1、什么是ElasticSearch？
ES就是全文检索引擎。
2、什么是全文检索
1）数据的分类
1、结构化数据
数据类型固定、长度固定、格式固定。例如数据库中的数据。
2、非结构化数据
数据类型不固定、长度不固定、格式不固定。
2）结构化数据的查询
可以直接使用sql语句查询。查询速度很快。
3）非结构化数据的查询
例如：从磁盘文件中找出包含“spring”单词的文件。
方案1：使用顺序扫描的方式
存在的问题：如果数据量非常庞大，花费的时间非常长。
方案2：把非结构化数据变成结构化数据。然后建立索引。
先把文章内容进行分词处理，得到一个基础的单词列表。去除标点符号、转换大小写、去除停用词，并记录单词和文档的对应关系。得到一个最终的单词列表。然后基于单词列表创建一个索引。查询时直接查询索引找到对应的单词，根据单词和文档的的对应关系找到查询的文档列表。
这个先创建索引然后再查询索引的过程就叫做全文检索。
停用词：无意义的词
索引是一次创建可以多次使用，表现为每次查询速度非常快。
索引就是一个独立的数据结构，相当于一本书的目录。
3、全文检索的流程
1）创建索引
1、获得原始文档
原始文档就是我们要在哪些内容中进行搜索，这个内容就是原始文档。
文件搜索：磁盘上的文件
搜索引擎：整个互联网的网页
电商搜索：商品数据
微博搜索：微博数据
2、对应每个原始文档创建Document对象
每个原始文档对应一个Document对象，一个Document中包含多个field，field中包含了文档的属性信息。
对应每个原始文档的属性创建一个Field，把属性保存到field中。
例如：文件的属性有文件名、文件内容、文件的路径、文件大小等。
field包含两部分内容：
field的名称
field的内容
field包含三个特征：
1、是否分词
是否需要对field中的内容进行分词处理。
2、是否索引
分词之后一定要索引，不分词也可以创建索引。只要在field上有查询的需求就应该创建索引。
3、是否存储
是否要把field中的内容保存到磁盘。不影响查询。判断标准，是否要展示给用户看
每个document都有一个唯一的id，可以用户指定也可以系统生成。
3、分析文档
只针对需要分词的field进行分析处理。
1）对原始内容进行字符串拆分
2）去除标点符号
3）去除停用词
4）转换大小写
最终得到一个单词列表。对应每个关键词都封装成一个Term对象。
term中包含两部分内容：
1、关键词本身
2、关键词所在的field
例如：
name:spring name:java name:match
content:spring
不同的field中拆分出的同一个单词是不同的term。
4、创建索引
基于第三步得到的单词列表，创建索引。并且保存到磁盘。
索引库中包含三部分内容：
1）索引：单词列表
2）文档对象：Document
3）关键词和文档的对应关系
2）查询索引
1、用户输入查询条件
2、根据用户输入的查询条件封装成Query对象
把用户输入的内容进行分词处理，得到一个单词列表。
基于单词列表创建查询条件。
1）要查询的内容
2）在哪个field上查询
例如：
在文件内容中包含java关键词
文件名中包含spring关键词
3、基于Query对象查询索引
根据关键词找到索引中对应的位置。
根据关键词和文档的对应关系找到文档id列表。
根据id找到对应的Document对象。
4、展示结果
把document对象中的内容展示给用户。
4、概念说明
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> （Types） -> Documents -> Fields
1 索引 index
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并
且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。在一个集群中，可以定义任意多的索引。
2 类型 type
在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客
平台并且将你所有的数据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可以为评论数据定义另一个类型。
3 文档 document
一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以JSON（Javascript Object Notation）格式来表
示，而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。在一个index/type里面，你可以存储任意多的文档。注意，尽管一个文档，物理上存在于一个索引之中，文档必须被索引/赋予一个索引的type。
4 字段Field
相当于是数据表的字段，对文档数据根据不同属性进行的分类标识
5 映射 mapping: mapping是处理数据的方式和规则方面做一些限制，如某个字段的数据类型、默认值、分析器、是否被索引等等，这些都是映射里面可以设置的，其它就是处理es里面数据的一些使用规则设置也叫做映射，按着最优规则处理数据对性能提高很大，因此才需要建立映射，并且需要思考如何建立映射才能对性能更好。