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@@ -16,14 +16,18 @@ Elasticsearch 处于最核心的位置，它可以帮我们对数据进行快速
 
 
 ## 文档（Document）
-Elasticsearch是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位。
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+Elasticsearch是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位。如果用关系型数据库类比的话，文档就好像是数据库中的一行记录。
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+Elasticsearch的文档是以JSON进行序列化并保存的，每个JSON对象由一个或多个字段组成，字段类型可以是布尔，数值，字符串、二进制、日期等数据类型。
 
 - 日志文件中的日志项
 - 一本电影的具体信息/—张唱片的详细信息
 - MP3播放器里的一首歌/ 一篇PDF文档中的具体内容
 
 - 文档会被序列化成JSON格式，保存在Elasticsearch中，JSON对象由字段组成。每个字段都有对应的字段类型（字符串/数值/布尔/日期/二进制/范围类型）。
-- 结构灵活。你的文档不依赖于预定义的架构。例如，并非所有事件都需要描述值，因此可以完全省略该字段。但它可能需要新的字段，例如位置的纬度和经度。
+- 结构灵活。你的文档不依赖于预定义的架构。例如: 并非所有事件都需要描述值，因此可以完全省略该字段。但它可能需要新的字段，例如位置的纬度和经度。
 - 它可以是分层的。可以将其视为文档中的文档。字段的值可以很简单，就像位置字段的值可以是字符串一样。它还可以包含其他字段和值。例如，位置字段可能包含城市和街道地址。
 - 每个文档都有一个Unique ID，你可以自己指定ID，或者通过Elasticsearch自动生成。
 
@@ -79,6 +83,15 @@ Elasticsearch 具有 schema-less 的能力，这意味着无需显式指定如
 
 传统的RDBMS， 在插入数据之前需要定义表结构，各个字段的类型及长度等。当我们在ES中建立一个索引的第一个文档时，如果你没有创建它的 schema，那么 Elasticsearch 会根据所输入字段的数据进行猜测它的数据类型，比如上面的 user 被被认为是 text 类型，而 uid 将被猜测为整数类型。这种方式我们称之为 schema on write，也即当我们写入第一个文档时，Elasticsearch 会自动帮我们创建相应的 schema。在 Elasticsearch 的术语中，mapping 被称作为 Elasticsearch 的数据 schema。一旦一个索引的某个字段的类型被确定下来之后，那么后续导入的文档的这个字段的类型必须是和之前的是一致，否则写入将导致错误。schema on write 可能在某些时候不是我们想要的，那么在这种情况下，我们可以事先创建一个索引的 schema。你将在后面的文章中看到。在最新的 Elasticsearch 设计中，也出现了一种叫做 schema on read 的设计。
 
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+# 索引
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+在ES中，索引是ES组织文档的方式，是拥有相结构文档的集合，可以把ES的索引类比为关系型数据库的一张数据表。一个表可以存放多行数据。
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 # ES集群