概念
Elasticsearch使用一种叫做倒排索引(inverted index)的结构来做快速的全文搜索。倒排索引由在文档中出现的唯一的单词列 表，以及对于每个单词在文档中的位置组成。
示例
我们有两个文档，每个文档 content 字段包含：
1. The quick brown fox jumped over the lazy dog
2. Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer
为了创建倒排索引，我们首先切分每个文档的 content 字段为单独的单词（我们把它们叫做词(terms)或者表征(tokens)） ，把所有的唯一词放入列表并 排序，结果是这个样子的：
现在，如果我们想搜索 "quick brown" ，我们只需要找到每个词在哪个文档中出现既可：
两个文档都匹配，但是第一个比第二个有更多的匹配项。 如果我们加入简单的相似度算法(similarity algorithm)，计算匹配 单词的数目，这样我们就可以说第一个文档比第二个匹配度更高——对于我们的查询具有更多相关性。
但是在我们的倒排索引中还有些问题：
1. "Quick" 和 "quick" 被认为是不同的单词，但是用户可能认为它们是相同的。
2. "fox" 和 "foxes" 很相似，就像 "dog" 和 "dogs" ——它们都是同根词。
3. "jumped" 和 "leap" 不是同根词，但意思相似——它们是同义词
上面的索引中，搜索 "+Quick +fox" 不会匹配任何文档（记住，前缀 + 表示单词必须匹配到）。只有 "Quick" 和 "fox" 都在 同一文档中才可以匹配查询，但是第一个文档包含 "quick fox" 且第二个文档包含 "Quick foxes" 。
用户可以合理的希望两个文档都能匹配查询，我们也可以做的更好。
如果我们将词为统一为标准格式，这样就可以找到不是确切匹配查询，但是足以相似从而可以关联的文档。例如：
1. "Quick" 可以转为小写成为 "quick" 。
2. "foxes" 可以被转为根形式 ""fox 。同理 "dogs" 可以被转为 "dog" 。
3. "jumped" 和 "leap" 同义就可以只索引为单个词 "jump
现在的索引：
但我们还未成功。我们的搜索 "+Quick +fox" 依旧失败，因为 "Quick" 的确切值已经不在索引里，不过，如果我们使用相同的 标准化规则处理查询字符串的 content 字段，查询将变成 "+quick +fox" ，这样就可以匹配到两个文档。
这个表征化和标准化的过程叫做分词(analysis)，关于分词更多参考：https://www.phpmianshi.com/?id=163