一、elasticsearch是面向文档，关系行数据库 和 elasticsearch 客观的对比
elasticsearch(集群)中可以包含多个索引(数据库)，每个索引中可以包含多个类型(表)，每个类型下又包含多 个文档(行)，每个文档中又包含多个字段(列)。
物理设计：
elasticsearch 在后台把每个索引划分成多个分片，每分分片可以在集群中的不同服务器间迁移
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，可以通过这样的一各顺序找到 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。
二、文档
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！
- 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 串也可以是整形。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。
三、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，但是这个字段的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
是整形。 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。
四、索引
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，等等，倒排索引是什 么鬼?
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
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。
再来看一个示例，比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构 :
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。
elasticsearch的索引和Lucene的索引对比
在elasticsearch中， 索引 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。
