本文主要内容： 1、ES的特点 2、索引文档、检索文档、轻量级查询、表达式查询、结构化搜索、全文检索 短语检索、高亮搜索、分析聚合 3、ES分布式特性 ES和关系型数据库差别：
在应用程序中对象很少只是一个简单的键和值的列表。通常，它们拥有更复杂的数据结构，可能包括日期、地理信息、其他对象或者数组等。
ES特征：
Elasticsearch 是 面向文档 的，意味着它存储整个对象或 文档。Elasticsearch 不仅存储文档，而且
Elasticsearch 使用 JavaScript Object Notation 或者 JSON 作为文档的序列化格式。JSON 序列化被大多数编程语言所支持，并且已经成为 NoSQL 领域的标准格式。 它简单、简洁、易于阅读。
============================================================================= 索引（名词）：
一个 索引 类似于传统关系数据库中的一个 数据库 ，是一个存储关系型文档的地方。 索引 (index) 的复数词为 indices 或 indexes 。 索引（动词）：
索引一个文档 就是存储一个文档到一个 索引 （名词）中以便它可以被检索和查询到。这非常类似于 SQL 语句中的 INSERT 关键词，除了文档已存在时新文档会替换旧文档情况之外。 倒排索引：
关系型数据库通过增加一个 索引 比如一个 B树（B-tree）索引 到指定的列上，以便提升数据检索速度。Elasticsearch 和 Lucene 使用了一个叫做 倒排索引 的结构来达到相同的目的。
一个文档中的每一个属性都是被索引的（有一个倒排索引）和可搜索的。一个没有倒排索引的属性是不能被搜索到的。
=================================================================================
为了对 Elasticsearch 能实现什么及其上手容易程度有一个基本印象，让我们从一个简单的教程开始并介绍索引、搜索及聚合等基础概念。
我们受雇于 Megacorp 公司，作为 HR 部门新的 “热爱无人机” （“We love our drones!”）激励项目的一部分，我们的任务是为此创建一个雇员目录。该目录应当能培养雇员认同感及支持实时、高效、动态协作，因此有一些业务需求：
- 支持包含多值标签、数值、以及全文本的数据
- 检索任一雇员的完整信息
- 允许结构化搜索，比如查询 30 岁以上的员工
- 允许简单的全文搜索以及较复杂的短语搜索
- 支持在匹配文档内容中高亮显示搜索片段
- 支持基于数据创建和管理分析仪表盘
1、索引文档：
PUT /megacorp/employee/1 { "first_name" : "John", "last_name" : "Smith", "age" : 25, "about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } PUT /megacorp/employee/2 { "first_name" : "Jane", "last_name" : "Smith", "age" : 32, "about" : "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } PUT /megacorp/employee/3 { "first_name" : "Douglas", "last_name" : "Fir", "age" : 35, "about": "I like to build cabinets", "interests": [ "forestry" ] }2、检索文档：
GET /megacorp/employee/13、轻量级查询：
//查询所有文档 GET /megacorp/employee/_search //查询姓为Smith的文档 GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith4、使用查询表达式：
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match" : { "last_name" : "Smith" } } }5、结构化搜索：
//年龄>30且姓smith GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "bool": { "must": { "match" : { "last_name" : "smith" } }, "filter": { "range" : { "age" : { "gt" : 30 } } } } } }6、全文搜索：
//喜欢攀岩 GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match" : { "about" : "rock climbing" } } }该笔搜索结果如下：
{ ... "hits": { "total": 2, "max_score": 0.16273327, "hits": [ { ... "_score": 0.16273327, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { ... "_score": 0.016878016, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } }Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每个文档跟查询的匹配程度。第一个最高得分的结果很明显：John Smith 的 about 属性清楚地写着 “rock climbing” 。
但为什么 Jane Smith 也作为结果返回了呢？原因是她的 about 属性里提到了 “rock” 。因为只有 “rock” 而没有 “climbing” ，所以她的相关性得分低于 John 的。
这是一个很好的案例，阐明了 Elasticsearch 如何 在 全文属性上搜索并返回相关性最强的结果。Elasticsearch中的 相关性 概念非常重要，也是完全区别于传统关系型数据库的一个概念，数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配。
7、短语搜索：
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match_phrase" : { "about" : "rock climbing" } } }该笔返回结果如下：
{ ... "hits": { "total": 1, "max_score": 0.23013961, "hits": [ { ... "_score": 0.23013961, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } } ] } }8、高亮搜索：
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match_phrase" : { "about" : "rock climbing" } }, "highlight": { "fields" : { "about" : {} } } }当执行该查询时，返回结果与之前一样，与此同时结果中还多了一个叫做 highlight 的部分。这个部分包含了 about 属性匹配的文本片段，并以 HTML 标签 <em></em> 封装：
{ ... "hits": { "total": 1, "max_score": 0.23013961, "hits": [ { ... "_score": 0.23013961, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] }, "highlight": { "about": [ "I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>" ] } } ] } }9、分析聚合：
lasticsearch 有一个功能叫聚合（aggregations），允许我们基于数据生成一些精细的分析结果。聚合与 SQL 中的 GROUP BY 类似但更强大。
我们提到过 Elasticsearch 可以横向扩展至数百（甚至数千）的服务器节点，同时可以处理PB级数据。我们的教程给出了一些使用 Elasticsearch 的示例，但并不涉及任何内部机制。Elasticsearch 天生就是分布式的，并且在设计时屏蔽了分布式的复杂性。
Elasticsearch 在分布式方面几乎是透明的。教程中并不要求了解分布式系统、分片、集群发现或其他的各种分布式概念。可以使用笔记本上的单节点轻松地运行教程里的程序，但如果你想要在 100 个节点的集群上运行程序，一切依然顺畅。
Elasticsearch 尽可能地屏蔽了分布式系统的复杂性。这里列举了一些在后台自动执行的操作：
- 分配文档到不同的容器 或 分片 中，文档可以储存在一个或多个节点中
- 按集群节点来均衡分配这些分片，从而对索引和搜索过程进行负载均衡
- 复制每个分片以支持数据冗余，从而防止硬件故障导致的数据丢失
- 将集群中任一节点的请求路由到存有相关数据的节点
- 集群扩容时无缝整合新节点，重新分配分片以便从离群节点恢复