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一个 索引 应该是因共同的特性被分组到一起的文档集合。 例如，你可能存储所有的产品在索引 products 中，而存储所有销售的交易到索引 sales 中。 虽然也允许存储不相关的数据到一个索引中，但这通常看作是一个反模式的做法。

实际上，在 Elasticsearch 中，我们的数据是被存储和索引在 分片 中，而一个索引仅仅是逻辑上的命名空间， 这个命名空间由一个或者多个分片组合在一起。 然而，这是一个内部细节，我们的应用程序根本不应该关心分片，对于应用程序而言，只需知道文档位于一个 索引 内。 Elasticsearch 会处理所有的细节。

我们将在 索引管理 介绍如何自行创建和管理索引，但现在我们将让 Elasticsearch 帮我们创建索引。 所有需要我们做的就是选择一个索引名，这个名字必须小写，不能以下划线开头，不能包含逗号。我们用 website 作为索引名举例。

数据可能在索引中只是松散的组合在一起，但是通常明确定义一些数据中的子分区是很有用的。 例如，所有的产品都放在一个索引中，但是你有许多不同的产品类别，比如 "electronics" 、 "kitchen" 和 "lawn-care"。

这些文档共享一种相同的（或非常相似）的模式：他们有一个标题、描述、产品代码和价格。他们只是正好属于“产品”下的一些子类。

Elasticsearch 公开了一个称为 types （类型）的特性，它允许您在索引中对数据进行逻辑分区。不同 types 的文档可能有不同的字段，但最好能够非常相似。 我们将在 类型和映射 中更多的讨论关于 types 的一些应用和限制。

一个 _type 命名可以是大写或者小写，但是不能以下划线或者句号开头，不应该包含逗号， 并且长度限制为256个字符. 我们使用 blog 作为类型名举例。

ID 是一个字符串， 当它和 _index 以及 _type 组合就可以唯一确定 Elasticsearch 中的一个文档。 当你创建一个新的文档，要么提供自己的 _id ，要么让 Elasticsearch 帮你生成。

还有一些其他的元数据元素，他们在 类型和映射 进行了介绍。通过前面已经列出的元数据元素， 我们已经能存储文档到 Elasticsearch 中并通过 ID 检索它--换句话说，使用 Elasticsearch 作为文档的存储介质。