发布于 2016-02-29 14:30:21 | 279 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
Elasticsearch中的数据可以大致分为两种类型：
确切值 及 全文文本。
确切值是确定的，正如它的名字一样。比如一个date或用户ID，也可以包含更多的字符串比如username或email地址。
确切值"Foo"和"foo"就并不相同。确切值2014和2014-09-15也不相同。
全文文本，从另一个角度来说是文本化的数据(常常以人类的语言书写)，比如一片推文(Twitter的文章)或邮件正文。
全文文本常常被称为非结构化数据，其实是一种用词不当的称谓，实际上自然语言是高度结构化的。
问题是自然语言的语法规则是如此的复杂，计算机难以正确解析。例如这个句子：
May is fun but June bores me.到底是说的月份还是人呢？
确切值是很容易查询的，因为结果是二进制的 -- 要么匹配，要么不匹配。下面的查询很容易以SQL表达：
WHERE name = "John Smith"
AND user_id = 2
AND date > "2014-09-15"而对于全文数据的查询来说，却有些微妙。我们不会去询问这篇文档是否匹配查询要求？。
但是，我们会询问这篇文档和查询的匹配程度如何？。换句话说，对于查询条件，这篇文档的_相关性_有多高？
我们很少确切的匹配整个全文文本。我们想在全文中查询包含查询文本的部分。不仅如此，我们还期望搜索引擎能理解我们的意图：
一个针对"UK"的查询将返回涉及"United Kingdom"的文档
一个针对"jump"的查询同时能够匹配"jumped"， "jumps"， "jumping"甚至"leap"
"johnny walker"也能匹配"Johnnie Walker"， "johnnie depp"及"Johnny Depp"
"fox news hunting"能返回有关hunting on Fox News的故事，而"fox hunting news"也能返回关于fox hunting的新闻故事。为了方便在全文文本字段中进行这些类型的查询，Elasticsearch首先对文本分析(analyzes)，然后使用结果建立一个倒排索引。我们将在以下两个章节讨论倒排索引及分析过程。