Index、Type、Document
1.index：索引是文档(Document)的容器，是一类文档的集合。
1)、索引(名词)
类比传统的关系型数据库领域来说，索引相当于SQL中的一个数据库(Database)。索引由其名称(必须为全小写字符)进行标识。
2)、索引(动词)
保存一个文档到索引(名词)的过程。这非常类似于SQL语句中的 INSERT关键词。如果该文档已存在时那就相当于数据库的UPDATE。
3)、倒排索引
关系型数据库通过增加一个B+树索引到指定的列上，以便提升数据检索速度。索引ElasticSearch 使用了一个叫做 倒排索引 的结构来达到相同的目的。
2.type：
在7.0开始，一个索引只能建一个Type为_doc，好像没有太多意义，所以就只能建一个了
3.Document：Index 里面单条的记录称为Document（文档），就是数据库里的数据了
集群、节点、分片、副本
1、集群
ElasticSearch集群实际上是一个分布式系统，它需要具备两个特性：
1）高可用性
a）服务可用性：允许有节点停止服务；
b）数据可用性：部分节点丢失，不会丢失数据；
2）可扩展性
随着请求量的不断提升，数据量的不断增长，系统可以将数据分布到其他节点，实现水平扩展；
一个集群中可以有一个或者多个节点；
集群健康值
green：所有主要分片和复制分片都可用
yellow：所有主要分片可用，但不是所有复制分片都可用
red：不是所有的主要分片都可用
2、节点(Node)
1）节点是什么？
a）节点是一个ElasticSearch的实例，其本质就是一个Java进程；
b）一台机器上可以运行多个ElasticSearch实例，但是建议在生产环境中一台机器上只运行一个ElasticSearch实例；
Node 是组成集群的一个单独的服务器，用于存储数据并提供集群的搜索和索引功能。与集群一样，节点也有一个唯一名字，默认在节点启动时会生成一个uuid作为节点名，
该名字也可以手动指定。单个集群可以由任意数量的节点组成。如果只启动了一个节点，则会形成一个单节点的集群。
3、分片
Primary Shard(主分片）
ES中的shard用来解决节点的容量上限问题，通过主分片，可以将数据分布到集群内的所有节点之上。
关于倒序索引：
id | name | age |
1 | zhang | 12 |
2 | li | 14 |
3 | wang | 12 |
这样的数据会建立一下几个索引
name:
term | posting list |
zhang | 1 |
li | 2 |
wang | 3 |
age:
term | posting list |
12 | [1,3] |
14 | 2 |
Posting List
Elasticsearch分别为每个field都建立了一个倒排索引，zhang, wang这些叫term，而[1,3]就是Posting List。存储了所有符合某个term的文档id。
