关系行数据库和ElasticSearch客观对比
ElasticSearch是面向文档，关系行数据库和ElasticSearch客观对比！一切都是JSON！
| Relational DB | ElasticSearch |
| 数据库（database） | 索引（indices） |
| 表（tables） | types <慢慢会被弃用!> |
| 行（rows） | documents |
| 字段（columns） | fields |
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
一个人就是一个集群! ，即启动的ElasticSearch服务，默认就是一个集群，且默认集群名为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。
索引（“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。
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);
类型（“表”）
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会自动地将新字段加入映射，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
文档（”行“）
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。
倒排索引（Lucene索引底层）
简单说就是 按（文章关键字，对应的文档<0个或多个>）形式建立索引，根据关键字就可直接查询对应的文档（含关键字的），无需查询每一个文档
倒排索引是区别于正排索引的概念：
- 正排索引：是以文档对象的唯一 ID 作为索引，以文档内容作为记录。
- 倒排索引：Inverted index，指的是将文档内容中的单词作为索引，将包含该词的文档 ID 作为记录。
如果需要在文档中查询 苏州街桔子 ，可以通过分词后：
苏州街 查到 1、2，
通过 桔子 查到 2，
然后再进行 取交取并等操作 得到最终结果。