4.Elasticsearch索引文档
本文从索引文档开始，后面逐步讲解索引，搜索，聚合等概念，如果有概念不能理解，可以先照着代码操作，后面会更详细的解释。
我们这里创建几个文档，用来存储user信息，在使用mysql时，一条user信息，在user表中可能是一条数据，然后这条数据中会关联其他表的id，这样多张关联表的内容，综合起来，会形成一个完整的user信息。但是在es中，我们可以把所有关于user的信息全部存在一个文档中，以user文档的形式存储，一个文档代表一个user。
存储数据到es中的行为叫做索引，索引一个文档前，需要确定这个文档存放在哪里；一个es集群可以包含多个索引，每个索引可以包含多个类型，每个类型中又可以存储不同的文档，每个文档可以有多个属性。
1.名词解释
下面对这几个关键词进行简单的解释，部分关键词后面会详细解释。
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）中以便它可以被检索和查询到。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。
在理解这些概念时，可以对比着mysql中，数据库，表，每条数据，和java中的对象，对象属性等来关联理解。
2.索引user文档
我们接下来做如下操作：
- 1.每一个user的信息索引为一个文档，包含他的全部信息
- 2.每个user文档都是user类型
- 3.user类型的文档放在people索引内
- 4.people索引保存在es集群中
上面这四步，我们用一条命令即可完成
PUT people/user/1
{
"id":1,
"name":"张三",
"age":18,
"address":"杭州",
"interests": [ "bastkeyball", "football" ],
"create_time":"2018-02-04"
}PUT people/user/1 ：在people索引下的user类型中，新建一个文档，id为1，文档内容为括号中的。
同步到mysql中，我们可以理解为：在名为people的数据库中，有张user表，在user表中存一条记录，id为1，各个字段的值为括号中的内容。
不同的是，在mysql中，做此操作，要建库，建表，然后才能插入，而es中，索引和存储等过程一行命令全部完成，es在内部会搞定一切。
我们再添加几条记录：
PUT people/user/2
{
"id":2,
"name":"李四",
"age":23,
"address":"太原",
"interests": [ "bastkeyball", "football" ],
"create_time":"2017-05-04"
}
PUT people/user/3
{
"id":3,
"name":"王五",
"age":48,
"address":"杭州",
"interests": [ "bastkeyball", "football" ],
"create_time":"2018-02-04"
}
PUT people/user/4
{
"id":4,
"name":"张飞",
"age":27,
"address":"宁波",
"interests": [ "bastkeyball", "football" ],
"create_time":"2018-02-04"
}