开始第一步
我们现在开始进行一个简单教程，它涵盖了一些基本的概念介绍，比如索引(indexing)、搜索(search)以及聚合(aggregations)。通过这个教程，我们可以让你对Elasticsearch能做的事以及其易用程度有一个大致的感觉。
我们接下来将陆续介绍一些术语和基本的概念，但就算你没有马上完全理解也没有关系。我们将在本书的各个章节中更加深入的探讨这些内容。
所以，坐下来，开始以旋风般的速度来感受Elasticsearch的能力吧！
让我们建立一个员工目录
假设我们刚好在Megacorp工作，这时人力资源部门出于某种目的需要让我们创建一个员工目录，这个目录用于促进人文关怀和用于实时协同工作，所以它有以下不同的需求：
数据能够包含多个值的标签、数字和纯文本。
检索任何员工的所有信息。
支持结构化搜索，例如查找30岁以上的员工。
支持简单的全文搜索和更复杂的短语(phrase)搜索
高亮搜索结果中的关键字
能够利用图表管理分析这些数据
索引员工文档
我们首先要做的是存储员工数据，每个文档代表一个员工。在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing)，不过在索引之前，我们需要明确数据应该存储在哪里。
在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中，我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库：
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)（数据库），每一个索引可以包含多个类型(types)（表），每一个类型包含多个文档(documents)（行），然后每个文档包含多个字段(Fields)（列）。
「索引」含义的区分
你可能已经注意到索引(index)这个词在Elasticsearch中有着不同的含义，所以有必要在此做一下区分:
索引（名词） 如上文所述，一个索引(index)就像是传统关系数据库中的数据库，它是相关文档存储的地方，index的复数是indices 或indexes。
索引（动词） 「索引一个文档」表示把一个文档存储到索引（名词）里，以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的INSERT关键字，差别是，如果文档已经存在，新的文档将覆盖旧的文档。
倒排索引 传统数据库为特定列增加一个索引，例如B-Tree索引来加速检索。Elasticsearch和Lucene使用一种叫做倒排索引(inverted index)的数据结构来达到相同目的。
默认情况下，文档中的所有字段都会被索引（拥有一个倒排索引），只有这样他们才是可被搜索的。
我们将会在倒排索引章节中更详细的讨论。
所以为了创建员工目录，我们将进行如下操作：
为每个员工的文档(document)建立索引，每个文档包含了相应员工的所有信息。
每个文档的类型为employee。
employee类型归属于索引megacorp。
megacorp索引存储在Elasticsearch集群中。
实际上这些都是很容易的（尽管看起来有许多步骤）。我们能通过一个命令执行完成的操作：
PUT /megacorp/employee/1
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
我们看到path:/megacorp/employee/1包含三部分信息：
名字 说明
megacorp 索引名
employee 类型名
1 这个员工的ID
请求实体（JSON文档），包含了这个员工的所有信息。他的名字叫“John Smith”，25岁，喜欢攀岩。
很简单吧！它不需要你做额外的管理操作，比如创建索引或者定义每个字段的数据类型。我们能够直接索引文档，Elasticsearch已经内置所有的缺省设置，所有管理操作都是透明的。
接下来，让我们在目录中加入更多员工信息：
PUT /megacorp/employee/2
{
"first_name" : "Jane",
"last_name" : "Smith",
"age" : 32,
"about" : "I like to collect rock albums",
"interests": [ "music" ]
}
PUT /megacorp/employee/3
{
"first_name" : "Douglas",
"last_name" : "Fir",
"age" : 35,
"about": "I like to build cabinets",
"interests": [ "forestry" ]
}
结果:
[[email protected] elasticsearch]#
curl -i -XPUT 127.0.0.1:9200/megacorp/employee/1 -d ‘
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
‘
结果: 集群数据目录多一个了index megacorp名名称的(indices目录是 index名称的复数)
[[email protected] elasticsearch]#
ls -l /tmp/elasticsearch/data/elasticsearch-cluster/nodes/0/indices/megacorp/
total 24 drwxr-xr-x 5 elasticsearch elasticsearch 4096 May 15 19:32 0 drwxr-xr-x 5 elasticsearch elasticsearch 4096 May 15 19:31 1 drwxr-xr-x 5 elasticsearch elasticsearch 4096 May 15 19:32 2 drwxr-xr-x 5 elasticsearch elasticsearch 4096 May 15 19:31 3 drwxr-xr-x 5 elasticsearch elasticsearch 4096 May 15 19:33 4 drwxr-xr-x 2 elasticsearch elasticsearch 4096 May 15 19:33 _state