index：一个数据库 type： 一张表 doucment：一个JSON mapping：约束，注意默认约束会是text类型，这个类型会被分词导致有些数据查不出来 文档id：也可以用UUID生成，采用base64算法；这样子即可保证高可用也可以保证高效率不必理会冲突和安全问题
找到单词元信息————ES单词词典（HashMap，正排）
通过单词作为key，找到单词的数据集合value（包含了，这个单词所有文档列表以及一些重要信息）
找到文档所在行————ES文档集合（倒排）
文档的插入过程，将文档（文章）进行分词，分别利用哈希找到不同的词汇，并在其文档列表中添加自己的文档id 词汇本身key——词汇对象value————文档（1）、文档（2）、文档（3）……，文本内部按照出现频率排序！
建立文章的时候，指定文章的词汇索引并统计其出现次数来实现倒排； 通过倒排索引，先搜索引区域，然后找到对应的doctID，去找到数据区域 倒排索引建立的时候使用标准化规则将关联词汇归位一个索引，词汇分析
利用数据压缩技术，让索引文件在内存中完成保存
Shards分片角色
node.master=true；node.data=fasle;负责管理集群范畴的变更，例如创建或删除索引，添加节点到集群或从集群删除节点;无需参与文档层面的变更和搜索+
data节点
node.master=fasle；node.data=true;持有数据和倒排索引
client節點
node.master=fasle；node.data=fasle;扮演一个负载均衡 的角色，将到来的请求路由到集群中的各个节点 在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的
Shards分片
将一个索引文件，拆分多个文件节点（索引分片），文件节点又是不同的物理机上实现高效率的分布式搜索；（默认分成5个）
Replicas副本
将每个文件节点（索引分片）分别进行冗余备份；分片又叫主索引：主管增删改；副本叫做从索引：主管查询，以及恢复数据的基础；官方建议分片节点的平方数 ！！3个就是9，副本设为3
Shards分片路由算法
Ps：注意物理节点挂掉后，分片的虚拟节点仍然存在，因为此前的节点具有副本所以可以恢复数据到其他的物理节点上；由于文档分配在哪个虚拟节点上的是根据文档id，对分片数量求模算出来的 Shards的节点Ip定位：会根据请求中携带的参数“文档id”判断出该文档应该存储在具体哪一个shard中，然后通过元数据找到shard所在的node的ip地址
Shards分片查询需求原理
（1）：客户端发送一个检索请求给node3，此时node3会创建一个空的优先级队列并且配置好分页参数from与size。 （2）：node3将检所请求发送给index中的每一个shard（primary 和 replica），每一个在本地执行检索，并将结果添加到本地的优先级队列中； （3）：每个shard返回本地优先级序列中所记录的_id与score值，并发送node3。Node3将这些值合并到自己的本地的优先级队列中，并做全局的排序（node 3将它们合并成一条汇总的结果），返回给客户端。
