- ElasticSearch是文檔型數據庫，索引（Index）定義了文檔的邏輯存儲和字段類型，每個索引可以包含多個文檔類型，文檔類型是文檔的集合，文檔以索引定義的邏輯存儲模型，比如，指定分片和副本的數量，配置刷新頻率，分配分析器等，存儲在索引中的海量文檔分佈式存儲在ElasticSearch集羣中。
- ElasticSearch是基於Lucene框架的全文搜索引擎，將所有文檔的信息寫入到倒排索引（Inverted Index）的數據結構中，倒排索引建立的是索引中詞和文檔之間的映射關係，在倒排索引中，數據是面向詞（Term）而不是面向文檔的。
- ElasticSearch的對象模型，跟關係型數據庫模型相比：
1> 索引（Index）：相當於數據庫，用於定義文檔類型的存儲；在同一個索引中，同一個字段只能定義一個數據類型；
2> 文檔類型（Type）：相當於關係表，用於描述文檔中的各個字段的定義；不同的文檔類型，能夠存儲不同的字段，服務於不同的查詢請求；
3> 文檔（Document）：相當於關係表的數據行，存儲數據的載體，包含一個或多個存有數據的字段；
4> 字段（Field）：文檔的一個Key/Value對；
5> 詞（Term）：表示文本中的一個單詞；
6> 標記（Token）：表示在字段中出現的詞，由該詞的文本、偏移量（開始和結束）以及類型組成；
4. 索引是由段（Segment）組成的，段存儲在硬盤（Disk）文件中，段不是實時更新的，這意味着，段在寫入磁盤後，就不再被更新。ElasticSearch引擎把被刪除的文檔的信息存儲在一個單獨的文件中，在搜索數據時，ElasticSearch引擎首先從段中查詢，再從查詢結果中過濾被刪除的文檔，這意味着，段中存儲着“被刪除”的文檔，這使得段中含有”正常文檔“的密度降低。多個段可以通過段合併（Segment Merge）操作把“已刪除”的文檔將從段中物理刪除，把未刪除的文檔合併到一個新段中，新段中沒有”已刪除文檔“，因此，段合併操作能夠提高索引的查找速度，但段合併是IO密集型的操作，需要消耗大量的硬盤IO。
- 創建索引
在創建索引之前，首先了解RESTful API的調用風格，在管理和使用ElasticSearch服務時，常用的HTTP動詞有下面五個：
GET 請求：獲取服務器中的對象
相當於SQL的Select命令
GET /blogs：列出所有博客
POST 請求：在服務器上更新對象
相當於SQL的Update命令
POST /blogs/ID：更新指定的博客
PUT 請求：在服務器上創建對象
相當於SQL的Create命令
PUT /blogs/ID：新建一個博客
DELETE 請求：刪除服務器中的對象
相當於SQL的Delete命令
DELETE /blogs/ID：刪除指定的博客