一. 和lucene的关系
lucene是最先进,功能最强大的搜索库.但是使用复杂(要深入理解其中原理.
elasticsearch，基于lucene，隐藏复杂性，提供简单易用的restful api接口、java api,python等接口（还有其他语言的api接口）
二.elasticsearc特点:
（1）分布式的文档存储引擎
（2）分布式的搜索引擎和分析引擎
（3）分布式，支持PB级数据
(4)开箱即用，优秀的默认参数，不需要任何额外设置，完全开源
elasticsearch产生的传说:
关于elasticsearch的一个传说，有一个程序员失业了，陪着自己老婆去英国伦敦学习厨师课程。程序员在失业期间想给老婆写一个菜谱搜索引擎，觉得lucene实在太复杂了，就开发了一个封装了lucene的开源项目，compass。后来程序员找到了工作，是做分布式的高性能项目的，觉得compass不够，就写了elasticsearch，让lucene变成分布式的系统。
课程大纲
三、elasticsearch的核心概念
（1）Near Realtime（NRT）：近实时,(不是纯实时,纯实时是毫秒级的,)两个意思，a. 从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；b. 基于es执行搜索和分析可以达到秒级
在elasticsearch中是否已达到纯实时?
（2）Cluster：集群，包含多个节点，每个节点属于哪个集群是通过一个配置（集群名称，默认是elasticsearch）来决定的，对于中小型应用来说，刚开始一个集群就只有一个节点,这也是正常的.
（3）Node：节点，集群中的一个节点，节点也有一个名称（默认是随机分配的），节点名称很重要（在执行运维管理操作的时候使用），默认节点会去加入一个名称为"elasticsearch"的集群，如果直接启动一堆节点，那么它们会自动组成一个elasticsearch集群，当然一个节点也可以组成一个elasticsearch集群.
（5）Index：索引，包含一堆有相似结构的文档数据，比如可以有一个客户索引，商品分类索引，订单索引，索引有一个索引名称。一个index可以包含很多document，一个index就代表了一类类似的或者相同的document。比如说建立一个product index(商品索引)，里面可能就存放了所有的商品数据(所有的商品document)。
（6）Type：类型，每个索引里都可以有一个或多个type，type是index中的一个逻辑数据分类，一个type下的document，都有相同的field，比如博客系统，有一个索引，可以定义用户数据type，博客数据type，评论数据type等等。
商品index，里面存放了所有的商品数据，商品document
(7) document 文档,es中的最小数据单元，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，都可以去存储多个document。一个document里面有多个field，每个field就是一个数据字段,一个文档存放具有同类性质数据的具体信息,docoument下分具体type(也可以理解成字段),比如:商品分很多种类，每个种类的document下field可能不太一样，比如说电器商品，可能还包含一些诸如售后时间范围这样的特殊field；生鲜商品，还包含一些诸如生鲜保质期之类的特殊field type，日化商品type，电器商品type，生鲜商品type等等.