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。

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 。

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。

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。

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” }

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。

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” }

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：

elasticsearch与数据库的类比