ES基础：
索引（index）：逻辑存储，相当于关系型数据库的表。每个索引有一或多个分片（shard） 每个分片有多个副本（replica）
分片（shard）：单台机器无法存储大量数据，es可以将一个索引中的数据切分为多个分片（shard），分布在多台服务器上存储。有了分片（shard）就可以横向扩展，存储更多数据，让搜索和分析等操作分布到多台服务器上去执行，提升吞吐量和性能。每个分片（shard）都是一个lucene index
副本（replica）： 任何一个服务器随时可能宕机，此时分片（shard）可能就会丢失，因此可以为每个分片（shard）创建多个replica副本。replica可以在shard故障时提供备用服务，保证数据不丢失，多个replica还可以提升搜索操作的吞吐量和性能。
文档（document）：es中的最小数据单位，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，都可以存储多个document。一个document里面有多个fieId，每个field就是一个数据字段。
面向文档存储：
（1）应用系统的数据结构都是面向对象的，复杂的
（2）对象数据存储到数据库中，只能拆解开来，变为扁平的多张表，每次查询的时候还得还原回对象格式， 相当麻烦
（3）ES是面向文档的，文档中存储的数据结构，与面向对象的数据结构是一样的，基于这种文档数据结构，es可以提供复杂的索引，全文检索，分析聚合等功能
（4）ES的document用JSON数据格式来表达
映射（mapper）
文档中的每个字段根据不同类型做相对应的分析。
索引（indices）-------------Table 数据表
文档（Document）--------Row 行
字段（Field）-------Columns 列
kibana ES操作
基础操作
1、查看集群健康：GET /_cat/health
2、查看索引：GET /_cat/indices?v
3、创建索引：PUT /test_index?pretty
4、删除索引：DELETE /test_index?pretty
5、插入数据：PUT /index/type/id
ES会自动建立index和type，可以不提前创建，而且ES会默认对document的每个fieId都建立倒排索引，让其可以被搜索。还是自动设置字段（fieId）类型
6、查询：GET /blog01/article/2
原文：https://www.cnblogs.com/sam-w21/p/12898750.html