基本概念
集群（cluster）
Elasticsearch集群（cluster）是一个或多个节点的集合，它们共同存储了整个数据集，并提供了联合索引以及可跨所有节点的搜索能力。多节点组成的集群拥有冗余能力，它可以在一个或几个节点出现故障时保证服务的整体可用性。集群靠其独有的名称进行标识，即用户在百度智能云创建的集群名称。节点靠其集群名称来决定加入哪个Elasticsearch集群，一个节点只能属一个集群。如果不考虑冗余能力等特性，仅有一个节点的Elasticsearch集群一样可以实现所有的存储及搜索功能。
节点（node）
运行了单个实例的Elasticsearch主机称为节点（node），它是集群的一个成员，可以存储数据、参与集群索引及搜索操作。类似于集群，节点靠其名称进行标识。一个节点可以被添加到指定名称的集群中。默认情况下，每个节点会被设置加入到名称为用户设置的集群名称的集群中，这意味着，如果在同一网络中启动了某些节点（假设这些节点可以发现彼此），它们会自动形成并集群中。
索引（index）
Elasticsearch将数据存储于一个或多个索引（index）中，索引是具有类似特性的文档的集合。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，或者一个数据存储方案（schema）。 索引由其名称（必须为全小写字符）进行标识，并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。一个Elasticsearch集群中可以按需创建任意数目的索引。
类型（type）
类型（type）是索引内部的逻辑分区。在Elasticsearch 6.x中，Elasticsearch禁止了一个索引中使用多个type；在Elasticsearch 7.x中，Elasticsearch使⽤_doc作为默认的type，并在API中逐步取消type的使用；在将来的Elasticsearch 8中，会彻底移除type概念，详情请参见Elasticsearch官方文档。
文档（document）
文档（document）是Lucene索引和搜索的原子单位，它是包含了一个或多个域的容器，基于JSON格式进行表示。 文档由一个或多个域组成，每个域拥有一个名字及一个或多个值，有多个值的域通常称为多值域。每个文档可以存储不同的域集，但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。相当于关系型数据库中的一行数据。
字段（field）
组成文档的最小单位。相当于关系型数据库中的一列数据。
映射（mapping）
Elasticsearch中，所有的文档在存储之前都要首先进行分析。映射（mapping）被用来定义一个文档以及其所包含的字段如何被存储和索引，例如定义字段的名称和类型，以及选择所使用的分词器等。相当于关系型数据库中的Schema。
分片（shards）
Elasticsearch的分片（shard）机制可将一个索引内部的数据分布地存储于多个节点，它通过将一个索引切分为多个底层物理的Lucene索引完成索引数据的分割存储功能，这每一个物理的Lucene索引称为一个分片。每个分片其内部都是一个全功能且独立的索引，因此可由集群中的任何主机存储。
一个分片可以是主分片（primary shard）或副本分片（replica shard）。Elasticsearch 7.0以下版本默认为一个索引创建5个主分片，并分别为每个主分片创建1个副本分片，7.0及以上版本默认创建1个主分片和1个副本分片。主分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能动态更改，只能通过reindex或split等方式修改。副本分片的数据可以根据需要动态修改。