什么是ElasticSearch？
数据检索几乎是所有IT系统的基本需求，MySQL为此专门提供了条件查询、模糊查询LIKE和全文索引FULLTEXT。
下面是一张简化后的MySQL商品数据表。
| id | name |
|---|---|
| 1 | 2024笔记本电脑新款全新2.5K护眼屏商务出差办公 |
| 2 | 戴睿2.5K超清IPS屏极光X14电脑轻薄商务办公 |
| 3 | 轻薄便携32G金属笔记本电脑大学生超薄商务办公学习 |
| 4 | 2024新款AI笔记本电脑全新商务办公学习轻薄 |
| 5 | 英特尔2024新品14英寸笔记本电脑酷睿i7轻薄便携学生超薄办公 |
如果MySQL要在这张商品表中找到i7关键字，就只能通过模糊查询（LIKE）的方式，一行行地找。哪怕有再多索引，也得从第一行开始，直至找到最后一行。
这是一种用Key找Value的方式，也就是通过ID找内容，也称为顺排索引。
和它相对的，就是倒排索引。
如果用倒排索引来实现刚才的那个查询需求，它会把内容分解成下面这样的结构。
| 单词id | 单词 | 出现次数 | 文档id:位置id |
|---|---|---|---|
| 1 | 2024 | 3 | {1,0}, {4,0}, {5,0} |
| 2 | 笔记本 | 4 | {1,1}, {3,4}, {4,3}, {5,4} |
| 3 | 电脑 | 5 | {1,2}, {2,6}, {3,5}, {4,4}, {5,5} |
| 4 | 全新 | 2 | {1,4}, {4,5} |
| 5 | 2.5K | 2 | {1,5}, {2,1} |
| 6 | 商务 | 4 | ... |
| 7 | 出差 | 1 | ... |
| 8 | 办公 | 5 | ... |
| 9 | i7 | 1 | {1,7} |
| ... | ... | ... | ... |
即使是是一个完整的句子，也可以通过将它拆分（也就是进行分词）的方式，来逐个匹配。
这种索引方式，比MySQL使用的顺排索引效率更高，而且功能更强，更精准。
Elasticsearch就是这样一种专门用来实现搜索功能的NoSQL搜索引擎，它正是基于倒排索引实现的。
作为一种NoSQL系统，它同样也不遵循结构化数据存储的套路，但也不完全像MongoDB这种非结构化数据那样可以实现保存什么类型，就定义什么类型，而是介于它们二者之间。
Elasticsearch像MySQL一样，需要预先定义Index和Type，但却可以像MongoDB一样，不必事先定义Field，而是保存什么类型，就定义什么类型（当然，也可以事先定义Field，避免脏数据）。
Elasticsearch是一个分布式的倒排索引系统。为了管理庞大的数据，它和MongoDB一样，也采用了类似于MongoDB分片和MongoDB副本集的技术。
Elasticsearch的所有分片（Shard）和副本（Replica）都是运行在节点（Node）之上的，而若干个节点（Node）则组成了完整的Elasticsearch集群（Cluster）。
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