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Elasticsearch是一种面向文档的全文检索引擎，基于Lucene框架实现。它将数据以JSON格式存储，并支持灵活的文档结构。与传统的关系型数据库不同，Elasticsearch不需要预先定义表结构，允许动态添加或修改字段。
在Elasticsearch中，索引（Indices）相当于数据库的概念。一个索引可以包含多种类型（相当于表），每个类型包含多个文档（相当于行），而每个文档则由多个字段（相当于字段或列）组成。
Elasticsearch默认将一个索引划分为多个分片（Shards）。每个分片可以由集群中的多个节点（即Elasticsearch进程）托管。默认情况下，一个索引会有5个主要分片（Primary shards），每个主要分片又有一个副本（Replica shard）。当数据量增加时，可以将索引分成更多分片以提升查询性能。
Elasticsearch的字段类型与关系型数据库的字段类型类似。字段类型决定了如何存储和检索数据。例如，name字段可以是text类型（支持全文搜索），age字段可以是integer类型（数值类型）。需要注意的是，Elasticsearch支持动态映射，能自动检测新字段的类型，但建议在开发时明确字段类型以减少潜在错误。
Elasticsearch的核心操作单元是文档（Documents）。每个文档是一个独立的JSON对象，包含key-value对，支持层次结构（嵌套文档）。文档具有以下特点：
{ "user": { "name": "默辨", "age": 22 } }。Elasticsearch采用倒排索引（Inverted Index）结构，基于Lucene实现。倒排索引的主要目的是支持快速全文检索。具体过程如下：
例如，搜索"to forever"时，Elasticsearch会找到包含这两个词条的文档，并基于匹配程度返回结果。
中文分词是检索准确性的重要环节。Elasticsearch默认使用分词器进行分词，ik_smart和ik_max_word是常用的中文分词算法。ik_smart采用最少切分，ik_max_word则尽量细化。
可以通过GitHub下载IK分词器插件，解压并放置在Elasticsearch的plugins目录下。启动Elasticsearch后，可以通过命令行查看插件列表。
IK分词器支持自定义词典文件，开发者可以基于项目需求自定义分词规则，提升检索的准确性。
Rest风格是一种软件架构风格，常用于API设计。Elasticsearch的RestAPI遵循以下规则：
| 方法 | URL | 描述 |
|---|---|---|
| PUT | localhost:9200/索引/类型/文档id | 创建文档 |
| POST | localhost:9200/索引/类型 | 创建文档 |
| POST | localhost:9200/索引/类型/_update | 更新文档 |
| DELETE | localhost:9200/索引/类型/文档id | 删除文档 |
| GET | localhost:9200/索引/类型/文档id | 查询文档 |
使用PUT命令将数据添加到索引中。例如：
PUT /mobian/type/1{ "name": "默辨", "age": "22"} 随后可以通过可视化界面或CMD查看添加结果。
使用GET命令查询文档。例如，查询包含"3"的name值：
GET /mobian/user/_search?q=name:3
使用POST命令配合_update操作部分字段更新。例如：
POST /mobian/user/_update{ "name": "李四"} 直接使用DELETE命令删除文档或索引。
使用sort字段控制排序，from和size控制分页。例如：
GET /mobian/user/_search{ "query": { "match": { "age": 22 } }, "sort": { "age": "asc" }, "from": 0, "size": 10} 使用highlight字段同时获取匹配结果及其高亮部分。例如：
GET /mobian/user/_search{ "query": { "term": { "name": "默辨" } }, "highlight": ["name"]} 通过逐步了解Elasticsearch的核心概念和操作方法，开发者可以更高效地进行数据存储和检索，充分发挥其面向文档的优势。
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