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Elasticsearch 不仅仅是 Lucene，并且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。 它可以被下面这样准确的形容：
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一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索
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一个分布式实时分析搜索引擎
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能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据
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es特性：
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分配文档到不同的容器 或 分片 中，文档可以储存在一个或多个节点中
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按集群节点来均衡分配这些分片，从而对索引和搜索过程进行负载均衡
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复制每个分片以支持数据冗余，从而防止硬件故障导致的数据丢失
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将集群中任一节点的请求路由到存有相关数据的节点
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集群扩容时无缝整合新节点，重新分配分片以便从离群节点恢复
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集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成， 它们共同承担数据和负载的压力。当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时，集群将会重新平均分布所有的数据。当一个节点被选举成为 主 节点时， 它将负责管理集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作，所以当集群只拥有一个主节点的情况下，即使流量的增加它也不会成为瓶颈。
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一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个节点，而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成， 它们共同承担数据和负载的压力。当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时，集群将会重新平均分布所有的数据。
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当一个节点被选举成为 主 节点时， 它将负责管理集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作，所以当集群只拥有一个主节点的情况下，即使流量的增加它也不会成为瓶颈。 任何节点都可以成为主节点。
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一个分片是一个 Lucene 的实例，它本身就是一个完整的搜索引擎。 我们的文档被存储和索引到分片内，但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。
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Elasticsearch 是利用分片将数据分发到集群内各处的。分片是数据的容器，文档保存在分片内，分片又被分配到集群内的各个节点里。 当你的集群规模扩大或者缩小时， Elasticsearch 会自动的在各节点中迁移分片，使得数据仍然均匀分布在集群里。
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一个分片可以是 主 分片或者 副本 分片。 索引内任意一个文档都归属于一个主分片，所以主分片的数目决定着索引能够保存的最大数据量。
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在索引建立的时候就已经确定了主分片数，但是副本分片数可以随时修改。索引在默认情况下会被分配5个主分片
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一个文档的 _index 、 _type 和 _id 唯一标识一个文档
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类型 在 Elasticsearch 中表示一类相似的文档。 类型由 名称 —比如 user 或 blogpost —和 映射 组成。
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映射, 就像数据库中的 schema ，描述了文档可能具有的字段或 属性 、每个字段的数据类型—比如 string, integer 或 date —以及Lucene是如何索引和存储这些字段的。
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