ElasticSearch是一个高扩展的分布式全文搜索引擎，基于Lucene作为核心实现所有索引和搜索的功能。

使用场景：

（1）搜索领域：如维基百科、谷歌，全文检索等。
（2）网站具体内容：访问统计、文章点赞、留言评论等。
（3）用户行为分析：记录员工行为数据、消费趋势、员工群体进行定制推广等。
（4）数据分析：访问日志数据分析等。

基本概念

Elasticsearch面向文档，类比传统数据库，例如MySQL：
MySQL -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
Elasticsearch集群可以包含多个索引indices，每一个索引可以包含多个类型type，每一个类型包含多个文档documents，然后每个文档包含多个字段fields。

索引
在ES中，索引是一个大型的相同属性的文档集合。ES把索引划分多个分片，每个分片在集群中不同服务器之间迁移。
文档
文档是索引和搜索数据的最小数据单位。一个文档同时包含字段和对应的值，每个文档由多个字段构成，具有层次性，可以文档中包含文档。
类型
类型是文档的容器，类型中对于字段的定义叫做映射（mapping），所有类型下的文档被储存在同一个索引下，但是类型的映射(mapping)会告诉Elasticsearch不同的文档如何被索引。
映射
类似于静态语言中的数据类型，一个number类型的mapping字段只能存储number类型的数据。

倒排索引

正向索引是以文档对象的唯一id作为索引，以文档内容作为记录的结构。而倒排索引指的是将文档内容中的单词作为索引，将包含该词的文档id作为记录的结构。

例如有如下三句话：
（1）博客真好用
（2）博客系统开发的不错
（3）博客网站开发很难
进行分词后如下所示：

如果要搜寻带系统二字的文章，相较于查找所有的数据而言，只需要看标签这一栏，就可以获取文章id了。