在Elasticsearch中存储数据的行为就叫做索引(indexing)。
在Elasticsearch中,文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中
Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储,还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中,你可以对文档(而非成行成列的数据)进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同,这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。
ELasticsearch使用Javascript对象符号(JavaScript Object Notation),也就是JSON,作为文档序列化格式。JSON现在已经被大多语言所支持,而且已经成为NoSQL领域的标准格式。它简洁、简单且容易阅读。
以下使用JSON文档来表示一个用户对象:
{
"email": "john@smith.com",
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"info": {
"bio": "Eco-warrior and defender of the weak",
"age": 25,
"interests": [ "dolphins", "whales" ]
},
"join_date": "2014/05/01"
}
尽管原始的user对象很复杂,但它的结构和对象的含义已经被完整的体现在JSON中了,在Elasticsearch中将对象转化为JSON并做索引要比在表结构中做相同的事情简单的多。
每个文档包含多个字段(Fields)
我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库:
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)(数据库),每一个索引可以包含多个类型(types)(表),每一个类型包含多个文档(documents)(行),然后每个文档包含多个字段(Fields)(列)。
你可能已经注意到索引(index)这个词在Elasticsearch中有着不同的含义,所以有必要在此做一下区分:
默认情况下,文档中的所有字段都会被索引(拥有一个倒排索引),只有这样他们才是可被搜索的。
创建员工目录,我们将进行如下操作
实际上这些都是很容易的(尽管看起来有许多步骤)。我们能通过一个命令执行完整的操作:
PUT /megacorp/employee/1 { "first_name" : "John", "last_name" : "Smith", "age" : 25, "about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] }
我们看到path:/megacorp/employee/1包含三部分信息:
megacorp 索引名
employee 类型名
1 这个员工的ID
请求实体(JSON文档),包含了这个员工的所有信息。他的名字叫“John Smith”,25岁,喜欢攀岩。
很简单吧!它不需要你做额外的管理操作,比如创建索引或者定义每个字段的数据类型。我们能够直接索引文档,Elasticsearch已经内置所有的缺省设置,所有管理操作都是透明的。
接下来,让我们在目录中加入更多员工信息:
PUT /megacorp/employee/2 { "first_name" : "Jane", "last_name" : "Smith", "age" : 32, "about" : "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } PUT /megacorp/employee/3 { "first_name" : "Douglas", "last_name" : "Fir", "age" : 35, "about": "I like to build cabinets", "interests": [ "forestry" ] }
原文:https://www.cnblogs.com/756623607-zhang/p/10589520.html