现在，我们已经学会了如何使用 Elasticsearch 作为一个简单的 NoSQL 风格的分布式文档存储系统。我们可以将一个 JSON 文档扔到 Elasticsearch 里，然后根据 ID 检索。但 Elasticsearch 真正强大之处在于可以从无规律的数据中找出有意义的信息——从“大数据”到“大信息”。

Elasticsearch 不只会_存储（stores）_ 文档，为了能被搜索到也会为文档添加_索引（indexes）_ ，这也是为什么我们使用结构化的 JSON 文档，而不是无结构的二进制数据。

文档中的每个字段都将被索引并且可以被查询 。不仅如此，在简单查询时，Elasticsearch 可以使用 所有（all） 这些索引字段，以惊人的速度返回结果。这是你永远不会考虑用传统数据库去做的一些事情。

搜索（search） 可以做到：

• 在类似于 gender 或者 age 这样的字段上使用结构化查询，join_date 这样的字段上使用排序，就像SQL的结构化查询一样。

• 全文检索，找出所有匹配关键字的文档并按照_相关性（relevance）_ 排序后返回结果。

• 以上二者兼而有之。

很多搜索都是开箱即用的，为了充分挖掘 Elasticsearch 的潜力，你需要理解以下三个概念：

映射（Mapping）

描述数据在每个字段内如何存储

分析（Analysis）

全文是如何处理使之可以被搜索的

领域特定查询语言（Query DSL）

Elasticsearch 中强大灵活的查询语言

以上提到的每个点都是一个大话题，我们将在 [search-in-depth] 一章详细阐述它们。本章节我们将介绍这三点的一些基本概念——仅仅帮助你大致了解搜索是如何工作的。

我们将使用最简单的形式开始介绍 search API。