1、索引（相当于一个数据库）
2、字段类型（mapping）
3、文档（document）
eslasticsearch是面向文档的
eslasticsearch和Mysql数据库进行对比
| MySql | eslasticsearch |
|---|---|
| 数据库(database) | 索引(indices) |
| 表(table) | type ==>已被弃用 |
| 行() | 文档( document) |
| 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
image.png
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。
文档（相当于我们数据库中的一条条数据）
elasticsearch是面向文档的，那就意味着索引和搜索数据的最小单位是文档，文档中几个重要的属性：
- 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。
类型（“表”）
在我们的关系型数据库中，每个字段都会有一个类型映射，比如name映射为String字符串类型。
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，elasticsearch会自动的将新字段加入映射，但是这个字段的不确定它是什么类型，elasticsearch就开始猜（自动去匹配），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
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。
物理设计：节点和分片 如何工作
创建新索引
image.png
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，那么索引将会有个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)
image.png
上图是一个有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于失。实际上，一个分片是一个Lucene索引（一个ElasticSearch索引包含多个Lucene索引 ） ，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字。
倒排索引（Lucene索引底层）
elasticsearch使用的是一种称为倒排索引的结构，采用Lucene倒排索引作为底层。这种结构适合用于快速的全文检索。一个索引由文档中所有不重复的列表构成，对于每一个词，都有一个包含它的文档列表。
举个例子：
good good study,day day up #文档1
Study every day,good good up #文档2
为了创建倒排索引，我们要将这些文档拆分称为一个个独立的词，然后创建一个包含所有不重复的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档
| term | doc1 | doc2 |
|---|---|---|
| good | √ | √ |
| study | √ | × |
| day | √ | √ |
| Study | × | √ |
| every | × | √ |
| up | √ | √ |
假如我们搜索的词条是good study，两个文档都匹配，但是显然第一个文档的匹配度更高。这样的好处是我们可以完全过滤掉所有的无关数据，大大提高我们的效率
| term | doc1 | doc2 |
|---|---|---|
| good | √ | √ |
| study | √ | × |
| score 权重 | 2 | 1 |
在elasticearch中，索引被分为多片，每份分片是一个Lucene索引，一个elasticearch的索引是由多个Lucene索引组成的。
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