ElasticSearch系列 - 文檔&索引

ElasticSearch系列 - 文檔&索引

對比MySQL

MySQL	ElasticSearch
Table	Index（Type）
Row	Document
Column	Field
Schema	Mapping
SQL	DSL

• ElasticSearch：Schemeless（弱模式）/相關性/高性能全文檢索
• MySQL：事務/join

文檔（Document）

ElasticSearch是面向文檔的，文檔是所有可搜索數據的最小單位

• 一個error日誌
• 一個房屋具體信息
• 一個詳細的用戶信息

文檔會被序列化爲JSON格式，保存在ElasticSearch中

• JSON對象由字段組成
• 每個字段都有對應的字段類型（字符串/數值/布爾/日期/二進制/範圍類型）

每個文檔都有一個Unique ID

• 可以指定ID
• 或者通過ElasticSearch自動生成

JSON文檔

一篇文檔包含一系列的字段，對比數據庫表中一條記錄

JSON文檔，格式靈活，不需要預先定義格式

• 字段的類型可以指定或者ElasticSearch自動推算
• 支持數組/支持嵌套

例如下述一個文檔

userId,name,content
1,wxt,12|150xxxxxxxx|message

對應ElasticSearch中的JSON爲

{
	userId:1,
	name:"wxt",
    @version:"1",
	content:["12","150xxxxxxxx",message]
}

PS：不一定是上述這種格式，根據Logstash的conf配置不同，解析的規則也不同，生成的JSON格式也不同。

元數據

{
	"_index":"userInfo",
  "_type":"_doc",
  "_id":"1",
  "_score":15.69303,
  "_source":{
			userId:1,
			name:"wxt",
    	    @version:"1",
			content:["12","150xxxxxxxx",message]
	}
},

名稱	含義
_index	文檔所屬索引名
_type	文檔所屬的類型名
_id	文檔唯一Id
_source	文檔原始Json數據
_score	相關性打分
@version	文檔版本信息
_all	已經被廢除

索引（Index）

Index 索引是文檔的容器，是一類文檔的結合

• Index體現了邏輯空間的概念，每個索引都有自己的Mapping定義，用於定義包含的文檔的字段名和字段類型
• shard體現物理空間概念，索引中的數據分散在Shard上

索引的Mapping與Settings

• Mapping定義文檔字段的類型
• Setting定義不同的數據分佈

{
  "userInfo":{
    "settings":{
      "index":{
        "creation_date":12345678932,
        "number_of_shards":"2",
        "number_of_replicas":"0",
        "uuid":"QND213SJBDJ12JHS",
        "version":{
          "created":"9381311"
        },
        "provided_name":"movies"
      }
    }
  }
}

Type

在7.0之前一個Index可以設置多個type，7.0之後一個索引只能創建一個type-"_doc"