图2 _source字段举例
另一份是倒排索引，倒排索引中的数据结构是倒排记录表，记录了词项和文档之间的对应关系，比如关键词”中国人”包含在文档ID为1的文档中，倒排记录表中存储的就是这种对应关系，当然也包括词频等更多信息。Elasticsearch底层用的是Lucene的API，Elasticsearch之所以能完成全文搜索的功能就是因为存储的有倒排索引。如果把倒排索引拿掉，Elasticsearch是不是和mongoDB很像？

那么文档索引到Elasticsearch的时候，默认情况下是对所有字段创建倒排索引的(动态mapping解析出来为数字类型、布尔类型的字段除外)，某个字段是否生成倒排索引是由字段的index属性控制的，在Elasticsearch 5之前，index属性的取值有三个:

1. analyzed:字段被索引，会做分词，可搜索。反过来，如果需要根据某个字段进搜索，index属性就应该设置为analyzed。
2. not_analyzed：字段值不分词，会被原样写入索引。反过来，如果某些字段需要完全匹配，比如人名、地名，index属性设置为not_analyzed为佳。
3. no:字段不写入索引，当然也就不能搜索。反过来，有些业务要求某些字段不能被搜索，那么index属性设置为no即可。

再说_all字段，顾名思义，_all字段里面包含了一个文档里面的所有信息，是一个超级字段。以图中的文档为例，如果开启_all字段，那么title+content会组成一个超级字段，这个字段包含了其他字段的所有内容，当然也可以设置只存储某几个字段到_all属性里面或者排除某些字段。

回到图一的第一象限，用户输入关键词 " 中国人" ，分词以后，Elasticsearch从倒排记录表中查找哪些文档包含词项 "中国人 " ,注意变化，分词之前 " 中国人" 是用户查询(query)，分词之后在倒排索引中 " 中国人" 是词项(term)。Elasticsearch根据文档ID(通常是文档ID的集合)返回文档内容给用户，如图一第四象限所示。

通常情况下，对于用户查询的关键字要做高亮处理，如图3所示：

图3 搜索引擎中的关键字高亮

关键字高亮实质上是根据倒排记录中的词项偏移位置，找到关键词，加上前端的高亮代码。这里就要说到store属性，store属性用于指定是否将原始字段写入索引，默认取值为no。如果在Lucene中，高亮功能和store属性是否存储息息相关，因为需要根据偏移位置到原始文档中找到关键字才能加上高亮的片段。在Elasticsearch，因为_source中已经存储了一份原始文档，可以根据_source中的原始文档实现高亮，在索引中再存储原始文档就多余了，所以Elasticsearch默认是把store属性设置为no。

注意:如果想要对某个字段实现高亮功能，_source和store至少保留一个。下面会给出测试代码。

至此，文章开头提出的几个问题都给出了答案。下面给出这几个字段常用配置的代码。

一、_source配置

_source字段默认是存储的， 什么情况下不用保留_source字段？如果某个字段内容非常多，业务里面只需要能对该字段进行搜索，最后返回文档id，查看文档内容会再次到mysql或者hbase中取数据，把大字段的内容存在Elasticsearch中只会增大索引，这一点文档数量越大结果越明显，如果一条文档节省几KB，放大到亿万级的量结果也是非常可观的。
如果想要关闭_source字段，在mapping中的设置如下:

"yourtype" :{ "_source" :{ "enabled" :false "properties" : {

如果只想存储某几个字段的原始值到Elasticsearch，可以通过incudes参数来设置，在mapping中的设置如下:

"yourtype" :{ "_source" :{ "includes" :[ "field1" , "field2" ] "properties" : {

同样，可以通过excludes参数排除某些字段：

"yourtype" :{ "_source" :{ "excludes" :[ "field1" , "field2" ] "properties" : {

测试,首先创建一个索引

PUT test

设置mapping，禁用_source：

PUT test/test/_mapping
   "test": {
      "_source": {
         "enabled": false
写入一条文档:
 
POST test/test/1
    "title":"我是中国人",
    "content":"热爱共产党"
搜索关键词”中国人”:
 
GET test/_search
    "query": {
        "match": {
           "title": "中国人"
   "took": 9,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
      "total": 5,
      "successful": 5,
      "failed": 0
   "hits": {
      "total": 1,
      "max_score": 0.30685282,
      "hits": [
            "_index": "test",
            "_type": "test",
            "_id": "1",
            "_score": 0.30685282
从返回结果中可以看到，搜到了一条文档，但是禁用_source以后查询结果中不会再返回文档原始内容。(注，测试基于ELasticsearch 2.3.3，配置文件中已默认指定ik分词。)
 
二、_all配置
 
_all字段默认是关闭的，如果要开启_all字段，索引增大是不言而喻的。_all字段开启适用于不指定搜索某一个字段，根据关键词，搜索整个文档内容。 
 开启_all字段的方法和_source类似,mapping中的配置如下:
 
   "yourtype": {
      "_all": {
         "enabled": true
      "properties": {
也可以通过在字段中指定某个字段是否包含在_all中:
 
   "yourtype": {
      "properties": {
         "field1": {
             "type": "string",
             "include_in_all": false
          "field2": {
             "type": "string",
             "include_in_all": true
如果要把字段原始值保存，要设置store属性为true，这样索引会更大，需要根据需求使用。下面给出测试代码。 
 创建test索引:
 
