集群（Cluster）: 由一个或多个拥有相同 cluster.name 配置的**节点（Node）**组成节点（Node）: 一个单独的 Elasticsearch实例,一个节点可以存储多个分片（Shard）- 节点有不同的类型，主要分为
主节点（Master）和数据节点（Data Node） - 主节点集群唯一，主要负责管理集群变更、元数据的更改，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。
- 数据节点负责保存数据，执行数据相关的操作，如数据的增删改查，聚合等。
- 节点有不同的类型，主要分为
分片（Shard）: 一个分片是一个Lecene实例，是一个功能完整的搜索引擎- 分片有两种类型，
主分片（primary shard）和副分片（replica shard），在写入的过程中，先写主分片，成功后并发写副分片。 - 主分片的数目在索引创建时就已经确定了下来
- 分片有两种类型，
索引（Index）:类似于数据库中的表, 一个 Elasticsearch 集群可以包含多个索引 ，应用程序直接与索引进行交互,一个索引可以包含一个或多个分片。Mapping：定义索引中包含的字段和其属性的方式,类似于关系型数据库中的表结构。文档（Document）：索引中的基本单位。每个文档都是一个JSON格式的文本，其中包含用于描述文档内容的字段。文档被存储和索引到分片内.字段（Field）：文档中的一个具体信息单元，比如一个字符串或一个数字。它们可以是具有不同数据类型的原始数据，比如字符串、日期、数字等。词项（Term）：是被索引的文档中的单个单词或短语。例如,text类型的字段能够进行分词，分词后得到的词语就是词项
在Elasticsearch中，节点类型可以分为以下几类：
- 数据节点（Data Node）：存储数据的节点，负责管理索引和文档数据。数据节点通过分片机制将数据分散存储在不同节点上，以实现水平扩展。
- 主节点（Master Node）：负责管理整个集群的元数据信息，包括索引的创建、删除、分配、节点的加入和离开等操作。主节点不存储数据，仅负责协调和管理集群中的其他节点。
- 协调节点（Coordinator Node）：负责协调集群中的请求和查询操作，包括路由请求、分发任务、合并结果等操作。协调节点不存储数据，只负责协调和管理集群中的其他节点。
- 客户端节点（Client Node）：仅用于处理客户端请求，不存储数据，也不参与集群管理。客户端节点可以向集群中的任何节点发送请求，并将结果返回给客户端。
在实际使用中，一个节点可以同时扮演多种角色，例如一个节点可以既是数据节点又是主节点。节点类型的选择取决于集群的规模和需求，以及节点的硬件配置和资源使用情况。
