现在，我们已经学会了如何使用ELasticsearch作为一个简单的NoSQL风格的分布式文档存储系统。我们可以将一个JOSN文档扔到Elasticsearch里，然后根据ID 检索。但Elasticsearch真正强大之处在于可以从无规律的数据中找出有意义的信息——从“大数据”到“大信息”。

Elasticsearch不止会存储（stores）文档，为了能被搜索到也会为文档添加索引（indexes）,这也是为什么我们使用结构化的JSON 文档，而不是无结构的二进制数据。

文档中的每个字段都将被索引并且可以被查询。不仅如此，在简单查询中，Elasticsearch可以使用所有（all）这些索引字段，以惊人的速度返回结果。这是你永远不会考虑用传统数据库去做的一些事情。

搜索（search）可以做到：

  1. 在类似于gender 或者 age 这样的字段上使用结构化查询，join_date这样的字段上使用排序，就像SQL的结构化查询一样。
  2. 全文检索，找出所有匹配关键字的文档并按照相关性（relevance）排序后返回结果。
  3. 以上二者兼而有之

很多搜索都是开箱即用，为了充分挖掘Elasticsearch 的潜力，你需要理解以下三个概念：

映射（Mapping）

描述数据在每个字段内如何存储

分析（Analysis）

全文是如何处理使之可以被搜索的

领域特定查询语言（Query DSL）

Elasticsearch中强大灵活的查询语言

以上提到的每个点都是一个大话题，我们将在深入搜索 一章详细阐述他们。本章节我们将介绍这三点的一些基本概念——仅仅帮助你大致了解搜索是如何工作的。

我们将使用最简单的形式开始介绍 search API。

测试数据

本章节的测试数据可以在这里找到： https://gist.github.com/clintongormley/8579281。
你可以把这些命令复制到终端中执行来实践本章的例子。
另外，如果你读的是在线版本，可以 点击这个链接 感受下。