在ES中的数据可以分为两类：精确值(exact values)以及全文(full text)。
- 精确值：例如日期类型date，若date其有两个值:2014-09-15与2014，那么这两个值不相等。又例如字符串类型foo与Foo不相等。
- 全文：通常是人类语言写的文本，例如一段tweet信息、email的内容等。
精确值很容易被索引：一个值要么相当要么不等。 索引全文值就需要很多功夫。例如我们不仅要想：这个文档符合我们的查询吗？还要想：这个文档有多符合我们的查询？换句话说就是：这个文档跟我们的查询关联大吗？我们很少精确的去匹配整个全文，我们最想要的是去匹配全文文本的内部信息。除此，我们还希望搜索能够理解我们的意图：例如
如果你搜索UK，我们需要包含United Kingdom的文本也会被匹配。 如果你搜索jump，那么包含jumped,jumps,jumping,更甚者leap的文本会被匹配。
为了更方便的进行全文索引，ES首先要先分析文本，然后使用分析过的文本去创建倒序索引。
建立倒序索引的过程
举例
例如：如果我们有两个文档，每一个文档有一个content字段，包含的内容如下：
1.The quick brown fox jumped over the lazy dog
2.Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer
CharcterFilters
字符过滤器能够去除HTML标记，或者转换"&"为"and"。没有特殊字符，因此不需要CharacterFilters特殊处理。
Tokenizer
Tokenizer将content分割成单独的词(称为terms or tokens)，创建一个所有terms的列表，然后罗列每一个term出现的文档。此过程称为tokenization。如下图：
倒序索引.png
ES使用倒序索引来加速全文索引。一个倒序索引由两部分组成：
- 在文档中出现的所有不同的词；
- 对每个词，它所出现的文档的列表。
如果我们想要搜索 quick brown，我们仅仅只需要找每一个term出现的文档即可。如下图：
rsa_ex
每一个文档都匹配到了，但是第一个比第二个要匹配的多。如果我们使用一个简单的相似性算法仅仅只计算匹配的数量，那么我们可以称第一个文档要比第二个匹配的好(与我们的查询更有关联)。
Token Filters
但是现在的倒序索引有一些问题：
Quick与quick是两个不同的term，但是搜索的用户会认为它们应该是一样的term才是合理的。
fox和foxes，dog和dogs是一样的词根，应该列为同一个term。 jumped和leap虽然词根不一样，但是意义却相同。
如果改善了上面的问题，那么倒序索引应该如下图：
Paste_Image.png
每个词都通过所有标记过滤(token filters)，它可以修改词（例如将"Quick"转为小写），去掉词（例如停用词像"a"、"and"、"the"等等），或者增加词（例如同义词像"jump"和"leap"）
但是此时如果用户搜索Quick还会失败，因为term不含精确值Quick。但是，如果我们对QueryString使用与上述改善步骤相同的策略，那么用户搜索的Quick将会被转换为quick，此过程称为normalization。那么将会成功匹配。 对content的处理tokenization和normalization称为analysis过程。ES有很多种内置的analyzer处理这些。
参考
http://www.shaheng.me/blog/2015/06/elasticsearch--.html
http://mednoter.com/all-about-analyzer-part-one.html
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