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前言
Elasticsearch是目前主流的搜索引擎，那么当我们把数据插入进Elasticsearch中，会发生什么呢？那么我们就来探究一下。
新建文档
让我们在Ealsticsearch中插入一个文档，就像以下curl语句：
curl -XPUT localhost:9200/testindex0201/testtype/1 -d ‘{
“name”: “Arun Mohan”,
“age”: 31
}’
所以我们很快就在Elasticsearch中对文档进行了索引，在这个简单的过程中，有很多相关的问题：
- Elasticsearch是按原样存储数据还是在索引过程中对其进行修改？
- 在 Elasticsearch 中如何更快地搜索文档？
以下章节就来回答这些相关问题：
数据索引过程
下图展示了Elasticsearch索引文档的一个高级抽象的过程
文档在Elasticsearch不是原封不动的存进去，而是Analyzer组件对文档执行一系列的操作，并文档拆分成单词项。然后这些单词项作为倒排索引存储在磁盘中。我们介绍一下Analyzer的一个简要的过程：
Analyzer会将文档的内容通过在某些分隔符处拆分它们（有默认分隔符，例如空格、句号等），拆分后作为单词项，每个单词项都会作为应用在对应的字段进行过滤。所以实际上，在分析器完成分析后，一个密钥由一系列单词项组成。分析后的这些单词项存储在倒排索引中。
Elasticsearch的倒排索引
上节讨论了Analyzer将切分大单词项存入到倒排索引中，那么我们来看一下什么是倒排索引（inverterd index）。
倒排索引是 Elasticsearch 搜索的健壮性和速度的主要原因。让我们看下以下的两个文档
Document 1
{
“name” : “this is a cat”
}
Document 2
{
“name”: “there is a cat and a dog”
}
当Analyzer进行分析后，得到以下单词项
Document 1
“name”: “this”,”is”,”a”,”cat”
Document 2
“name” : “there”,”is”,”a”,”cat”,”and”,”dog”
让我们将这些单词项聚合在一起，形成一个倒排索引
我们对一个Elasticsearch进行文档的搜索匹配的时候，会将搜索的条件进行分析，然后将这些单词项在倒排索引中进行查找，就可以迅速的查找出与该搜索条件对应的文档。
总结
今天我们对Elasticsearch索引一个新增文档进行了了解，也了解了倒排索引这个概念。
