Elasticsearch 中的数据可以概括的分为两类：精确值和全文。
精确值 如它们听起来那样精确。例如日期或者用户 ID，但字符串也可以表示精确值，例如用户名或邮箱地址。对于精确值来讲，Foo 和 foo 是不同的，2014 和 2014-09-15 也是不同的。
另一方面，全文 是指文本数据（通常以人类容易识别的语言书写），例如一个推文的内容或一封邮件的内容。
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Note
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全文通常是指非结构化的数据，但这里有一个误解：自然语言是高度结构化的。问题在于自然语言的规则是复杂的，导致计算机难以正确解析。例如，考虑这条语句： May is fun but June bores me. 它指的是月份还是人？ |
精确值很容易查询。结果是二进制的：要么匹配查询，要么不匹配。这种查询很容易用 SQL 表示：
WHERE name = "John Smith"
AND user_id = 2
AND date > "2014-09-15"查询全文数据要微妙的多。我们问的不只是“这个文档匹配查询吗”，而是“该文档匹配查询的程度有多大？”换句话说，该文档与给定查询的相关性如何？
我们很少对全文类型的域做精确匹配。相反，我们希望在文本类型的域中搜索。不仅如此，我们还希望搜索能够理解我们的 意图 ：
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搜索
UK，会返回包含United Kindom的文档。 -
搜索
jump，会匹配jumped，jumps，jumping，甚至是leap。 -
搜索
johnny walker会匹配Johnnie Walker，johnnie depp应该匹配Johnny Depp。 -
fox news hunting应该返回福克斯新闻（ Foxs News ）中关于狩猎的故事，同时，fox hunting news应该返回关于猎狐的故事。
为了促进这类在全文域中的查询，Elasticsearch 首先 分析 文档，之后根据结果创建 倒排索引 。在接下来的两节，我们会讨论倒排索引和分析过程。