生活中的数据总体上可以分为两种：
结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
非结构化数据：又可称为全文数据，不定长或无固定格式，不适于由数据库二维表来表现，包括所有格式的办公文档、XML、HTML、Word 文档，邮件，各类报表、图片和音频、视频信息等。
说明：如果要更细致区分的话，XML、HTML 可划分为半结构化数据。因为它们也具有自己特定的标签格式，所以既可以根据需要按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。
对于这两种数据分类，搜索也相应分为两种：
结构化数据搜索：因为它们具有特定的结构，所以我们一般都是可以通过关系型数据库（MySQL，Oracle 等）的二维表（Table）的方式存储和搜索，也可以建立索引。
非结构化数据搜索：将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。将非结构化数据变得结构化的得到的就叫做倒排索引（关于倒排索引的更多介绍，参见ElasticSearch倒排索引）。ElasticSearch就是利用倒排索引对非结构化数据进行存储和高效检索。下面以传统数据库做类比分析。
在ElasticSearch中存储数据的行为就叫做索引（indexing）。在ElasticSearch中，文档归属于一种类型（type），而这些类型存在于索引（index）中，类比传统关系数据库：
ElasticSearch集群可以包含多个索引（indices）（数据库），每个索引可以包含多个类型（types）（表），每个类型包含多个文档（documents）（行），然后每个文档包含多个字段（Fields）（列）。
【索引】含义的区分
索引（名词）：一个索引就像是传统关系数据库中的数据库，它是相关文档存储的地方，index的复数是indices或indexes。
索引（动词）：“索引一个文档”表示把文档存储到索引（名词）里，以便它可以被检索或者查询。这很像SQL中的insert关键字，差别是，如果文档已经存在，新的文档将覆盖旧的文档。
倒排索引：传统数据库为特定列增加一个索引，例如B-Tree索引来加速检索。ElasticSearch和Lucene使用一种叫做倒排索引的数据结构来达到相同的目的。
由于ElasticSearch中的document使用JSON格式来存储的，因而默认情况下，文档中的所有字段都会被索引（拥有一个倒排索引），只有这样它们才是可以被索引的。这里的所有字段是指：json中的key（详见ElasticSearch倒排索引中的示例）。
关于type的理解
type是一个index中用来区分相似数据的，但是可能有不同的fields，而且有不同的属性来控制索引建立、分词器。field的value值在底层的lucene中建立索引的时候，全部是opaque bytes类型，不区分类型的。lucene是没有type的概念的，在document中，实际上将type作为一个document的field来存储，即_type，es通过_type来进行type的过滤和筛选。一个index中的多个type，实际上是放在一起存储的，因此一个index下，不能有多个type重名但是类型或其他设置不同，因为那样是无法处理的。
在es内部，会把所有field合并，对一个type中没有的field就用空值替代。所以在一个index下不同type的同名field的类型必须一致，否则就会冲突。最佳实践，将类似结构的type放在一个index下，这些type应该有多个field是相同的。因为如果将两个type的field完全不同的类型放在同一个index下，那么就每条数据都至少有一半的field在底层的lucene中是空值，会有严重的性能问题。
关于es为什么要移除type
1、index、type的初衷
之前es将index、type类比于关系数据库中的database、table，这么考虑的目的是“方便管理数据之间的关系”。
2、为什么现在要移除type
2.1 在关系类型数据库中table是独立的（独立存储），但es中同一个index中不同type是存储在同一个索引中的（lucene的索引文件），因此不同type中相同名字的字段的定义（mapping）必须一致。
2.2 不同类型（type）的“记录”存储在同一个index中，会影响lucene的压缩性能。因为在es内部，会把同一个index下不同type中的所有field合并，对于一个type中没有的field就用空值代替。因此，如果两个type的field完全不同，却放在一个index下，那么每条数据至少有一半的field在底层的lucene中是空值，会有严重的性能问题。
3、替换策略
3.1 一个index只存储一种类型（type）的“记录”
这种方案的优点：
a）lucene索引中数据比较整齐（相对于稀疏），利于lucene进行压缩。
b）文本相关性打分更加精确（tf、idf，考虑idf中命中文档总数）
3.2 用一个字段来存储type
如果有很多规模比较小的数据表需要建立索引，可以考虑放到同一个index中，每条记录添加一个type字段进行区分。
这种方案的优点：
a）es集群对分片数量有限制，这种方案可以减少index的数量。
这种方案本质上还是3.1方案，因为索引下还是只有一个type。
4、迁移方案
之前一个index上有多个type，如何迁移到3.1、3.2方案？
4.1 先针对实际情况创建新的index，[3.1方案]有多少个type就需要创建多少个新的index，[3.2方案]只需要创建一个新的index。
4.2 调用_reindex将之前index上的数据同步到新的索引上。
关于mapping
es的mapping类似于关系型数据库的数据表定义（ddl），示例如下：
1、创建新的索引（index）
代码语言：javascript复制PUT /indexTest返回结果：
代码语言：javascript复制{
"acknowledged":true,
"shards_acknowledged":true,
"index":"indexTest"
}2、创建mapping
2.1 首先查看刚刚创建的索引的mapping是什么样子：
代码语言：javascript复制GET /indexTest/_mapping返回：
代码语言：javascript复制{
"indexTest":{
"mapping":{}
}
}可见新建的索引中，mapping是一个空集。
2.2 创建mapping：
代码语言：javascript复制POST /indexTest/product/_mapping?pretty
{
"product":{
"properties":{
"title":{
"type":"text",
"store":"true"
},
"description":{
"type":"text",
"index":"false"
},
"price":{
"type":"double"
},
"onSale":{
"type":"boolean"
},
"type":{
"type":"integer"
},
"createDate":{
"type":"date"
}
}
}
}再次执行mapping查询指令得到：
代码语言：javascript复制{
"indexTest":{
"mapping":{
"product":{
"properties":{
"title":{
"type":"text",
"store":"true"
},
"description":{
"type":"text",
"index":"false"
},
"price":{
"type":"double"
},
"onSale":{
"type":"boolean"
},
"type":{
"type":"integer"
},
"createDate":{
"type":"date"
}
}
}
}
}
}3、插入数据：
代码语言：javascript复制POST /indexTest/product
{
"title": "test title 001",
"description": "this is a random desc ",
"price": 22.6,
"onSale": "true",
"type": 2,
"createDate": "2018-01-12"
}由此可见，mapping就是定义了index中的数据结构，类似于Mysql的DDL定义表结构。
参考文档：
1、《elasticsearch权威指南》
2、https://www.cnblogs.com/liuqianli/p/8475477.html es中的type数据类型
3、https://www.cnblogs.com/huangfox/p/9460361.html es为什么要移除type
4、https://blog.csdn.net/qq_15958689/article/details/79524291 ES（ElasticSearch） 索引创建
5、https://maimai.cn/article/detail?fid=1302443404&efid=CMeD__mXKvERfvRz34KMaA&from=singlemessage 看完这篇还不会Elasticsearch，我跪搓衣板
6、https://blog.csdn.net/Saintyyu/article/details/103076723 ElasticSearch倒排索引
7、https://blog.csdn.net/m0_38052384/article/details/103701051 Elasticsearch: 在主分片和复制分片上执行写、检索、局部更新的必要步骤
8、https://www.cnblogs.com/xjh713/p/10630887.html elasticsearch读写原理
