ElasticSearch与Datebase类比

这张图对初学者来说很懵逼，不知道为什么会有这样的对应关系。那我根据Kibana结合来解释一下：

全文检索就是对文档根据关键字搜索，把文档内容根据词的意义进行分词，把词次相近的划分成文档。

比如对一本书（book）划分：

安徽 含有这个关键字的文档在1,2,3，10,15 页； 北京   90.91...500页。大连：10亿...ES是将其排好序的。（Lucene完成）

比如我给一本书建立索引，传统的方式就是book 数据库，然后里面有一张表叫province，按照英文字母从小到大排序。比如 安徽，北京，重庆，上海，大连...扬州等。 

数据库表：province

id	prov	content
1	安徽	巴拉巴拉
2	安徽	巴拉巴拉
...
10亿	大连	balababla

所以我按照字母来找，province = “大连” 的，我要一页一页的遍历过去前面10亿条数据，才能找到。

再回来说es与关系型数据库的类比：

ES把要搜索的库叫做一个索引，也就是book。它其中有一个type 叫province，type里有一个fidle 叫 prov, 去查询prov = "大连" 的结果叫做document，对应的province表中的一条或者多条记录。

下面通过kibana来演示：（涉及到一些DSL语法）

 我手动添加了一个index = book，type = province，id= 1的数据。其中他有的字段（filed）就是和数据库字段对应的。

然后去查询一下；

查询结果如下：

hits 里面的内容就是查询出的结果，就是document，相当于数据库的行记录。