倒排索引
Elasticsearch 使用一种称为 倒排索引 的结构，它适用于快速的全文搜索。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表。
例如，假设我们有两个文档，每个文档的 content 域包含如下内容：
The quick brown fox jumped over the lazy dog
Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer
为了创建倒排索引，我们首先将每个文档的 content 域拆分成单独的 词（我们称它为 词条 或 tokens ），创建一个包含所有不重复词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档。结果如下所示：
Term Doc_1 Doc_2
-------------------------
brown | X | X
dog | X | X
fox | X | X
in | | X
jump | X | X
lazy | X | X
over | X | X
quick | X | X
summer | | X
the | X | X
------------------------
分析与分析器
分析 包含下面的过程：
- 首先，将一块文本分成适合于倒排索引的独立的 词条 ，
- 之后，将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”，或者 recall
分析器执行上面的工作。 分析器 实际上是将三个功能封装到了一个包里：
-
字符过滤器
首先，字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉HTML，或者将 & 转化成
and。 -
分词器
其次，字符串被 分词器 分为单个的词条。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候，可能会将文本拆分成词条。
-
Token 过滤器
最后，词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条（例如，小写化 Quick ），删除词条（例如， 像 a
，and，the 等无用词），或者增加词条（例如，像 jump 和 leap 这种同义词）。
Elasticsearch提供了开箱即用的字符过滤器、分词器和token 过滤器。 这些可以组合起来形成自定义的分析器以用于不同的目的。
- 内置分析器
- 标准分析器。标准分析器是Elasticsearch默认使用的分析器。它是分析各种语言文本最常用的选择。它根据 Unicode 联盟 定义的 单词边界 划分文本。删除绝大部分标点。最后，将词条小写。
- 简单分析器。简单分析器在任何不是字母的地方分隔文本，将词条小写。
- 空格分析器。空格分析器在空格的地方划分文本。
- 语言分析器。特定语言分析器可用于 很多语言。它们可以考虑指定语言的特点。例如， 英语 分析器附带了一组英语无用词（常用单词，例如 and 或者 the ，它们对相关性没有多少影响），它们会被删除。 由于理解英语语法的规则，这个分词器可以提取英语单词的 词干 。
- 测试分析器
为了理解发生了什么，你可以使用 analyze API 来看文本是如何被分析的。在消息体里，指定分析器和要分析的文本：
GET /_analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "Text to analyze"
}
映射
- Elasticsearch 支持 如下简单域类型：
字符串: string
整数 : byte, short, integer, long
浮点数: float, double
布尔型: boolean
日期: date
- 查看映射。
通过 /_mapping ，我们可以查看 Elasticsearch 在一个或多个索引中的一个或多个类型的映射
GET /gb/_mapping/tweet
-
自定义映射
域最重要的属性是 type 。对于不是 string 的域，你一般只需要设置 type ：
{
"number_of_clicks": {
"type": "integer"
}
}
默认， string 类型域会被认为包含全文。就是说，它们的值在索引前，会通过 一个分析器，针对于这个域的查询在搜索前也会经过一个分析器。
string 域映射的两个最重要 属性是 index 和 analyzer 。
-
index
index 属性控制怎样索引字符串。它可以是下面三个值：
- analyzed。首先分析字符串，然后索引它。换句话说，以全文索引这个域。
- not_analyzed。索引这个域，所以它能够被搜索，但索引的是精确值。不会对它进行分析。
- no。不索引这个域。这个域不会被搜索到。
string 域 index 属性默认是 analyzed 。如果我们想映射这个字段为一个精确值，我们需要设置它为 not_analyzed ：
{
"tag": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
-
analyzer
对于 analyzed 字符串域，用 analyzer 属性指定在搜索和索引时使用的分析器。默认， Elasticsearch 使用 standard 分析器， 但你可以指定一个内置的分析器替代它，例如 whitespace 、 simple 和
english：
{
"tweet": {
"type": "string",
"analyzer": "english"
}
}
-
更新映射
当你首次 创建一个索引的时候，可以指定类型的映射。你也可以使用 /_mapping 为新类型（或者为存在的类型更新映射）增加映射。
尽管你可以 增加_ 一个存在的映射，你不能 _修改 存在的域映射。如果一个域的映射已经存在，那么该域的数据可能已经被索引。如果你意图修改这个域的映射，索引的数据可能会出错，不能被正常的搜索。
创建一个新索引，指定 tweet 域使用 english 分析器：
PUT /gb
{
"mappings": {
"tweet" : {
"properties" : {
"tweet" : {
"type" : "string",
"analyzer": "english"
},
"date" : {
"type" : "date"
},
"name" : {
"type" : "string"
},
"user_id" : {
"type" : "long"
}
}
}
}
}
稍后，我们决定在 tweet 映射增加一个新的名为 tag 的 not_analyzed 的文本域，使用 _mapping ：
PUT /gb/_mapping/tweet
{
"properties" : {
"tag" : {
"type" : "string",
"index": "not_analyzed"
}
}
}
注意，我们不需要再次列出所有已存在的域，因为无论如何我们都无法改变它们。新域已经被合并到存在的映射中。
