一、elasticSearch简介
ES是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎，它可以几乎实时的存储、检索数据。核心是lucene，一个强大的搜索库，他的倒排索引比B+的索引还要快
二、ES的核心概念
集群，节点，索引，类型，文档，分片，映射是什么？
首先是集群，下面包含多个节点，而每一个节点对应的都是一个个ElasticSearch进程。
ES在后台的把每个索引划分成多个分片，每个分片可以在集群中的不同服务器间迁移，保证了ES的高可用性
elasticsearch是面向文档的 （最小的单位就是文档），一切都是JSON
查找的过程，索引-》类型-》文档的id通过这个组合可以所以到某个具体的文档 ID不必是整数，可以使一个具体的字符串
文档：就是我们的一条条记录
索引：相当于数据库
划分成多个分片存储文档，一个分片就是一个个的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。
重点: 倒排索引
elasticsearch使用的是一种称为倒排索引 |的结构,采用Lucene倒排索作为底层。这种结构适用于快速的全文搜索，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。 例如,现在有两个文档，每个文档包含如下内容:
Study every day， good good up to forever # 文 档1包含的内容
To forever, study every day，good good up # 文档2包含的内容
为创建倒排索引,我们首先要将每个文档拆分成独立的词(或称为词条或者tokens) ,然后创建一个包含所有不重复的词条的排序列表,然后列出每个词条出现在哪个文档:
假如：比如我们通过博客标签来搜索博客文章。那么倒排索引列表就是这样的一个结构:
博客文章ID 标签 标签（倒排索引） 博客文章ID
1 python python 1.2.3
2 python linux 3.4
3 linux python
4 linux
如果要搜索含有python标签的文章,那相对于查找所有原始数据而言，查找倒排索引后的数据将会快的多。只需要查看标签这一栏,然后获取相关的文章ID即可。完全过滤掉无关的所有数据,提高效率!
因为一个ES索引包含多个分片，每一个分片都是lucene索引组成。而每一个分片用于存储文档。lucence用来有效的查找对应的文档
IK分词器：将一段的中文划分为一个个关键字 搜索的时候将自己的信息进行分词
- 两个分词算法：ik_smart（最少切分），ik_max_word（最细粒度划分）
