【Elasticsearch 系列】 Elasticsearch 基本概念

后端

发布日期: 2019-07-09

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前言

本文主要介绍 Elasticsearch 的几个基本概念，包括

Index: 索引
- Type: 分类
- Document: 文档
Node: 节点
- Shard: 分片

文档

文档特点

Elasticsearch 是面向文档的，文档是 Elasticsearch 中可以搜索数据的最小单位，以下都可以是一个文档：
- 日志文件中的日志项
- 一篇博客的具体内容
- 一部电影的具体信息
- 一件商品的具体信息
文档会被序列化为 JSON 格式后，保存到 ES 中去。
每个文档会有一个 ID ，这个 ID 可以在创建文档的时候自己指定，也可以通过 ES 自动创建。
一篇文档包含了一系统的字段，类似于数据库的一条记录。
由于文档最后都会序列化成 JSON 串，所以我们可以不需要事先定义好格式，可以随意的扩展字段和格式。并且支持数据嵌套，灵活性强。而关系型数据库的表需要先定义格式并且修改字段复杂，这也是与关系型数据库的中表记录的区别。
同时，字段的类型可以通过自定义，也可以通过 ES 自动推算而来。

下面是一条文档记录的内容：

{
    "genre" : [
      "Adventure",
      "Animation",
      "Children",
      "Comedy",
      "Fantasy"
    ],
    "year" : 1995,
    "@version" : "1",
    "id" : "1",
    "title" : "Toy Story"
}

可以看出，其中包含了多种数据类型。

文档元数据

我们利用 kibana 查询一篇文档，返回的数据如下：

{
  "_index" : "movies",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "_seq_no" : 1,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "genre" : [
      "Adventure",
      "Animation",
      "Children",
      "Comedy",
      "Fantasy"
    ],
    "year" : 1995,
    "@version" : "1",
    "id" : "1",
    "title" : "Toy Story"
  }
}