Elasticsearch中的数据可以概括的分为两类：精确值和全文

精确值如他们听起来那样精确。例如日期或者用户ID，但字符串也可以表示精确值，例如用户名或邮箱地址。对于精确值来讲，Foo 和 foo 是不同的，2014 和 2014-09-15 也是不同的。

另一方面，全文是指文本数据（通常以人类容易识别的语言书写），例如一个推文的内容或一封邮件的内容。

NOTE

全文通常是指非结构化的数据，但这里有一个误解：自然语言是高度结构化的。问题在于自然语言的规则是复杂的，导致计算机难以正确解析。例如，考虑这条语句：

  1. May is fun but June bores me.

他指的是月份还是人？

精确值很容易查询。结果是二进制的：要么匹配查询，要么不匹配。这种查询很容易用SQL表示：

WHERE name    = "John Smith"
  AND user_id = 2
  AND date    > "2014-09-15"

查询全文数据要微妙的多。我们问的不只是“这个文档匹配查询码”，而是“该文档匹配查询的程度有多大？”换句话说，该文档与给定查询的相关性如何？

我们很少对全文类型的域做精确匹配。相反，我们希望在文本类型的域中搜索。不仅如此，我们还希望搜索能够理解我们的意图：

  1. 搜索 UK，会返回 United Kindom 的文档
  2. 搜索 jump ，会匹配 jumped ， jumps， jumping ，甚至是 leap 。
  3. 搜索 johnny walker 会匹配 Johnnie Walker ， johnnie depp 应该匹配 Johnny Depp 。
  4. fox news hunting 应该返回福克斯新闻（ Foxs News ）中关于狩猎的故事，同时， fox hunting news 应该返回关于猎狐的故事。

为了促进这类在全文域中的查询，Elasticsearch首先分析文档，之后根据结果创建倒排索引。在接下来的两节，我们会讨论倒排索引和分析过程。