6_索引库底层原理分析

最初刚学习ElasticSearch的时候，为了便于理解，我们将其与我们所学习的MySQL数据进行了类别学习

但是ElasticSearch相对于MySQL数据库，更好的我们叫它为索引库，它分为两个过程：先是建立索引，再是检索

ElasticSearch 对于不同的服务建立了不同的索引，每个索引又创建了类型[6以后只能创建一个]，同时对类型进行了约束，现在我们往ES中索引文档，它内部是怎样工作的呢？

现在我们添加按照其类型的约束添加“张三”这条数据，ES拿到这条数据后，首先把整个文档进行储存在元数据区，同时会生成对应的"_id"，比如这里为0，到时候我们拿0去查询，就可以得到这个文档；然后按照分词器[所谓分词器就是对你输入的数据，按照一定的规则进行划分，这里以标准分词器为例]进行划分，因为name属性是"text"类型，所以需要分词，按照规则，进行单字划分，先分“张”，然后记录这个字在右边哪个文档中出现，同时出现了几次[当然这里只是简单列举一下，实际情况可能更复杂]，再分“三”，一样的操作；接下来是"age"属性，因为age是"Integer"类型，所以不需要分词，直接存储，记录。一直如此操作，直到对输入的数据完成…

现在我们要插入第二条数据，同样是现在元数据区进行储存，为其分配"_id"，然后是索引区操作，现在"张"这个字不仅在0文档出现，也出现在1文档。

需求： 现在用户想要查找address为"北京"的文档，ES会进行两次搜索，先是在索引区[分词后存放的数据]找到相匹配的文档的"id"，再是按照"id"去找到元数据区对应的文档，最后按照：比如在0文档出现的次数多，就把0文档排在前面，展示给用户。

总结： 索引库储存数据，分为索引区和元数据区，元数据区储存完整文档，索引区存放分词过后的数据