核心概念

1. 索引
2. 字段类型（mapping）
3. 文档（documents）

elasticsearch是面向文档，关系型数据库 和 elasticsearch 客观的对比！

es中一切都是JSON！

一个人就是一个集群，默认的集群名称是Elasticsearch。

逻辑设计：

一个索引类型中，包含多个文档，比如说文档1，文档2。 当我们索引一篇文档时，可以通过这样的顺序找到 它: 索引 ▷ 类型 ▷ 文档ID ，通过这个组合我们就能索引到某个具体的文档。 注意:ID不必是整数，实际上它是个字符串。

1. 文档

就是我们的一条条数据

user
1  zhangsan  18
2  lisi  3

之前说elasticsearch是面向文档的，那么就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，elasticsearch中，文档有几个 重要属性 :

• 自我包含，一篇文档同时包含字段和对应的值，也就是同时包含 key:value！
• 可以是层次型的，一个文档中包含自文档，复杂的逻辑实体就是这么来的！ {就是一个json对象！fastjson进行自动转换！}
• 灵活的结构，文档不依赖预先定义的模式，我们知道关系型数据库中，要提前定义字段才能使用，在elasticsearch中，对于字段是非常灵活的，有时候，我们可以忽略该字段，或者动态的添加一个新的字段。

尽管我们可以随意的新增或者忽略某个字段，但是，每个字段的类型非常重要，比如一个年龄字段类型，可以是字符串也可以是整型。因为elasticsearch会保存字段和类型之间的映射及其他的设置。这种映射具体到每个映射的每种类型，这也是为什么在elasticsearch中，类型有时候也称为映射类型。

2. 类型

类型是文档的逻辑容器，就像关系型数据库一样，表格是行的容器。 类型中对于字段的定义称为映射，比如 name 映射为字符串类型。 我们说文档是无模式的，它们不需要拥有映射中所定义的所有字段，比如新增一个字段，那么elasticsearch是怎么做的呢？elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜，如果这个值是18，那么elasticsearch会认为它是整型。 但是elasticsearch也可能猜不对， 所以最安全的方式就是提前定义好所需要的映射，这点跟关系型数据库殊途同归了，先定义好字段，然后再使用，别整什么幺蛾子。

3. 索引

就是数据库！

索引是映射类型的容器，elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。索引存储了映射类型的字段和其他设置。 然后它们被存储到了各个分片上了。 我们来研究下分片是如何工作的。

物理设计 ：节点和分片 如何工作

一个集群至少有一个节点，而一个节点就是一个elasricsearch进程，节点可以有多个索引默认的，如果你创建索引，那么索引将会有个5个分片 ( primary shard ,又称主分片 ) 构成的，每一个主分片会有一个副本 ( replica shard ,又称复制分片 )

上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉 了，数据也不至于丢失。 实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。 不过倒排索引是什么?

倒排索引

elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索， 一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。 例如，现在有两个文档， 每个文档包含如下内容：

Study every day, good good up to forever  # 文档1包含的内容
To forever, study every day, good good up # 文档2包含的内容

为了创建倒排索引，我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens)，然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档 :

现在，我们试图搜索 to forever，只需要查看包含每个词条的文档 score

两个文档都匹配，但是第一个文档比第二个匹配程度更高。如果没有别的条件，现在，这两个包含关键字的文档都将返回。

如果要搜索含有 python 标签的文章，那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要 查看标签这一栏，然后获取相关的文章ID即可。完全过滤掉无关的所有数据，提高效率！

elasticsearch的索引和Lucene的索引对比

在elasticsearch中， 索引 （库）这个词被频繁使用，这就是术语的使用。 在elasticsearch中，索引被分为多个分片，每份分片是一个Lucene的索引。所以一个elasticsearch索引是由多个Lucene索引组成的。别问为什么，谁让elasticsearch使用Lucene作为底层呢! 如无特指，说起索引都是指elasticsearch的索引。