单元(worker unit)”，它只是保存了索引中所有数据的一部分。
七.备份（Replica）分片分为主分片和备份分片，备份分片是主分片的副本，负责容错以及承担读取的负载。
八.映射（Mapping）elasticsearch会根据json源数据的基础类型猜测你想要的字段映射，将输入的数据转换成可搜索的索引项，mapping就是我们自己定义的字段
九.倒排索引（Inverted Index）倒排索引，这个名字起的比较奇怪，属于直译而非意译。我觉得改为反向索引或者关键词索引更为合适。
正向索引：从文章中找关键字。
倒排索引：通过关键字找文章。
