似乎在弹性搜索中，您将在集合上定义索引，而在关系数据库中，您将在列上定义索引。如果对整个集合编制索引，为什么需要定义它？
答案 0 :(得分：8)
“索引”这个词的不幸用法意味着ES和关系数据库中的略有（编辑：非常）不同的东西，因为它们针对不同的用例进行了优化。
数据库中的“索引”是辅助数据结构，它使WHERE个查询和JOIN快速，并且它们通常存储与表中显示的值完全相同的值。您仍然可以拥有未编制索引的列，但WHERE需要full table scan，这对于大型表来说速度很慢。
ES中的“索引”实际上是文档的示意图集合，类似于关系世界中的数据库。您可以在ES中使用不同的“类型”文档，与dbs中的表格非常相似。 ES为您提供了为每个文档的字段定义是否能够检索，搜索或同时搜索两者的灵活性。有关这些选项的一些详细信息，例如here，也与_source字段（提交给ES的原始JSON）相关。
ES使用反向索引来有效地查找匹配文档，但最重要的是，它通常将字符串“规范化”为标记，以便可以执行准确的自由文本搜索。例如，句子可能被分成单个单词，单词被标准化为小写等，因此搜索“荷兰”将匹配文本“2015年荷兰假期”。
如果字段没有倒排索引，则无法对其执行任何搜索（与dbs的全表扫描不同）。有趣的是，你也可以定义字段，以便你可以使用它们进行搜索，但是你无法将它们检索回来，这在磁盘最小化和RAM使用很重要时主要是有益的。
答案 1 :(得分：4)
弹性搜索设计的搜索引擎不太可能是SQL服务器或Mongo DB等主存储的首选。
为什么整个集合都已编入索引？
弹性搜索在内部使用称为倒排索引的结构，该结构存储用于搜索的每个字段（列）值。 如果该字段包含字符串，则会对其进行标记，并执行小写或大写等过滤。
任何方式您都只能找到倒排索引中可用的数据。 因此，默认情况下，弹性搜索会对所有字段执行索引，以使其可供/搜索到您。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/inverted-index.html
这与为Relational DB添加索引不同。 在Relational DB中，您可以获得所有可用数据，然后您需要的是索引最常用的列以便更快地查找。 但是，找到包含给定单词的一部分（搜索单词）的所有行的效率变差
答案 2 :(得分：0)
我将参考：
“看来，在弹性搜索中，您会在 收藏”
在Elasticsearch中，索引就像关系世界中的数据库。 索引包含多个文档，就像关系数据库包含表一样。
直到现在，这还是很清楚的。
为了管理大量数据，Elasticsearch（本质上是一个分布式数据库）将每个索引分解为较小的块，称为碎片 Elasticsearch节点。
混乱始于分片是基于Apache Lucene库的数据结构。
Apache Lucene的索引属于一系列索引，称为倒排索引。
之所以称为“倒排索引” ，是因为它列出了一个术语以及包含该术语的文档：
Term Document Frequency
Brasil doc_id_1, doc_id_8 4 (2 in doc_id_1, 2 in doc_id_8)
Argentina doc_id_1, doc_id_6 3 (2 in doc_id_1, 1 in doc_id_6)
因此，如您在上面看到的那样，此结构存储有关术语的统计信息（频率），以使基于术语的搜索更加高效。
（*）这是自然关系的倒数(Term -> Document)，其中文档列出了术语(Document -> Terms)。
摘要：
1）Elasticsearch索引：
“索引”一词有两种用法。
一个很安静-索引就像一个数据库。
另一个令人困惑-分片基于名为“倒排索引”的数据结构。
2）关系数据库索引：
与表或视图相关联的结构，可加快从表或视图中检索行的速度。