启程
为了能让你感受一下 Elasticsearch 能做什么以及它是有多么的易用，我们会先为你简单展示一下，其中包括了基本的 创建索引，搜索 以及 聚合。
我们会在这里向你介绍一些新的术语以及简单的概念，即使你没有马上接受这些概念也没有关系。我们会在之后的章节中逐渐帮你理解它们。
所以，准备开始享受 Elasticsearch 的学习之旅把！
建立一个员工名单
想象我们正在为一个名叫 megacorp 的公司的 HR 部门制作一个新的员工名单系统，这些名单应该可以满足实时协同工作，所以它应该可以满足以下要求：
数据可以包含多个值的标签、数字以及纯文本内容，
可以检索任何职员的所有数据。
允许结构化搜索。例如，查找30岁以上的员工。
允许简单的全文搜索以及相对复杂的短语搜索。
在返回的匹配文档中高亮关键字。
拥有数据统计与管理的后台。
为员工档案创建索引
这个项目的第一步就是存储员工的数据。这样你就需要一个“员工档案”的表单，这样每个文档都代表着一个员工。在 Elasticsearch 中，存储数据的行为就叫做 索引(indexing) ，但是在我们索引数据前，我们需要决定将数据存储在哪里。
在 Elasticsearch 中，文档术语一种 类型(type)，各种各样的类型存在于一个 索引 中。你也可以通过类比传统的关系数据库得到一些大致的相似之处：
关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(Columns)
Elasticsearch ⇒ 索引 ⇒ 类型 ⇒ 文档 ⇒ 字段(Fields)
一个 Elasticsearch 集群可以包含多个 索引（数据库），也就是说其中包含了很多 类型（表）。这些类型中包含了很多的 文档（行），然后每个文档中又包含了很多的 字段（列）。
索引 索引 索引
你可能发现在 Elasticsearch 中，索引这个词汇已经被赋予了太多意义，所以在这里我们有必要澄清一下：
索引 (名词)
如上文所说，一个 索引 就类似于传统关系型数据库中的 数据库。这里就是存储相关文档的的地方。
索引 (动词)
为一个文档创建索引 是把一个文档存储到一个索引(名词)中的过程，这样它才能被检索。这个过程非常类似于 SQL 中的 INSERT 命令，如果已经存在文档，新的文档将会覆盖旧的文档。
反向索引
在关系数据库中的某列添加一个 索引，比如多路搜索树(B-Tree)索引，就可以加速数据的取回速度， Elasticsearch 以及 Lucene 使用的是一个叫做 反向索引(inverted index) 的结构来实现相同的功能。
通常，每个文档中的字段都被创建了索引（拥有一个反向索引），因此他们可以被搜索。如果一个字段缺失了反向索引的话，它将不能被搜索。我们将会在之后的《反向索引》章节中详细介绍它。
所以为了创建员工名单，我们需要进行如下操作：
为每一个员工的 文档 创建索引，每个 文档 都包含了一个员工的所有信息。
每个文档都会被标记为 employee 类型。
这种类型将存活在 megacorp 这个 索引 中。
这个索引将会存储在 Elasticsearch 的集群中
在实际的操作中，这些操作是非常简单的（即使看起来有这么多步骤）。我们可以把如此之多的操作通过一个命令来完成：
~~~
PUT /megacorp/employee/1
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
~~~
注意在 /megacorp/employee/1 路径下，包含了三个部分：
名字 内容
megacorp 索引的名字
employee 类型的名字
1 当前员工的ID
请求部分，也就是 JSON 文档，在这里包含了关于这名员工的所有信息。他的名字是 “John Smith”，他已经25岁了，他很喜欢攀岩。
怎么样？很简单吧！我们在操作前不需要进行任何管理操作，比如创建索引，或者为字段指定数据的类型。我们就这么直接地为一个文档创建了索引。Elasticsearch 会在创建的时候为它们设定默认值，所以所有管理操作已经在后台被默默地完成了。
在进行下一步之前，我们再为这个目录添加更多的员工信息吧：
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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" ]
}
~~~
