Elasticsearch核心技術與實戰 第三章09 基本概念(1)- 索引，文檔和 REST API

一 序

   本文爲極客時間Elasticsearch核心技術與實戰學習筆記系列。

從這一節課開始，老師開始講述Elasticsearch基本概念。

二 文檔

2.1 文檔

   Elasticsearch 是面向文檔，文檔是所有搜索數據的最小單元。

文檔類似數據庫裏面的一條長長的存儲記錄。文檔（Document）是索引信息的基本單位。

每個文檔都有一個uniqueID,其值不會被索引

2.2 文檔元數據  

元數據是用於標註文檔的相關信息，那麼索引文檔的元數據如下：

• _index 文檔所屬索引名稱
• _type 文檔所屬類型名
• _id 文檔唯一 ID
• _score 文檔相關性打分
• _source 文檔 JSON 數據
• _version 文檔版本信息

其中 _type 文檔所屬類型名，需要關注版本不同之間區別：

• 7.0 之前，一個索引可以設置多個 types
• 7.0 開始，被 Deprecated 了。一個索引只能創建一個 type，值爲 _doc

三 索引

作爲名詞，索引代表是在 Elasticsearch 集羣中，可以創建很多不同索引。

作爲動詞，索引代表保存一個文檔到 Elasticsearch。就是在 Elasticsearch 創建一個倒排索引的意思

索引，就是相似類型文檔的集合。 

ES 索引就是文檔的容器，是一類文檔的集合。

在devtools 執行：GET movies

{
  "movies" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "@version" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "genre" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "id" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "title" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "year" : {
          "type" : "long"
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1589097356250",
        "number_of_shards" : "1",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "S0Ic8iLJTjKfL4wd-wGckA",
        "version" : {
          "created" : "7020099"
        },
        "provided_name" : "movies"
      }
    }
  }
}

根據返回結果，我們知道：

• mappings：定義文檔字段的類型
• settings：定義不同數據分佈
• aliases：定義索引的別名，可以通過別名訪問該索引

索引，是邏輯空間概念，每個索引有對那個的 Mapping 定義，對應的就是文檔的字段名和字段類型。相比後面會講到分片，是物理空間概念，索引中存儲數據會分散到分片上。

 跟 MySQL 類比

四 REST API 方便 ES 被各種語言調用

如圖，Elasticsearch 提供了 REST API，方便，相關索引 API 如下：

#查看索引相關信息
GET kibana_sample_data_ecommerce

#查看索引的文檔總數
GET kibana_sample_data_ecommerce/_count

#查看前10條文檔，瞭解文檔格式
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
}

#_cat indices API
#查看indices
GET /_cat/indices/kibana*?v&s=index

#查看狀態爲綠的索引
GET /_cat/indices?v&health=green

#按照文檔個數排序
GET /_cat/indices?v&s=docs.count:desc

#查看具體的字段
GET /_cat/indices/kibana*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs.count,mt

#How much memory is used per index?
GET /_cat/indices?v&h=i,tm&s=tm:desc

 

使用呢dev tools查詢索引數據