第一个业务需求是存储员工数据。这将会以员工文档的形式存储：一个文档代表一个员工。存储数据到Elasticsearch 的行叫做索引，但在索引一个文档之前，需要确定将文档存储在哪里。

    一个Elasticsearch 集群可以包含多个索引，相应的每个索引可以包含多个类型。这些不同的类型存储着多个文档，每个文档又有多个属性。

    Index Versus Index Versus Index
    你也许已经注意到 索引 这个词在 Elasticsearch 语境中有多种含义， 这里有必要做一些说明：
    索引（名词）：
    如前所述，一个 索引 类似于传统关系数据库中的一个 数据库 ，是一个存储关系型文档的地方。 索引(index) 的复数词为 indices 或 indexes 。
    索引（动词）：
    索引一个文档 就是存储一个文档到一个 索引 （名词）中以便被检索和查询。这非常类似于 SQL 语句中的 INSERT 关键词，除了文档已存在时，新文档会替换旧文档情况之外。
    倒排索引：
    关系型数据库通过增加一个 索引 比如一个 B树（B-tree）索引 到指定的列上，以便提升数据检索速度。Elasticsearch 和 Lucene 使用了一个叫做 倒排索引 的结构来达到相同的目的。
    + 默认的，一个文档中的每一个属性都是 被索引 的（有一个倒排索引）和可搜索的。一个没有倒排索引的属性是不能被搜索到的。我们将在 倒排索引 讨论倒排索引的更多细节。

    对于员工目录，我们将做如下操作：

    1. 每个员工索引一个文档，文档包含该员工的所有信息
    2. 每个文档都将是 emplyee 类型
    3. 将类型位于 索引 megacorp 内。
    4. 该索引保存在我们的Elasticsearch集群中。

    实践中这非常简单（尽管看起来有很多步骤），我们可以通过一条命令完成所有这些动作：

    1. PUT /megacorp/employee/1
    2. {
    3.     "first_name" : "John",
    4.     "last_name" :  "Smith",
    5.     "age" :        25,
    6.     "about" :      "I love to go rock climbing",
    7.     "interests": [ "sports", "music" ]
    8. }

    注意,路径 /megacorp/employee/1 包含了三部分的信息：
    megacorp 索引名称
    employee 类型名称
    1 特定雇员的ID

    请求体——JSON文档——包含了这位员工的所有详细信息，他的名字叫John Smith，今年25岁，喜欢攀岩

    很简单！无需进行执行管理任务，如创建一个索引或指定每个属性的数据类型之类的，可以直接只索引一个文档。ELasticsearch默认地完成其他一切，因此所有必需的管理任务都在后台使用默认设置完成。

    进下一步前，让我们增加更多的员工信息到目录中：

    PUT /megacorp/employee/2
{
    "first_name" :  "Jane",
    "last_name" :   "Smith",
    "age" :         32,
    "about" :       "I like to collect rock albums",
    "interests":  [ "music" ]
}

PUT /megacorp/employee/3
{
    "first_name" :  "Douglas",
    "last_name" :   "Fir",
    "age" :         35,
    "about":        "I like to build cabinets",
    "interests":  [ "forestry" ]
}