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索引员工文档edit

第一个业务需求是存储员工数据。 这将会以 员工文档 的形式存储：一个文档代表一个员工。存储数据到 Elasticsearch 的行为叫做 索引(indexing) ，但在索引一个文档之前，需要确定将文档存储在哪里。

一个 Elasticsearch 集群可以 包含多个 索引(indices) ，相应的每个索引可以包含多个 类型 。 这些不同的类型存储着多个 文档 ，每个文档又有 多个 属性 。

索引 与 索引 与 索引

你也许已经注意到 索引(index) 这个词在 Elasticsearch 语境中有多种含义， 这里有必要做一些说明：

索引（名词）：

如前所述，一个 索引 类似于传统关系数据库中的一个 数据库 ，是一个存储关系型文档的地方。 索引 (index) 的复数形式为 indices 或 indexes 。

索引（动词）：

索引一个文档 就是存储一个文档到一个 索引(名词) 中以便被检索和查询。这非常类似于 SQL 语句中的 INSERT 关键词，除文档已存在时，新文档会替换旧文档情况之外。

倒排索引 (Inverted index)

关系型数据库通过增加一个 索引(比如一个 B-tree 索引)到指定的列上，以便提升数据检索速度。Elasticsearch 和 Lucene 使用了一个叫做 倒排索引(inverted index) 的结构来达到相同的目的。

默认情况下，一个文档中的每一个字段都是 被索引(indexed) 的（有一个倒排索引），因此可以搜索。一个没有倒排索引的字段是不能被搜索的。我们将在倒排索引中讨论倒排索引的更多细节。

对于员工目录，我们将做如下操作：

  • 每个员工索引一个文档，包含该员工的所有信息。
  • 每个文档都将是 employee 类型 。
  • 该类型位于 索引 megacorp 内。
  • 该索引保存在我们的 Elasticsearch 集群中。

实践中这非常简单（尽管看起来有很多步骤），我们可以通过一条命令完成所有这些动作：

PUT /megacorp/employee/1
{
    "first_name" : "John",
    "last_name" :  "Smith",
    "age" :        25,
    "about" :      "I love to go rock climbing",
    "interests": [ "sports", "music" ]
}

注意，路径 /megacorp/employee/1 包含了三部分的信息：

megacorp
索引名称
employee
类型名称
1
特定雇员的ID

请求体 — JSON 文档 — 包含了这位员工的所有详细信息，他的名字叫 John Smith ，今年 25 岁，喜欢攀岩。

很简单！无需首先执行任何管理任务，比如创建一个索引或指定每个字段的数据类型之类的。可以直接索引一个文档。Elasticsearch 附带了所有默认值，因此所有必需的管理任务都在后台使用默认设置完成。

进行下一步之前，让我们增加更多的员工信息到目录中：

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" ]
}
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