關系行資料庫和ElasticSearch客觀對比
ElasticSearch是面向文檔，關系行資料庫和ElasticSearch客觀對比！一切都是JSON！
| Relational DB | ElasticSearch |
| 資料庫（database） | 索引（indices） |
| 表（tables） | types <慢慢會被棄用!> |
| 行（rows） | documents |
| 字段（columns） | fields |
elasticsearch（叢集）中可以包含多個索引（資料庫） ,
每個索引中可以包含多個類型（表） ,
每個類型下又包含多個文檔（行） ,
每個文檔中又包含多個字段（列）。
實體設計:
elasticsearch在背景把每個索引劃分成多個分片，每分分片可以在叢集中的不同伺服器間遷移
一個人就是一個叢集! ，即啟動的ElasticSearch服務，預設就是一個叢集，且預設叢集名為elasticsearch；
邏輯設計：
一個索引類型中，包含多個文檔，比如說文檔1，文檔2。
當我們索引一篇文檔時，可以通過這樣的順序找到它：
索引 => 類型 => 文檔ID ，通過這個組合我們就能索引到某個具體的文檔。
注意：ID不必是整數，實際上它是個字元串。
索引（“庫”）
索引是映射類型的容器， elasticsearch中的索引是一個非常大的文檔集合。
索引存儲了映射類型的字段和其他設定。
然後它們被存儲到了各個分片上了。
一個叢集至少有一個節點，而一個節點就是一個elasricsearch程序，
節點可以有多個索引預設的，如果你建立索引，那麼索引将會有5個分片(primary shard ,又稱主分片) 構成的，
每一個主分片會有一個副本(replica shard，又稱複制分片);
類型（“表”）
類型是文檔的邏輯容器，就像關系型資料庫一樣，表格是行的容器。
類型中對于字段的定義稱為映射，比如name映射為字元串類型。我們說文檔是無模式的，它們不需要擁有映射中所定義的所有字段，比如新增一個字段，那麼elasticsearch是怎麼做的呢?
elasticsearch會自動地将新字段加入映射，但是這個字段的不确定它是什麼類型，elasticsearch就開始猜，如果這個值是18，那麼elasticsearch會認為它是整形。
但是elasticsearch也可能猜不對，是以最安全的方式就是提前定義好所需要的映射，這點跟關系型資料庫殊途同歸了，先定義好字段，然後再使用
文檔（”行“）
之前說elasticsearch是面向文檔的，那麼就意味着索引和搜尋資料的最小機關是文檔，
elasticsearch中，文檔有幾個重要屬性:
- 自我包含，一篇文檔同時包含字段和對應的值，也就是同時包含key:value !
- 可以是層次型的，一個文檔中包含自文檔，複雜的邏輯實體就是這麼來的! {就是一個json對象 ! fastjson進行自動轉換 !}
- 靈活的結構，文檔不依賴預先定義的模式，我們知道關系型資料庫中，要提前定義字段才能使用，在elasticsearch中，對于字段是非常靈活的，有時候,我們可以忽略該字段，或者動态的添加一個新的字段。
反向索引（Lucene索引底層）
簡單說就是 按（文章關鍵字，對應的文檔<0個或多個>）形式建立索引，根據關鍵字就可直接查詢對應的文檔（含關鍵字的），無需查詢每一個文檔
反向索引是差別于正排索引的概念：
- 正排索引：是以文檔對象的唯一 ID 作為索引，以文檔内容作為記錄。
- 反向索引：Inverted index，指的是将文檔内容中的單詞作為索引，将包含該詞的文檔 ID 作為記錄。
如果需要在文檔中查詢 蘇州街桔子 ，可以通過分詞後：
蘇州街 查到 1、2，
通過 桔子 查到 2，
然後再進行 取交取并等操作 得到最終結果。