# 索引

## 启程

为了能让你感受一下 Elasticsearch 能做什么以及它是有多么的易用，我们会先为你简单展示一下，其中包括了基本的 *创建索引*，*搜索* 以及 *聚合*。

我们会在这里向你介绍一些新的术语以及简单的概念，即使你没有马上接受这些概念也没有关系。我们会在之后的章节中逐渐帮你理解它们。

所以，准备开始享受 Elasticsearch 的学习之旅把！

## 建立一个员工名单

想象我们正在为一个名叫 megacorp 的公司的 HR 部门制作一个新的员工名单系统，这些名单应该可以满足实时协同工作，所以它应该可以满足以下要求：

* 数据可以包含多个值的标签、数字以及纯文本内容，
* 可以检索任何职员的所有数据。
* 允许结构化搜索。例如，查找30岁以上的员工。
* 允许简单的全文搜索以及相对复杂的*短语*搜索。
* 在返回的匹配文档中高亮关键字。
* 拥有数据统计与管理的后台。

## 为员工档案创建索引

这个项目的第一步就是存储员工的数据。这样你就需要一个“员工档案”的表单，这样每个文档都代表着一个员工。在 Elasticsearch 中，存储数据的行为就叫做 *索引(indexing)* ，但是在我们索引数据前，我们需要决定将数据存储在哪里。

在 Elasticsearch 中，文档属于一种 *类型(type)*，各种各样的类型存在于一个 *索引* 中。你也可以通过类比传统的关系数据库得到一些大致的相似之处：

```
关系数据库     ⇒ 数据库 ⇒ 表    ⇒ 行    ⇒ 列(Columns)
Elasticsearch  ⇒ 索引   ⇒ 类型  ⇒ 文档  ⇒ 字段(Fields)
```

一个 Elasticsearch 集群可以包含多个 *索引*（数据库），也就是说其中包含了很多 *类型*（表）。这些类型中包含了很多的 *文档*（行），然后每个文档中又包含了很多的 *字段*（列）。

> ### 索引 索引 索引

你可能发现在 Elasticsearch 中，索引这个词汇已经被赋予了太多意义，所以在这里我们有必要澄清一下：

> 索引 (名词)

如上文所说，一个 *索引* 就类似于传统关系型数据库中的 *数据库*。这里就是存储相关文档的的地方。

> 索引 (动词)

*为一个文档创建索引* 是把一个文档存储到一个*索引(名词)*中的过程，这样它才能被检索。这个过程非常类似于 SQL 中的 `INSERT` 命令，如果已经存在文档，新的文档将会覆盖旧的文档。

> 反向索引

在关系数据库中的某列添加一个 *索引*，比如多路搜索树(B-Tree)索引，就可以加速数据的取回速度， Elasticsearch 以及 Lucene 使用的是一个叫做 *反向索引(inverted index)* 的结构来实现相同的功能。

> 通常，每个文档中的字段都被创建了索引（拥有一个反向索引），因此他们可以被搜索。如果一个字段缺失了反向索引的话，它将不能被搜索。我们将会在之后的《反向索引》章节中详细介绍它。

所以为了创建员工名单，我们需要进行如下操作：

* 为每一个员工的 *文档* 创建索引，每个 *文档* 都包含了一个员工的所有信息。
* 每个文档都会被标记为 `employee` *类型*。
* 这种类型将存活在 `megacorp` 这个 *索引* 中。
* 这个索引将会存储在 Elasticsearch 的集群中

在实际的操作中，这些操作是非常简单的（即使看起来有这么多步骤）。我们可以把如此之多的操作通过一个命令来完成：

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

注意在 `/megacorp/employee/1` 路径下，包含了三个部分：

| 名字           | 内容      |
| ------------ | ------- |
| **megacorp** | 索引的名字   |
| **employee** | 类型的名字   |
| **1**        | 当前员工的ID |

请求部分，也就是 JSON 文档，在这里包含了关于这名员工的所有信息。他的名字是 “John Smith”，他已经25岁了，他很喜欢攀岩。

怎么样？很简单吧！我们在操作前不需要进行任何管理操作，比如创建索引，或者为字段指定数据的类型。我们就这么直接地为一个文档创建了索引。Elasticsearch 会在创建的时候为它们设定默认值，所以所有管理操作已经在后台被默默地完成了。

在进行下一步之前，我们再为这个目录添加更多的员工信息吧：

```javascript
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" ]
}
```


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://hezhiqiang.gitbook.io/elasticsearch/getting_started/tutorial_indexing.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.