Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的。
对比关系：
- 索引（indices）--------------------------------Databases 数据库
- 类型（type）-----------------------------Table 数据表
- 文档（Document）----------------Row 行
- 字段（Field）-------------------Columns 列
详细说明：
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| 索引库（indices) | indices是index的复数，代表许多的索引， |
| 类型（type） | 类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念 |
| 文档（document） | 存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档 |
| 字段（field） | 文档中的属性 |
| 映射配置（mappings） | 字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性 |
是不是与Lucene和solr中的概念类似。
另外，在SolrCloud中，有一些集群相关的概念，在Elasticsearch也有类似的：
-
索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引
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分片（shard）：数据拆分后的各个部分
-
副本（replica）：每个分片的复制
要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。
2.2.创建索引
2.2.1.语法
Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求，你可以用任何工具发起http请求
创建索引的请求格式：
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请求方式：PUT
-
请求路径：/索引库名
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请求参数：json格式：
{ "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 2 } }-
settings：索引库的设置
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number_of_shards：分片数量
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number_of_replicas：副本数量
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2.2.2.测试
我们先用RestClient来试试
响应：
可以看到索引创建成功了。
2.2.3.使用kibana创建
kibana的控制台，可以对http请求进行简化，示例：
相当于是省去了elasticsearch的服务器地址
而且还有语法提示，非常舒服。
2.3.查看索引设置
语法
Get请求可以帮我们查看索引信息，格式：
GET /索引库名
或者，我们可以使用*来查询所有索引库配置：
2.4.删除索引
删除索引使用DELETE请求
语法
DELETE /索引库名
示例
再次查看heima2：
当然，我们也可以用HEAD请求，查看索引是否存在：
