1.Elasticsearch基本概念

|概念|说明| |-|-|-| |集群（cluster)|cluster就是一个及以上个node的集合,它们一起存储你的所有数据,提供跨节点的搜索和索引能力,集群通过一个唯一的名字来标识。| |节点（node)|一个node就是一个es实例,每个节点都可以存储数据,参与索引(添加)数据,搜索| |索引库（indices)|indices是index的复数，代表许多的索引| |索引（index)|一个索引可以定义一个或者多个类型，文档必须属于一个类型| |类型（type）|类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念。| |文档（document）|存入索引库原始的数据。比如每一条商品记录，就是一个文档| |字段（field）|文档中的属性| |映射配置（mappings）|字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性| |分片（shard）|es中的shard用来解决节点的容量上限问题,通过将index分为多个分片(默认为一个也就是不分片),一个或多个node共同存储该index的所有数据实现水平拓展| |副本（replicas）|由于数据只有一份,如果一个node挂了,那存在上面的数据就都丢了,有了replicas,只要不是存储这条数据的node全挂了,数据就不会丢失。|

要注意的是：Elasticsearch 本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch 默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。

2.倒序索引

索引的本质，其实是描述了一个事物到另一个事物之间的关联关系，我们可以通过这种关联关系，即索引，方便快速的从一个事物找到另一个事物。正常来讲，我们通常是以一个事物具备哪些特征来描述一个事物的，比如：博主是一个帅气、阳光、乐观、向上的人。也就是说，我们从博主出发，能找到帅气、阳光、乐观、向上等四个关键词，这其实就是一个正序索引。如下：博主->帅气博主->阳光博主->乐观博主->向上博主，那么什么倒排索引呢？就是把正序索引反过来。帅气->阳光->乐观->向上->博主。

简单比较正序索引和倒序索引。 - 正序索引：文档ID到文档内容和单词的关联 - 倒序索引：单词到文档ID的关系