ElasticSearch索引简介

ElasticSearch是文档型数据库，索引（Index）定义了文档的逻辑存储和字段类型，每个索引可以包含多个文档类型，文档类型是文档的集合，文档以索引定义的逻辑存储模型，比如，指定分片和副本的数量，配置刷新频率，分配分析器等，存储在索引中的海量文档分布式存储在ElasticSearch集群中。

ElasticSearch是基于Lucene框架的全文搜索引擎，将所有文档的信息写入到倒排索引（Inverted Index）的数据结构中，倒排索引建立的是索引中词和文档之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的。

ElasticSearch的对象模型，跟关系型数据库模型相比：

索引（Index）：相当于数据库，用于定义文档类型的存储；在同一个索引中，同一个字段只能定义一个数据类型；
文档类型（Type）：相当于关系表，用于描述文档中的各个字段的定义；不同的文档类型，能够存储不同的字段，服务于不同的查询请求；
文档（Document）：相当于关系表的数据行，存储数据的载体，包含一个或多个存有数据的字段；
字段（Field）：文档的一个Key/Value对；
词（Term）：表示文本中的一个单词；
标记（Token）：表示在字段中出现的词，由该词的文本、偏移量（开始和结束）以及类型组成；
索引是由段（Segment）组成的，段存储在硬盘（Disk）文件中，段不是实时更新的，这意味着，段在写入磁盘后，就不再被更新。ElasticSearch引擎把被删除的文档的信息存储在一个单独的文件中，在搜索数据时，ElasticSearch引擎首先从段中查询，再从查询结果中过滤被删除的文档，这意味着，段中存储着“被删除”的文档，这使得段中含有”正常文档“的密度降低。多个段可以通过段合并（Segment Merge）操作把“已删除”的文档将从段中物理删除，把未删除的文档合并到一个新段中，新段中没有”已删除文档“，因此，段合并操作能够提高索引的查找速度，但段合并是IO密集型的操作，需要消耗大量的硬盘IO。

一，创建索引

在创建索引之前，首先了解RESTful API的调用风格，在管理和使用ElasticSearch服务时，常用的HTTP动词有下面五个：

GET 请求：获取服务器中的对象
相当于SQL的Select命令
GET /blogs：列出所有对象
POST 请求：在服务器上更新对象
相当于SQL的Update命令
POST /blogs/ID：更新指定的博客
PUT 请求：在服务器上创建对象
相当于SQL的Create命令
PUT /blogs/ID：新建一个对象
DELETE 请求：删除服务器中的对象
相当于SQL的Delete命令
DELETE /blogs/ID：删除指定的对象
HEAD 请求：仅仅用于获取对象的基础信息