1、Analysis（分析）
分析的过程就是将全文（full text）转换成 术语／分词（terms）。 这取决于使用那个分析器,这些短语:“FOO BAR”, “Foo-Bar”, “foo,bar”，可能会拆分成” foo”和“bar”。这些拆分后的词实际上是存储在索引中。
一个完整的文本查询(而不是一个分词查询) “FoO:bAR”，将被分解成 “foo”,“bar”,来匹配存储在索引中的分词。正是这一过程的分析(包括在索引时间和搜索时间),允许elasticsearch执行全文查询。
2、Cluster （集群）
一个集群包含一个或多个分配了相同的集群名称的节点。每个集群都有一个主节点是集群自动选择产生,并且可以决定如果当前主节点失败，哪些可以替换
3、Document（文档）
文档是存储在elasticsearch中的一个JSON文件。这是相当与关系数据库中表的一行数据。每个文档被存储在索引中，并具有一个类型和一个id。
一个文档是一个JSON对象（也被称为在其他语言中的 hash / hashmap / associative array（关联数组）），其中包含零个或多个字段 或者 键值对。
原始JSON文档将被存储在索引的_source字段，在获得（getting）或者 搜索（searching）默认的返回时，得到或搜索文档。
4、Id（标识）
每个文档ID标识了一个文档。一个文档的索引/类型/ ID必须是唯一的。如果没有提供ID，将是自动生成。（还可以看到路由<routing>）
5、Field（字段）
文档中包含的一组字段或键值对。字段的值可以是一个简单的（标量）值（如字符串，整数，日期），或者一个嵌套的结构就像一个数组或对象。一个字段就是类似关系数据库表中的一列。
映射的每个字段有一个字段的类型“type”（不要与文档类型混淆），表示那种类型的数据可以存储在该字段里，如：整数<integer>，字符串<string>，对象<object>。
映射还允许你定义（除其他事项外）一个字段的值如何进行分析。
6、Index（索引）
索引就是像关系数据库中的“数据库”。通过映射可以定义成多种类型。索引是一个逻辑命名空间映射到一个或多个主要的分片，可以有零个或多个副本分片
7、Mapping（映射）
映射是像关系数据库中的”模式定义“。每个索引都有一个映射，它定义了每个索引的类型，再加上一些索引范围的设置。映射可以被明确地定义，或者在一个文档被索引的时候自动生成。
8、Node（节点）
节点是属于elasticsearch群集的运行实例。测试的时候，在一台服务器可以启动多个节点，但通常情况下应该在一台服务器运行一个节点。在启动时，
节点将使用单播（或组播，但是必须指定）来发现使用相同的群集名称的群集，并会尝试加入该群集。
9、Primary shard（主分片）
每个文档都存储在一个主要分片上。当你索引一个文档时，索引首先生成在主分片上，然后才到主分片的所有副本上。默认情况下，索引有5个主分片。
可以指定更多或更少的主分片来适应索引可以处理的文档数。一旦创建了索引，就不能改变索引中主分片的数量。
10、Replica shard（副本分片）
每个主分片可以有零个或多个副本。副本是主分片的一个拷贝，有两个作用：
1、故障转移：如果主分片有问题，副本分片可以提升为主分片；
2、提高性能：获取和搜索请求可以处理主分片或副本分片。
默认情况下，每个主分片有一个副本，不过索引的副本数量可以动态地改变。在同一个节点上，一个副本分片将永远不会和其主分片一起运行。
11、Routing（路由）
当你索引一个文档，它是存储在一个主分片里。这分片的选择是通过哈希的路由值。默认情况下，路由值来自文档的ID；如果该文档指定了父文档，
则使用父文档的ID（以确保这个子文档和父文件都存储在相同的分片上）。这个路由值可以在索引的时候，通过指定数值或者配置字段映射来覆盖。
12、Shard（分片）
一个分片是一个单一的Lucene的实例。这是一个低级别的通过ElasticSearch自动管理的“工作者”单元。索引是一个逻辑命名空间指向主分片和副本分片。
索引的主分片和副本分片的数量需要明确的指定。然而你的代码应该只处理一个索引。Elasticsearch分配集群中所有节点的分片。在节点出现故障或增加新节点的时候，
可以自动的将一个节点上的分片移动到另一个节点上。
13、Source field（源字段）
默认情况下，你的JSON文档将被索引存储在_source字段里面，所有的get（获取）和search（搜索）请求将返回的该字段。这将允许你直接从搜索结果中访问到源数据，而不需要再次发起请求检索。
注：索引将返回完整的的JSON字符串给你，即使它包含无效的JSON。此字段里的内容不表示任何该对象里面的数据如何被索引。
14、Term（术语）
在elasticsearch里，术语(term)是一个被索引的精确值。术语 foo, Foo,FOO 是不想等的。术语（即精确值）可以使用“term”查询接口来查询。
15、Text(文本)
文本（或全文）是普通非结构化的文本，如本段。默认情况下，文本将被分析成术语，术语才是实际存储在索引中。文本字段在索引时需要进行分析，
以便全文搜索，全文查询的关键字在搜索时，必须分析产生（搜索）与索引时相同的术语。
16、Type(类型)
Type是相当于关系数据库中的“表”。每种类型都有一列字段，用来定义文档的类型。映射定义了对在文档中的每个字段如何进行分析。
搜索数据结构如下：
总结
1、Cluster包含多个node，Indices不应该理解成动词索引，Indices可理解成关系数据库中的databases，Indices可包含多个Index，Index对应关系数据库中的database，它是用来存储相关文档的。
document的可以理解为一个JSON序列对象。每个document可包含多个field。
Elasticsearch与关系数据的类比对应关系如下：
2、每个Index（对应Database）包含多个Shard，默认是5个，分散在不同的Node上，但不会存在两个相同的Shard存在一个Node上，这样就没有备份的意义了。Shard是一个最小的Lucene索引单元。
当来一个document的时候，Elasticsearch通过对docid进行hash来确定其放在哪个shard上面，然后在shard上面进行索引存储。
Replicas就是备份，Elasticsearch采用的是PushReplication模式，当你往 master主分片上面索引一个文档，该分片会复制该文档(document)到剩下的所有 replica副本分片中，这些分片也会索引这个文档。
3、当进行查询时，如果提供了查询的DocID，Elasticsearch通过hash就知道Doc存在哪个shard上面，再通过routingtable查询就知道再哪个node上面，让后去node上面去取就好了。
如果不提供DocID,那么Elasticsearch会在该Index（indics）shards所在的所有node上执行搜索预警，然后返回搜索结果，由coordinating node gather之后返回给用户。