DELETE  test
PUT test
 
设置mapping，这里设置所有字段都保存在_all中并且存储原始值：
 
PUT test/test/_mapping
   "test": {
      "_all": {
         "enabled": true,
         "store": true
插入文档:
 
POST test/test/1
    "title":"我是中国人",
    "content":"热爱共产党"
对_all字段进行搜索并高亮:
 
POST test/_search
   "fields": ["_all"], 
   "query": {
      "match": {
         "_all": "中国人"
   "highlight": {
      "fields": {
         "_all": {}
   "took": 3,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
      "total": 5,
      "successful": 5,
      "failed": 0
   "hits": {
      "total": 1,
      "max_score": 0.15342641,
      "hits": [
            "_index": "test",
            "_type": "test",
            "_id": "1",
            "_score": 0.15342641,
            "_all": "我是中国人 热爱共产党 ",
            "highlight": {
               "_all": [
                  "我是<em>中国人</em> 热爱共产党 "
Elasticsearch中的query_string和simple_query_string默认就是查询_all字段,示例如下：
 
GET test/_search
    "query": {
        "query_string": {
           "query": "共产党"
三、index和score配置
 
index和store属性实在字段内进行设置的，下面给出一个例子，设置test索引不保存_source，title字段索引但不分析，字段原始值写入索引，content字段为默认属性，代码如下:
 
DELETE  test
PUT test
PUT test/test/_mapping
   "test": {
      "_source": {
         "enabled": false
      "properties": {
         "title": {
            "type": "string",
            "index": "not_analyzed",
            "store": "true"
         "content": {
            "type": "string"
对title字段进行搜索并高亮，代码如下:
 
GET test/_search
    "query": {
        "match": {
           "title": "我是中国人"
   "highlight": {
      "fields": {
         "title": {}
   "took": 6,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
      "total": 5,
      "successful": 5,
      "failed": 0
   "hits": {
      "total": 1,
      "max_score": 0.30685282,
      "hits": [
            "_index": "test",
            "_type": "test",
            "_id": "1",
            "_score": 0.30685282,
            "highlight": {
               "title": [
                  "<em>我是中国人</em>"
从返回结果中可以看到，虽然没有保存title字段到_source, 但是依然可以实现搜索高亮。
 
通过图解和代码测试，对Elasticsearch中的_source、_all、store和index进行了详解，相信很容易明白。错误和疏漏之处，欢迎批评指正。
                    Elasticsearch中有几个关键属性容易混淆，很多人搞不清楚_source字段里存储的是什么？store属性的true或false和_source字段有什么关系？store属性设置为true和_all有什么关系？index属性又起到什么作用？什么时候设置store属性为true？什么时候应该开启_all字段？本文通过图解和代码测试进行解析。
整理了一些互联网大厂的面试题，这些面试题经常会被问到，也是作为Java工程师需要掌握的一些知识点，毕竟理论和实践的结合，才是王道，分片整理，每天嗑些知识点，快乐每一天，如果对你有帮助，记得点个关注和点个赞哦。
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知识点整.
课程发布后将生成正式的课程详情页面，课程发布后用户即可浏览课程详情页面，并开始课程的学习。
课程发布生成课程详情页面的流程与课程预览业务流程相同，如下：
1、用户进入教学管理中心，进入某个课程的管理界面
2、点击课程发布，前端请求到课程管理服务
3、课程管理服务远程调用CMS生成课程发布页面，CMS将课程详情页面发布到服务器
4、课程管理服务修改课程发布状态为 “...
				
1.dynamic
(1).简介
mapping中的字段类型一旦设定后，禁止直接修改，原因是lucene实现的倒排索引产生后不允许修改，要解决索引结构修改的方式是重新建立新的索引然后重新插入文档数据。mapping字段虽然不允许修改，但是却可以新增，通过dynamic字段进行配置。
(2).dynamic的值及其含义
true:默认值，允许新增字段，当文档中包含mapping中不存在的字段时，elasticsearch会自动新增字段，并插入内容
false:不允许新增字段，但文档可以正常写入，但不会新建字
				
1. 前言
众所周知_source字段存储的是索引的原始内容，那store属性的设置是为何呢？es为什么要把store的默认取值设置为no？设置为yes是否是重复的存储呢？
2. store属性与_source的关系
当你将一个field的store属性设置为true，这个会在lucene层面处理。lucene是倒排索引，可以执行快速的全文检索，返回符合检索条件的文档id列表。在全文索引之外，lu...
				
ELK是包含但不限于Elasticsearch（简称es）、Logstash、Kibana 三个开源软件的组成的一个整体。这三个软件合成ELK。是用于数据抽取（Logstash）、搜索分析（Elasticsearch）、数据展现（Kibana）的一整套解决方案，所以也称作ELK stack。
本课程从分别对三个组件经行详细介绍，尤其是Elasticsearch，因为它是elk的核心。本课程从es底层对文档、索引、搜索、聚合、集群经行介绍，从搜索和聚合分析实例来展现es的魅力。Logstash从内部如何采集
索引（index）
文档存储到 Elasticsearch 的行为叫做 索引；一个 索引 类似于传统关系数据库中的一个 数据库 ，是一个存储关系型文档的地方；一个elasticsearch 中可以包含多个索引
类型（type）
指定存储文档的具体类型，可以理解为关系