记录一些核心概念
1) Near Realtime (NRT): 近实时，包括 2 个方面，① 数据从写入 Elasticsearch 到可被搜索、分析的延迟 ( 大约 1 秒 ); ② 从 es 中搜索数据、分析数据，秒级别。
2) Cluster: 集群，每个集群有一个名字，默认为 "elasticsearch", 每个集群包含多个节点。
3) Node: 节点，每个节点有一个名字，默认是随机生成的，每个节点属于一个 Cluster ( 集群 ), 默认会加入一个名为 "elasticsearch" 的集群。
4) Document: 文档，es 中最小的数据单元，一个 Document 类似 MySQL 的一条记录，包含多个 Field (字段)。
5) Index: 索引，类似 MySQL 的库，包含多个 Document。
6) Type: 类型，类似 MySQL 的表。Type 是 Index 里的数据逻辑分类，同一个 Type 下的 Document 应拥有同样的 Field。
7) shard: 分片，全称是 primary shard，类似 MySQL 的分库。每个 shard 都是一个 lucene index。完整的建立索引和处理请求的能力。
比如现在有 2GB 的数据，每台机器只能容纳 1GB，就需要把数据分配到 2 台机器上处理。
一个 Index 的 shard 数量在创建时配置，不可修改。Elasticsearch 默认创建 5 个 shard。
shard 让我们可以很方便的横向扩展，比如现在数据量到了 3GB，那么重新创建一个 3 shard 的 Index 便是。
shard 把数据分配到多台机器，提高并发吞吐量。
8) replica: 副本，全称是 replica shard，类似 MySQL 的从库。是 primary shard 的副本。每个 shard 默认创建 1 个 replica。
replica 让 Elasticsearch 高可用。同时，"读请求" 可以直接读 replica，提高并发吞吐量。