## 数据输入：文档和索引 Elasticsearch是一个分布式文档存储。Elasticsearch不会将信息存储为列数据的行，而是存储已序列化为JSON文档的复杂数据结构。当集群中有多个Elasticsearch节点时，存储的文档将分布在集群中，并且可以从任何节点立即访问。 存储文档时，将在1秒钟内几乎实时地对其进行索引和完全搜索。Elasticsearch使用称为倒排索引的数据结构，该结构支持非常快速的全文本搜索。反向索引列出了出现在任何文档中的每个唯一单词，并标识了每个单词出现的所有文档。 索引可以认为是文档的优化集合，每个文档都是字段的集合，这些字段是包含数据的键值对。默认情况下，Elasticsearch对每个字段中的所有数据建立索引，并且每个索引字段都具有专用的优化数据结构。例如，文本字段存储在倒排索引中，数字字段和地理字段存储在BKD树中。使用按字段数据结构组合并返回搜索结果的能力使Elasticsearch如此之快。 Elasticsearch还具有无模式的能力，这意味着无需显式指定如何处理文档中可能出现的每个不同字段即可对文档建立索引。启用动态映射后，Elasticsearch自动检测并向索引添加新字段。这种默认行为使索引和浏览数据变得容易-只需开始建立索引文档，Elasticsearch就会检测布尔值，浮点数和整数值，日期和字符串并将其映射到适当的Elasticsearch数据类型。 但是，最终，您比Elasticsearch更了解您的数据以及如何使用它们。您可以定义规则来控制动态映射，也可以显式定义映射以完全控制字段的存储和索引方式。 定义自己的映射使您能够： * 区分全文字符串字段和精确值字符串字段 * 执行特定于语言的文本分析 * 优化字段以进行部分匹配 * 使用自定义日期格式 * 使用无法自动检测到的数据类型，例如`geo_point`和`geo_shape` 为不同的目的以不同的方式对同一字段建立索引通常很有用。例如，您可能希望将一个字符串字段索引为全文搜索的文本字段和索引关键字，以便对数据进行排序或汇总。或者，您可能选择使用多个语言分析器来处理包含用户输入的字符串字段的内容。 在搜索时也会使用在索引期间应用于全文字段的分析链。当您查询全文字段时，对查询文本进行相同的分析，然后才能在索引中查找术语。