ES（elasticsearch) 是一个高可扩展的、开源的全文检索和分析引擎，它允许你存储、检索、分析海量数据，以一种快到近乎实时的速度。
ES用例场景：
使用ES存储商品目录、清单，提供检索、输入提示的服务。
使用ES收集日志或交易数据，且你想分析和挖掘这些数据来查看趋势、统计、总览和异常。可以使用Logstash来收集、聚合并且解析你的数据，然后将数据喂给ES，然后你就可以在ES中运行检索和聚合来挖掘任何你感兴趣的信息。
使用ES用于分析和商业智能的需求，可以快速调研、分析、可视化以及基于大数据即时提问。使用Kibana构建自定义的面板可以可视化你的数据切面，以不同的角度。
基本概念
NRT：几乎实时，指：从你索引一个文档的时间到它可以检索到的时间的延时（通常一秒）。
Cluster：集群，是一个或者多个节点（服务器）的集合。它们持有所有的数据，并且提供跨所有节点来联合索引和检索能力，一个集群默认有一个唯一的名字为“elasticsearch”，这个名字很重要，因为一个节点只能是集群的一部分，如果该节点通过它的名字设置加入集群。
Node：节点，是一个服务器，一个集群的一部分，存储数据，参与集群的索引和搜索能力。节点也有名字，默认是随机的UUID，可以自定义。一个节点可以配置加入一个指定的集群名，默认地，每隔节点被设置加入一个名为“elasticsearch”的集群，意味着，如果你在网络中启动多个节点（假设这些节点网络互通），它们会自动地形成一个集群（elasticsearch）。在单个节点，你可以想要多少就有多个节点，此外，如果没有其他elasticsearch节点在网络中，启动单个节点会自动形成一个集群（elasticsearch），该集群有一个节点。
Index：索引，是有某种程度相似特征的文档的集合。你可以有客户数据的索引，产品目录的索引，甚至其他数据的索引。一个索引有一个名字（全小写）。当执行索引、检索、更新、删除操作时，这个名字被用来引用索引。在单个集群中，你可以定义多个索引。
Document：文档，是可以被索引的信息的基本单元。文档被描述为JSON结构，这是一种普遍使用的互联网数据交换格式。虽然文档是物理驻留在索引中，一个文档实际上必须被索引/分配到索引中的一个类型中。
分片和复制：单个索引可能存储大量的数据，以至于超过单机的存储能力。例如十亿文档占据1TB的磁盘空间可能不太适合单机节点，或者也可能太慢以至于不能从单节点服务请求。为了解决这个问题，elasticsearch提供了分解索引为多个分片，当你创建一个索引你可以简单的定义分片的数量，每个碎片本身都是一个完全有效的、独立的“索引”，可以托管在集群中的任何节点。
分片是很重要的，有俩个主要原因：它允许你水平分割/扩展你的内容卷积；它允许你跨分片（可能在多个节点上）分发和并行化操作，以此提高性能和吞吐量。
一个分片是如何分发，以及它的文档是如何被聚合到检索请求的机制是完全由Elasticsearch管理，并对用户透明的。
在一个网络或云环境中，失败是随时可能发生的，高度推荐有一个故障转移机制以免单个分片或者节点下线或者消失（因某种原因），因此Elasticsearch允许你制作你的索引的一个或者多个拷贝，它被称之为“复制分片”，或者简单称之为“复制”。
复制是很重要的，有俩个主要原因：它提供了高可用性，以免分片或者节点失败，因此，需要注意一个复制分片不会和主分片分配到同一个节点，复制分片从主分片复制数据。它允许你扩展搜索卷和吞吐量，因为检索可以在所有复制分片上并发的执行。
总而言之，每个索引可以被分割成多个分片，每个索引也可以复制0次或多次。一旦复制，每个索引会有主分片（被复制的原始分片）和复制分片（主分片的拷贝）。分片和复制的数量在索引创建的时候定义，在创建之后你可以任意时刻动态修改，使用_shrink和_split apis改变已存在索引的分片数量。这个任务很重，预先规划好分片数量才是最佳办法。默认地，Elasticsearch中每个索引都分配了5个主分片和一个复制，意味着，如果你至少有俩个节点在集群中，你的索引会有五个主分片，以及另外五个复制分片（1个完全复制），总共每个索引十个分片。
注意：每个 Elasticsearch shard 是一个 Lucene index. 单个Lucene索引有最大文档数量。依据
LUCENE-5843, 文档数量限制为2,147,483,519(= Integer.MAX_VALUE - 128) documents. You can monitor shard sizes using the_cat/shardsAPI.