1.近实时
近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执行搜索和分析可以达到秒级。
2 Cluster（集群）
集群包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就一个节点很正常。
3 Node（节点）
集群中的一个节点，节点也有一个名称(默认是随机分配的)，节点名称很重要(在执行运维管理操作的时候)，默认节点会去加入一个名称为“elasticsearch”的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群。
4 Index（索引-数据库）
索引包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个名称。一个index包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index，商品索引，里面可能就存放了所有的商品数据，所有的商品document。
5 Type（类型-表）
每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type。
商品index，里面存放了所有的商品数据，商品document
但是商品分很多种类，每个种类的document的field可能不太一样，比如说电器商品，可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊field；生鲜商品，还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊field
type，日化商品type，电器商品type，生鲜商品type
日化商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name
电器商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，service_period
生鲜商品type：product_id，product_name，product_desc，category_id，category_name，eat_period
每一个type里面，都会包含一堆document
{
"product_id": "1",
"product_name": "长虹电视机",
"product_desc": "4k高清",
"category_id": "3",
"category_name": "电器",
"service_period": "1年"
}
{
"product_id": "2",
"product_name": "基围虾",
"product_desc": "纯天然，冰岛产",
"category_id": "4",
"category_name": "生鲜",
"eat_period": "7天"
}
6 Document（文档-行）
文档是es中的最小数据单元，一个document可以是一条客户数据，一条商品分类数据，一条订单数据，通常用JSON数据结构表示，每个index下的type中，都可以去存储多个document。
7 Field（字段-列）
Field是Elasticsearch的最小单位。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段。
product document
{
"product_id": "1",
"product_name": "高露洁牙膏",
"product_desc": "高效美白",
"category_id": "2",
"category_name": "日化用品"
}
8 mapping（映射-约束）
数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置，包括：数据类型、是否存储、是否分词等。
这样就创建了一个名为blog的Index。Type不用单独创建，在创建Mapping 时指定就可以。Mapping用来定义Document中每个字段的类型，即所使用的 analyzer、是否索引等属性，非常关键等。创建Mapping 的代码示例如下：
client.indices.putMapping({
index : 'blog',
type : 'article',
body : {
article: {
properties: {
id: {
type: 'string',
analyzer: 'ik',
store: 'yes',
},
title: {
type: 'string',
analyzer: 'ik',
store: 'no',
},
content: {
type: 'string',
analyzer: 'ik',
store: 'yes',
}
}
}
}
});
9 elasticsearch与数据库的类比
| 关系型数据库（比如Mysql） | 非关系型数据库（Elasticsearch） |
|---|---|
| 数据库Database | 索引Index |
| 表Table | 类型Type |
| 数据行Row | 文档Document |
| 数据列Column | 字段Field |
| 约束 Schema | 映射Mapping |
10 ES存入数据和搜索数据机制
(1)索引对象（index）：存储数据的表结构 ，任何搜索数据，存放在索引对象上
(2)映射（mapping）：数据如何存放到索引对象上，需要有一个映射配置， 包括：数据类型、是否存储、是否分词等。
(3)文档（document）：一条数据记录，存在索引对象上 。
(4)文档类型（type）：一个索引对象，存放多种类型数据，数据用文档类型进行标识
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