elasticsearch是面向文档（Document）存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中：
因此，原本数据库中的一行数据就是ES中的一个JSON文档；而数据库中每行数据都包含很多列，这些列就转换为JSON文档中的字段（Field）。
1.3.2.索引和映射
随着业务发展，需要在es中存储的文档也会越来越多，比如有商品的文档、用户的文档、订单文档等等：
所有文档都散乱存放显然非常混乱，也不方便管理。
因此，我们要将类型相同的文档集中在一起管理，称为索引（Index）。例如：
商品索引：
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{
"id": 1,
"title": "小米手机",
"price": 3499
}
{
"id": 2,
"title": "华为手机",
"price": 4999
}
{
"id": 3,
"title": "三星手机",
"price": 3999
}
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{
"id": 101,
"name": "张三",
"age": 21
}
{
"id": 102,
"name": "李四",
"age": 24
}
{
"id": 103,
"name": "麻子",
"age": 18
}
订单索引：
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{
"id": 10,
"userId": 101,
"goodsId": 1,
"totalFee": 294
}
{
"id": 11,
"userId": 102,
"goodsId": 2,
"totalFee": 328
}
- 所有用户文档，就可以组织在一起，称为用户的索引；
- 所有商品的文档，可以组织在一起，称为商品的索引；
- 所有订单的文档，可以组织在一起，称为订单的索引；
因此，我们可以把索引当做是数据库中的表。
数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。
| MySQL | Elasticsearch | 说明 |
|---|---|---|
| Table | 索引（Index） | 索引l(index)，就是文档的集合，类似数据库的表(table) |
| Row | 文档（Document） | 文档（Document），就是一条条的数据，类似数据库中的行（Row），文档都是JSON格式 |
| Column | 字段（Field） | 字段（Field），就是JSON文档中的字段，类似数据库中的列（Column) |
| Schema | Mapping（映射）是 | Mapping（映射）是索引l中文档的约束，例如字段类型约束。类似数据库的表结构（Schema) |
两者各自有自己的擅长之处：
- Mysql：擅长事务类型操作，可以确保数据的安全和一致性
- Elasticsearch：擅长海量数据的搜索、分析、计算
因此在企业中，往往是两者结合使用：
- 对安全性要求较高的写操作，使用mysql实现
- 对查询性能要求较高的搜索需求，使用elasticsearch实现
- 两者再基于某种方式，实现数据的同步，保证一致性