首先ES没有库和表的概念，只有index,type,document（详细术语可以看ES的系列一 http://www.cnblogs.com/ulysses-you/p/6736926.html），如果要加快理解的话，可以和一般关系型数据库做简单映射
下面是对这些概念的理解
Index
1.ES的index中shards相当于lucene的indices，而lucene的indices会拥有固定的磁盘空间，内容和文件描述，所以不能无脑新建ES的index，数据量大的1个index比多个小的index效率更高，所以ES的多个types代替多个indices可以减少ES对lucene的管理
2.尽量不要多个index一起查，ES在搜索过程会集合要搜索的每个index下的每个shards，所以会很吃资源
Type
1.1个index下搜索1个type和多个type不需要消耗更多资源
2.fields必须保持一致，1个index中有两个相同name的fields，但是type不同，则这两个fields的propertis必须一样
3.fields尽可能不要稀疏（hbase的表是稀疏型），已经存在的fileds会因为不存在的fields消耗资源，这也是lucene的一个问题
·由于fields稀疏会导致压缩的效率降低。
·1个document会预留一个固定大小的磁盘空间来提高寻址效率
4.由于index-wide统计，1个type下documents的scores会被其他type下documents影响
5.1个稀疏的index比把1个index分割成多个更加有害
总结
选择存储结构时的自问
- Are you using parent/child? If yes this can only be done with two types in the same index.
- Do your documents have similar mappings? If no, use different indices.
- If you have many documents for each type, then the overhead of Lucene indices will be easily amortized so you can safely use indices, with fewer shards than the default of 5 if necessary.
- Otherwise you can consider putting documents in different types of the same index. Or even in the same type.
常用套路
1个index包含5个type和5个index只有一个shard几乎是等价的。
2.如果documents的mapping不同，就多开index
3.一般而言，多types的场景很少
4.追求高写入，则增加shards，追求高读取，则减少shards
参考资料
//官方index和type的比较
https://www.elastic.co/blog/index-vs-type
//外国友人写的很详细的ES博客
https://blog.insightdatascience.com/anatomy-of-an-elasticsearch-cluster-part-i-7ac9a13b05db