Elasticsearch 中的集群、节点、索引、文档、类型
集群是一个或多个节点（服务器）的集合，它们共同保存您的整个数据，并提供跨所有节点的联合索 引和搜索功能。群集由唯一名称标识，默认情况下为“elasticsearch”。此名称很重要，因为如果节点设置为按名称加入群集，则该节点只能是群集的一部分。
节点是属于集群一部分的单个服务器。它存储数据并参与群集索引和搜索功能。
索引就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间，映射到一 个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。 MySQL =>数据库 Elasticsearch =>索引
文档类似于关系数据库中的一行。不同之处在于索引中的每个文档可以具有不同的结构（字段），但 是对于通用字段应该具有相同的数据类型。 MySQL => Databases => Tables => Columns / Rows Elasticsearch => Indices => Types =>具有属性的文档
类型是索引的逻辑类别/分区，其语义完全取决于用户。
什么是倒排索引
一切设计都是为了提高搜索的性能
倒排索引（Inverted Index）也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗地来讲，正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。
倒排索引是搜索引擎的核心。搜索引擎的主要目标是在查找发生搜索条件的文档时提供快速搜索。ES
中的倒排索引其实就是 lucene 的倒排索引，区别于传统的正向索引，倒排索引会再存储数据时将关键词和数据进行关联，保存到倒排表中，然后查询时，将查询内容进行分词后在倒排表中进行查询，最后匹配数据即可.
假设有这么几条数据
| ID | Name | Age | Sex |
| 1 | Kate | 24 | Female |
| 2 | John | 24 | Male |
| 3 | Bill | 29 | Male |
ID是Elasticsearch自建的文档id，那么Elasticsearch建立的索引如下:
| Name: | |||
| Term | Posting List | ||
| – | – | ||
| Kate | 1 | ||
| John | 2 | ||
| Bill | 3 | ||
| Age: |
| Term | Posting List |
| 24 | [1,2] |
| 29 | 3 |
Sex:
| Term | Posting List |
| Female | 1 |
| Male | [2,3] |
Posting List
Elasticsearch分别为每个field都建立了一个倒排索引，Kate, John, 24, Female这些叫term，而[1,2]就是Posting List。Posting list就是一个int的数组，存储了所有符合某个term的文档id。
通过posting list这种索引方式似乎可以很快进行查找，比如要找age=24的同学，爱回答问题的小明马上就举手回答：我知道，id是1，2的同学。
elasticsearch-head chrome插件安装
elasticsearch-head是一个用于浏览Elastic Search集群并与之交互的 Web 前端。
下载，也可通过谷歌商城直接下载
安装好后点开插件
kibana安装
Kibana 是一个免费且开放的用户界面，能够让你对 Elasticsearch 数据进行可视化，并 让你在 Elastic Stack 中进行导航。你可以进行各种操作，从跟踪查询负载，到理解请求如 何流经你的整个应用，都能轻松完成。
修改config/kibana.yml文件
# 默认端口 server.port: 5601 # ES 服务器的地址 elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"] # 索引名 kibana.index: ".kibana" # 支持中文 i18n.locale: "zh-CN"
Windows 环境下执行 bin/kibana.bat 文件
最后：通过浏览器访问 : http://localhost:5601
可以通过控制台跳过 cURL 并使用此 JSON 接口直接处理数据。
