关系型数据库 VS ElasticSearch
- 在7.0之前，一个 Index可以设置多个Types
- 目前Type已经被Deprecated，7.0开始，一个索引只能创建一个Type - “_doc”
- 传统关系型数据库和Elasticsearch的区别:
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- Elasticsearch- Schemaless /相关性/高性能全文检索
- RDMS —事务性/ Join
索引（Index）
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。
一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。
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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- 日志文件中的日志项
- 一本电影的具体信息/一张唱片的详细信息
- 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
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- 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)
- 每个文档都有一个Unique ID
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- 可以自己指定ID或者通过Elasticsearch自动生成
- 一篇文档包含了一系列字段，类似数据库表中的一条记录
- JSON文档，格式灵活，不需要预先定义格式
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- 字段的类型可以指定或者通过Elasticsearch自动推算
- 支持数组/支持嵌套
文档元数据
元数据，用于标注文档的相关信息：
- _index：文档所属的索引名
- _type：文档所属的类型名
- _id：文档唯—ld
- _source: 文档的原始Json数据
- _version: 文档的版本号，修改删除操作_version都会自增1
- _seq_no: 和_version一样，一旦数据发生更改，数据也一直是累计的。Shard级别严格递增，保证后写入的Doc的_seq_no大于先写入的Doc的_seq_no。
- _primary_term: _primary_term主要是用来恢复数据时处理当多个文档的_seq_no一样时的冲突，避免Primary Shard上的写入被覆盖。每当Primary Shard发生重新分配时，比如重启，Primary选举等，_primary_term会递增1。
