前言
Elasticsearch（弹性搜索） ，简称为ES， 它是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，它提供的功能主要分为：实时存储，实时分析搜索；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。
ES核心也是基于 Lucene 来实现所有索引和搜索的功能，其开发者开发ES的初衷是希望通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
据国际权威的数据库产品评测机构 DB Engines 的统计，在2016年1月，ElasticSearch已超过Solr等，成为排名第一的搜索引擎类应用。
常见概念介绍
Elasticsearch 是 面向文档 的，意味着它存储整个对象或 文档。Elasticsearch 不仅存储文档，而且 索引 每个文档的内容，使之可以被检索。
上面提到了两个关键字--文档，索引。可以说这个两个词是ES的基石。
文档
在以Java为代表的面向对象语言中，对象是操作的基本单位。对于ES而言，文档的概念可以类比对象。不过，有一个区别： 对象仅仅是类似于 hashmap 、字典或者JSON 对象，对象中也可以嵌套其他的对象。在 ES中，术语 文档 有着特定的含义。它是指根对象（最顶层）, 这个根对象被序列化成 JSON 并存储到 ES 中，指定了唯一 ID。
上面又提到一个新词------根对象，要理解根对象，那么就需要分析ES文档的内容和组成了。下面展示了一个基础的格式化后的ES文档数据。以key的格式可以划分了两类，带"_"的字段（即文档元数据，如_id，_index等）和普通字段（即真实的内容，如workerName）。
对于一个文档而言，重要的文档源数据三个，_index，_type，_id。通过这三个元数据即可定位到一个明确的文档。其中_index，也就是前面提到 索引。 索引 可以说是具有共同特性的文档集合。
在一个索引中也可以有多个类别的文档，对于文档类别则使用_type来声明，相当于在索引中对数据进行逻辑分区。在 7.0 之前，每一个索引是可以设置多个 Types 的，每个 Type 会拥有相同结构的文档，但是在 6.0 开始，Type 已经被废除，在 7.0 开始，一个索引只能创建一个 Type，也就是 _doc。
当然对于每个文档都有一个唯一标识:_id。id是一个字段串，若不指定，默认是一个Base64 编码的 UUID。
{
"_id": "198278367",
"_index": "hcm_worker",
"_type": "_doc",
"_score": 1,
"_source": {
"workerName": "小明",
"workerNo": "U12093",
"workerTag": [
{
"key": "年龄",
"value": [ "30~40"]
}
]
}
}
索引
接下来介绍ES中另一个重要的概念---索引。对于MySQL数据库，索引可以说是最基础的一个概念，ES中的索引与MySQL中的索引概念有所不同。在ES中索引有名词和动词两种含义。
对于名词含义，如前所述，索引是具有共同特性的文档集合。类似于传统关系数据库中的一个 数据表 ，是一个存储关系型数据的地方。
对于动词含义，索引一个文档 就是存储一个文档到一个 索引 （名词）中以便被检索和查询。这非常类似于 SQL 语句中的 INSERT 关键词，除了文档已存在时，新文档会替换旧文档情况之外。
和MySQL使用B+树索引 到指定的列上，来提升数据检索速度。ES也有MySQL索引的类似功能，即倒序索引，用于快速的全文搜索。
关于倒排索引的介绍，下面的博客介绍的很详细，可参考。
总结
这里只是简单介绍了ES最基础的两个概念：文档和索引。后续的搜索，排序，分布式等等都是基于这两个概念发展的。也会继续学习进行整理。