从零开始学Elasticsearch（二）基本概念

这是我参与11月更文挑战的第20天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战

一、基本概念：索引、文档

1.1 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

  1. 日志文件中的日志项
  2. 一本电影的具体信息/一张唱片的详细信息
  3. MP3播放器里的一首歌/一篇PDF文档中的具体内容

• 文档回被序列化成JSON格式，保存在Elasticsearch中

  1. JSON对象由字段组成
  2. 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）

• 每个文档都有一个Unique ID

  1. 你可以自己指定ID
  2. 或者通过Elasticsearch自动生成

1.2 JSON文档

• 一篇文档包含了一系列的字段。类似数据库表中一条记录
• JSON文档，格式灵活，不需要预先定义格式
  1. 字段的类型可以指定或者通过Elasticsearch自动推算
  2. 支持数组/支持嵌套

1.3 文档的元数据

• 元数据，用于标注文档的相关信息
  1. _index -文档所属的索引名
  2. _type -文档所属的类型名
  3. _id -文档唯一ID
  4. _source -文档的原始JSON数据
  5. _all -整合所有字段内容到该字段，已被废除
  6. _version -文档的版本信息
  7. _score -相关性打分

1.4 索引

• Index-索引是文档的容器，是一类文档的结合
  1. Index体现了逻辑空间的概念:每个索引都有自己的Mapping定义，用于定义包含的文档的字段名和字段类型
  2. Shard体现了物理空间的概念:索引中的数据分散在Shard上
• 索引的Mapping与Settings
  1. Mapping 定义文档字段的类型
  2. Setting定义不同的数据分布

1.5 索引的不同语意

• 名词:一个Elasticsearch 集群中，可以创建很多个不同的索引
• 动词:保存一个文档到Elasticsearch的过程也叫索引(indexing)
  • ES中，创建一个倒排索引的过程
• 名词:一个B树索引，一个倒排索引

二、关系型数据库与Elasticsearch的类比

关系型数据库	Elasticsearch
表	索引
每行的数据	文档（Document）
每个字段	文档中的字段（Field）
Schema	Mapping
SQL	DSL