Analysis（分析）是将 full text（全文）转化为 terms（词条）的过程。使用不同的 analyzer（分词器），**FOO BAR**，``**Foo-Bar**，``**foo**，**bar** 这些短语可能都会生成foo 和 **bar `**`两个词条，实际的 **index**（索引）里面存储的就是这些 **terms**（词条）`_`。`_`针对 FoO:bAR的 full text query（全文检索），会先将其分析成为 foo,`bar 这样的词条，然后匹配存储在 index（索引）中的 term（词条）。正是这个 analysis（分析）的过程（发生在索引和搜索时）使得 elasticsearch 能够执行 full text queries（全文检索）。也可以参阅 text（文本）和 term（词条）了解更多细节信息。```
cluster（集群）是由拥有同一个集群名的一个或者多个节点组成。每个集群拥有一个主节点，它由集群自行选举出来，在当前主节点挂了，能被其他节点取代。
document（文档）是存储在elasticsearch中的json文档。类似于关系型数据库中的一行记录。每个文档存储在一个index（索引）中，它具有一个type（类型）和一个id。文档是包含零到多个fields（属性）或者键值对的json对象（类似于其他语言中的hash/hashmap/associative array）。当一个文档被indexed（索引）的时候，它的原始json文档会被存储成_source属性，对该文档进行get或者search操作时，默认返回的就是改属性。
文档的ID标识一个文档。文档的index/type/id必须唯一。如果没有提供ID，elasticsearch会自动生成一个ID。（查询routing（路由）获取更多信息）
一个文档包涵一系列的属性或者键值对。它的值可以是简单标量值（如字符串，整型数，日期），或者是像数组和对象一样的嵌套结构。属性类似于关系型数据库中的列。每个属性的mapping（映射）都有其类型（不同于document（文档）的type（类型）），表明该属性能存储成改类型的数据，例如 integer, string, object。**mapping**（映射）也允许你定义属性的值是否需要**analyzed**（分词）。
index（索引）类似于关系型数据库中的表。它有一个mapping（映射）来定义索引中的fields（属性），这些属性被分组成多种type（类型）。索引是一个逻辑命名空间，它对应一到多个primary shards（主分片）和零到多个replica shards（副本分片）。
mapping（映射）类似于关系型数据库中的元数据定义。每一个index（索引）对应一个mapping（映射），它定义了index（索引）中的每一个type（类型），另外还有一些索引级别的设置。mapping（映射）可以显式定义，或者当一个文档进行索引时自动生成。
node（节点）是从属于一个elasticsearch集群的正在运行的节点。当以测试为目的时，可以在一台主机上启动多个节点，但是通常一台主机最好运行一个节点。在启动时，节点会使用广播的方式，自动感知（网络中）具有相同集群名的集群，并尝试加入它。
每个文档存储在单primary shard （主分片）中。当索引一个文档时，它会首先被索引到主分片上，然后索引到主分片的所有副本上。默认情况下，一个index（索引）有5个primary shard （主分片）。根据index（索引）的处理能力，你可以指定更少或者更多的primary shard （主分片）来扩展文档数量。当index（索引）创建之后，primary shard （主分片）的数量不可更改。查询routing（路由）获取更多信息。
每一个primary shard （主分片）拥有零到多个副本。副本是primary shard （主分片）的拷贝，它的存在有两个目的：
当你索引一个文档时，它会被存储在一个单独的主分片上。通过对routing值进行哈希计算来决定具体是哪一个主分片。默认情况下，routing值是来自于文档ID，如果文档指定了一个父文档，则通过其父文档ID（保证父子文档存储在同一个分片上）。如果你不想使用默认的文档ID来作为routing值,你可以在索引时直接指定一个routing值，或者在mapping中指定一个字段的值来作为routing值。
shard（分片）是一个Lucene实例。它是由elasticsearch管理的低层次的工作单元。index（索引）是指向 主分片和副本分片的逻辑命名空间。除了定义index（索引）应该具有的primary shard（主分片）和replica shard（副本分片）的数量之外，你不需要对shard（分片）作其它的工作。相反，你的代码应该只处理index（索引）。elasticsearch将shards（分片）分配到整个集群的所有节点上，当节点失败时可以自动将分片迁移到其他节点或者新增的节点上。
在默认情况下，你索引的json document（文档）会存储在_source field（属性）中，get和search请求会返回该field（属性）。这样可以直接在搜索结果中获取原始文档对象，不需要通过ID再检索一次文档对象。
term（词条）是elasticsearch中被索引的确切值。foo, Foo, FOO 这些**term**（词条）不相等。**term**（词条）可以通过词条搜索来检索。查询**text**（文本）和**anaylsis**（分词）获取更多信息。
text（文本）（或者说全文）是普通的非结构化文本，如一个段落。默认情况下，text（文本）会被analyzed（分词）成term（词条），term（词条）是实际存储在索引中的内容。文本的field（属性）必须在索引时完成analyzed（分词）来支持全文检索的功能，全文检索使用的关键词也必须在搜索时analyzed（分词）成索引时产生的相同term（词条）。查询term（词条）和analysis（分词）获取更多信息。
type（类型）代表文档的类型，如一封邮件，一个用户，一条推文。搜索API可以通过文档类型来过滤。index（索引）可以包涵多个类型，每一个type（类型）有一系列的fields（属性）。同一个index（索引）中不同type（类型）的同名fields（属性）必须使用相同的mapping（映射）（定义文档的属性如何索引以及是文档能被搜索）。